opencv灰度图像拼接 微信人脸验证不成功怎么办？
微信人脸验证不成功怎么办？
1.可能是光线太暗。
2.建议用户在光线充足的地方进行人脸识别。
3.如果用户戴眼镜。
4.人脸识别前建议摘掉眼镜。
5.如果化妆，人脸识别前需要卸妆。
6.人脸识别一般用于解锁账号。
7.如果无法识别，建议改用其他验证。
8.在人脸识别页面，你可以点击 "如果你遇到问题，尝试其他方法。
9.如果以上方法可以 t解决不了问题，建议咨询官方客服。
人脸识别可视化的实现
下载朋友 头像来自网页版窗口)
AI(识别模块，主要用于识别好友 的头像是人脸，并计算人脸的数量和头像的总数并返回)
DateVisul(数据可视化模块，用于可视化AI模块返回的参数)
Union(集成上述三个模块的顶层模块)
知识准备
python中opencv图像处理模块的使用(主要是CascadeClassifier和detectMultiScal
直方图法4种类型记忆口诀？
直方图公式
左边暗，右边亮，越往右边光越强；
向左右倾斜不好，半山腰对比度要低；
两边高，中间小，光比大，细节小；
唐 不要激动，唐 不停，起伏很好。
直方图判断曝光
你可以 左边山脚下看不到，黑暗中没有细节；
你可以 右边山脚下看不到，亮的部分没有细节；
你可以 看不到两边的山麓，光影迷茫；
山峰右侧亮区较大，山峰左侧阴影较多；
如果山谷在中间，中间调的细节很少。
(1)什么是直方图？
直方图可以让你知道整体图像的像素强度分布。X轴是像素值(一般范围是0到255)，Y轴是图像中具有该像素值的像素数。
直方图的作用:通过直方图，可以可视化俄歇图像的对比度、亮度和强度分布。
(2)找到直方图
几个术语
bin:直方图中的列数称为bin，在OpenCV中表示为histSize。
RANGE:测量强度值的范围，一般为[0，255]。
OpenCV中的直方图计算
使用(查找直方图):
(图像，通道，遮罩，历史尺寸，范围[，历史[，ac累积]])
Images:它是uint8或float32类型的源图像。它应该放在方括号中，即 "[img] "。
通道:也在方括号中给出。它是我们计算直方图的通道的索引。例如，如果输入是灰度图像，则其值为[0]。对于彩像，可以通过[0]、[1]或[2]分别计算蓝色、绿色或红色通道的直方图。、
遮罩:图像遮罩。为了找到完整图像的直方图，将其指定为 "无 "。但是，如果您想要找到图像特定区域的直方图，您必须创建一个蒙版图像并将其用作蒙版。(我 我将在本文的后面讨论它)
HistSize:这代表我们的BIN数。需要放在方括号中。对于全尺寸，我们通过[256]。
范围:这是我们的范围。通常是[0，256]。
#读取灰度图像img(# 39，0) hist ([img]，[0]，none，[256]，[0，256])
Hist是一个256x1的数组，每个值对应图像中的像素数，有对应的像素值。
(3)绘制直方图
Matplotlib绘制直方图
A.使用plt.hist()绘制灰度图的直方图，可以直接找到直方图并绘制出来，不需要使用()函数。
import cv2 as cv import as PLT img(# # 39，0) (1，2，1)(img) (1，2，2)plt.hist(img.ravel()，256，[0，256])()
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