本篇文章的目的主要是介绍如何利用OpenCV自己训练分类器，实现特定物体的识别，这里以人手识别为例，对整个分类器训练及识别测试过程进行详细说明，并附有程序代码。

如何用mind+制作一个语音小助手

手把手教你如何利用Python + opencv opencv实时识别指定(或自定义）物体

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使用PyQt5做的人脸表情识别图像化界面，该程序是使用Python3.7开发的，利用Dlib库实现人脸识别以及情绪分析的功能。利用 Dlib 官方训练好的模型 “shape_predictor_68_face_landmarks.dat” 进行 68 个特征点标定，该模型已上传到该资源中，可以直接调用，利用 OpenCv 进行图像化处理，在人脸上画出 68 个特征点，并用红色数字标明特征点的序号。使用嘴巴的张开比例，眼睛的睁开程度，眉毛的倾斜程度作为表情分析的三个指标，通过计算特征点之间的欧氏距离，来判断人脸的表情。该系统主要能够识别惊恐、常态、高兴、生气等四种表情，识别准确率高，速度快。

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