对特定图像进行识别,最关键的是要有识别对象的特征文件.OpenCV已经内置了人脸识别特征文件,我们只要使用OpenCV的CascadeClassifier类即可进行识别. 语法: https://github.com/opencv/opencv.git 在这里可以下载特征文件,在data目录下 识别对象变量 = cv2.CascadeClassifier(特征文件).. 识别对象 识别结果变量 = 识别对象变量.detectMultiScale(图片,参数1,参数2,...) 参数有: 1.sc…

想获得所有的代码,请下载(来自我的CSDN): https://download.csdn.net/download/qq_40875849/11292912 主函数: from recognition import recognition from training import training from datasets import datasets from delFile import del_file def main(): facedict = {} cur_path = r'.…

不断维护的地址:http://plzcoding.com/face-recognition-with-opencv/ 怎样使用OpenCV进行人脸识别 本文大部分来自OpenCV官网上的Face Reconition with OpenCV这节内容(http://docs.opencv.org/modules/contrib/doc/facerec/facerec_tutorial.html),小弟我尝试翻译一些重要内容.这部分内容是Philipp Wagner写的,他的github:https…

基于 OpenCV 的人脸识别 一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 的多种现代技术,也支持如 iOS…

欲直接下载代码文件,关注我们的公众号哦!查看历史消息即可! 前言:让我的电脑认识我 我的电脑只有认识我,才配称之为我的电脑! 今天,我们用Python实现高大上的人脸识别技术! Python里,简单的人脸识别有很多种方法可以实现,依赖于python胶水语言的特性,我们通过调用包可以快速准确的达成这一目的.这里介绍的是准确性比较高的一种. 01 首先 梳理一下实现人脸识别需要进行的步骤: 流程大致如此,在此之前,要先让人脸被准确的找出来,也就是能准确区分人脸的分类器,在这里我们可以用已经训练好的分…

PyQt5+Caffe+Opencv搭建人脸识别登录界面(转载) 最近开始学习Qt,结合之前学习过的caffe一起搭建了一个人脸识别登录系统的程序,新手可能有理解不到位的情况,还请大家多多指教. 我的想法是用opencv自带的人脸检测算法检测出面部,利用caffe训练好的卷积神经网络来提取特征,通过计算当前检测到的人脸与已近注册的所有用户的面部特征之间的相似度,如果最大的相似度大于一个阈值,就可以确定当前检测到的人脸对应为这个相似度最大的用户了. ###Caffe人脸识别 因为不断有新的用户加入…

文章来自于:http://blog.renren.com/share/246648717/8171467499 基于开源项目OpenCV的人脸识别Demo版整理(不仅可以识别人脸,还可以识别眼睛鼻子嘴等)[模式识别中的翘楚]作者: 王铎 最近对人脸识别的程序非常感兴趣,但是苦于没有选修多媒体方向,看了几篇关于人脸识别的论文,大概也没看懂多少,什么灰度处理啊,切割识别啊,云里雾里,傻傻看不明白啊.各种苦恼. 于是就在网上找找,看有木有神马开源代码啊,要是有个现成的源码就更好了,百度it ,那些源码…

很多朋友为了学习python.ML(机器学习).DL(深度学习).opencv等花费了大量时间配置安装环境(一个朋友花了4天时间才配置好)各种搜索.下载.安装配置,出问题等. 市面上的配置资料很多,选择也成为了难题,实际上呢,很多高效的方法提供给了我们,比如一些集成套件等.本文基于对大量资料的查询.对比和验证,发现利用现有资源,搭建集成开发环境约30分钟(网速够快),具体方法分享出来,方便大家学习,减少时间和人力付出,提升效率.本文搭建的环境,包括了opencv的人脸检测.识别(opencv_c…

上一节讲到人脸检测,现在讲一下人脸识别.具体是通过程序采集图像并进行训练,并且基于这些训练的图像对人脸进行动态识别. 人脸识别前所需要的人脸库可以通过两种方式获得:1.自己从视频获取图像   2.从人脸数据库免费获得可用人脸图像,如ORL人脸库(包含40个人每人10张人脸,总共400张人脸),ORL人脸库中的每一张图像大小为92x112.若要对这些样本进行人脸识别必须要在包含人脸的样本图像上进行人脸识别.这里提供自己准备图像识别出自己的方法. 1.采集人脸信息:通过摄像头采集人脸信息,10张以上…

到这一步就是进行人脸识别了. 流程图: 代码: import cv2 def recognize(cam): recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.read('face_trainer/trainer.yml') cascadePath = "haarcascade_frontalface_default.xml" faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascadeP…