EigenFaces就是对原始数据使用PCA方法进行降维，获取其中的主成分信息，从而实现人脸识别的方法。
OpenCV通过函数cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()生成EigenFaces特征脸识别器实例模型，然后应用函数cv2.face_FaceRecognizer.train()完成训练，最后用函数cv2.face_FaceRecognizer.predict()完成人脸识别。
在使用EigenFaces模块完成人脸识别时，其流程如图1所示。
图1 人脸识别流程
下面使用EigenFaces模块完成一个简单的人脸识别程序。
本例中用于学习的4幅人脸图像如图2所示，从左到右图像的名称分别为e01.png、e02.png、e11.png、e12.png。
图2 用于学习的人脸图像
这4幅图像中，前两幅图像是同一个人，将其标签设定为“0”；后两幅图像是同一个人，将其标签设定为“1”。
在识别时，我们构架一个name=["first","second"]用来与上述标签对应，作为在人像上的辅助说明文字。也就是说：
- 当识别结果为标签0所对应的人时，在人像上添加辅助文字“first”（name[0]）；
- 当识别结果为标签1所对应的人时，在人像上添加辅助文字“second”（name[1]）；
当然，这里人像较小，文字较简单，我们可以根据需要调整图像大小，让其显示更为复杂的提示信息。
待识别的人脸图像如图3所示，该图像的名称为eTest.png。
图3 待识别的人脸图像
核心代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Sep 29 21:33:03 2018
"""
# 读取训练图像
images=[]
images.append(cv2.imread("e01.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
images.append(cv2.imread("e02.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
images.append(cv2.imread("e11.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
images.append(cv2.imread("e12.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
# 给训练图像贴标签
labels=[0,0,1,1]
# 读取待识别图像
predict_image=cv2.imread("eTest.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 识别
recognizer = cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()
recognizer.train(images, np.array(labels))
label,confidence= recognizer.predict(predict_image)
# 打印识别结果
print("识别标签label=",label)
print("置信度confidence=",confidence)
# 可视化输出
name=["first","second"]
font=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
cv2.putText(predict_image,name[label],(0,30), font, 0.8,(255,255,255),2)
cv2.imshow("result",predict_image)
运行程序，识别结果为：
识别标签label= 0
置信度confidence= 1600.5481032349048
从输出结果可以看到，eTest.png被识别为标签“0”所对应的人脸图像，即认为图像eTest.png与图像e01.png、e02.png中的人是同一个人。
同时，程序还会输出如图4所示窗口，在窗口显示了当前待识别人脸对应着标签“first”所对应的第一个人（标签0）。
图4 识别结果
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《计算机视觉40例——从入门到深度学习（OpenCV-Python）》在介绍Python基础、OpenCV基础、计算机视觉理论基础、深度学习理论的基础上，介绍了计算机视觉领域内具有代表性的40个典型案例。这些案例中，既有传统的案例（数字识别、答题卡识别、物体计数、缺陷检测、手势识别、隐身术、以图搜图、车牌识别、图像加密、指纹识别等），也有深度学习案例（图像分类、风格迁移、姿势识别、实例分割等），还有人脸识别方面的案例（表情识别、驾驶员疲劳监测、识别性别与年龄等）。
参考文献：
1、《计算机视觉40例——从入门到深度学习（OpenCV-Python）》，李立宗，电子工业出版社
