今天同学让我帮忙制作一个人脸表情识别的样本库,当中主要是对人脸进行裁剪,这里用到了一个相对较新的Matlab人脸检測方法Face Parts Detection.网上百度了一下发现关于Matlab人脸检測的代码和资源并不多.故此专门撰写一篇博客来具体介绍这个人脸检測方法的用途. 一.下载相应的工具包 首先下载相应的工具包.matlab最方便的地方莫过于此了.直接下载.配置简单.而且能够查看源代码,这里给出相应的工具包下载地址:Face Parts Detection工具包. 点击"Downloa…

前言: 人脸检測与识别一直是计算机视觉领域一大热门研究方向,并且也从安全监控等工业级的应用扩展到了手机移动端的app,总之随着人脸识别技术获得突破,其应用前景和市场价值都是不可估量的,眼下在学习openCV,自然不能放过这个领域,于是略微了解了下openCV下人脸检測的一些原理,为之后的人脸识别等研究做个小小的铺垫. 原理: 人脸检測属于目标检測(object detection) 的一部分,主要涉及两个方面 先对要检測的目标对象进行概率统计,从而知道待检測对象的一些特征,建立起目标检測模型.…

OpenCV支持的目标检測的方法是利用样本的Haar特征进行的分类器训练,得到的级联boosted分类器(Cascade Classification).注意,新版本号的C++接口除了Haar特征以外也能够使用LBP特征. 先介绍一下相关的结构,级联分类器的计算特征值的基础类FeatureEvaluator,功能包含读操作read.复制clone.获得特征类型getFeatureType,分配图片分配窗体的操作setImage.setWindow,计算有序特征calcOrd,计算绝对特征calc…

OpenCV中有一个基于树的技术:Haar分类器,它建立了boost筛选式级联. 它能够识别出人脸和其它刚性物体. 对于检測"基本刚性"的物体(脸,汽车,自行车,人体等)这类识别任务,Haar分类器是一个实用的工具. 在2001年,Viola和Jones发表了经典的<Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features>[3]和<Robust Real-Time Face Detection…

Tadas Baltrusaitis的OpenFace是一个开源的面部行为分析工具.它的源代码能够从 https://github.com/TadasBaltrusaitis/OpenFace 下载.OpenFace主要包含面部关键点检測(facial landmard detection).头部姿势预计(head pose estimation).面部动作单元识别(facial action unit recognition).人眼视线方向预计(eye gaze estimation). 编译…

近期公司要组织开发分享,可是自己还是新手真的不知道分享啥了,然后看了看前段时间研究过OpenCv,那么就分享他把. openCv就不介绍了,说下人脸检測.事实上是通过openCv里边已经训练好的xml文件来进行的,我仅仅是在学习. 我測试中我写了俩个Demo.当中一个是通过Carame来通过摄像头来进行人脸检測看看效果图: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCM…

人脸识别分为两大步骤 1.人脸检測 这个是首要实现的.你得实现人脸显示的时候把人脸框出来,当然算法非常多,另一些人眼检測鼻子检測什么的 主要用的是这个 const char *faceCascadeFilename = "haarcascade_frontalface_alt.xml"; detect_and_draw(IplImageBuffer,storage,cascade); 这个函数就是检測人脸的并画框效果例如以下 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb…

现在我们的MFC框架已经初具规模,能够读取并显示目录下的图片.在这篇博文中我们将向当中加入人脸检測的程序. 一.人脸检測算法 这里我们使用OpenCv封装的Adaboost方法来进行人脸检測,參见:C++开发人脸性别识别教程(4)--OpenCv的人脸检測函数 二.初始化 1.加入初始化button 在进行人脸检測之前须要初始化一些相关变量.比如开辟内存,载入检測器等等.首先,我们为MFC框架加入一个初始化button.并将ID更改为IDC_BUTTON_INITIAL: 双击这个button.…

本博文IDE为vs2013 OpenCV2.49 话不多说,先看视频演示(20S演示): 例如以下: https://v.youku.com/v_show/id_XMjYzMzkxMTYyMA==.html?spm=a2h0w.8278793.2736843.4#paction 程序截图例如以下: 怎样来用OpenCV来实现能. 以下给出OpenCV实现人脸检測的一般步骤: 1.载入人脸检測器 2.开启摄像头 3.对图片进行灰度处理(事实上能够不处理,上图中原图的标题栏就是未进行灰度处理进行的检…

紧接着上一篇博客的讲 第二步是识别部分 人脸识别 把上一阶段检測处理得到的人脸图像与数据库中的已知 人脸进行比对,判定人脸相应的人是谁(此处以白色文本显示). 人脸预处理 如今你已经得到一张人脸,你能够使用那张人脸图片进行人脸识别. 然而,假如你尝试这样简单地从一张普通图片直接进行人脸识别的话,你将会至少损失10%的准确率! 在一个人脸识别系统中,应用多种预处理技术对将要识别的图片进行标准化处理是极其重要的.多数人脸识别算法对光照条件十分敏感,所以假如在暗室训练,在明亮的房间就可能不会被识别出来…

上次为了解决无网路由器超时的问题,将问题重心转移到了HttpClient. HttpUrLConnection上面,什么各种设置ReadTimeout. connectionTimeOut,还有所谓的HttpParameters,最后均以失败告终.我也去网上搜了好多类似的东西.也见到非常多人这类问题的解决方式,但是都没有看到真正的解决方法.后来.. 好了,废话不多说直接上代码. class BaiduHttpCallable implements Callable<Boolean> {    …

http://blog.csdn.net/makenothing/article/details/12884331 这是源博客的出处,鄙人转过来是为了更好的保存!供大家一起学习!已将原始的博客的文章的位置附在上面! 至于代码的完整性和可执行性须要大家去自己考量! %MatLab角点检測程序harris. ori_im2=rgb2gray(imread('2.bmp')); %ori_im2=imresize(ori_im2',0.50,'bicubic'); %加上这句图就变成竖着的了 fx =…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44783647 机器学习Machine Learning - Andrew NG courses学习笔记 Anomaly Detection异常检測 Problem Motivation问题的动机 Anomaly detection example Applycation of anomaly detection Note:for Frauddetection: users behavior exam…

游戏中的碰撞还是比較多的,比方角色与角色的碰撞,角色与墙壁的碰撞,角色与怪物的碰撞等,都须要 进行碰撞的检測,来触发一定的事件 近期在尝试制作一个小游戏的时候须要用到碰撞检測,然后就查了下资料,并在论坛进行提问等算是找到了比較惬意的碰撞检測方法,这里记录下来 如今自己知道的方法算是有了三种了,以下一一记录并分析下他们各自的优缺点 1.就是官方提供的,依据getBoundingBox();方法获取要检測的碰撞物体的范围,然后再依据rectIntersectsRect();方法进行推断须要检測的两个…

之前的文章行人计数.计次提到HOG特征这个概念,这两天看了一下原版的论文,了解了一下HOG特征的原理,并依据自己的理解将这种方法的流程写了下来,假设有不正确的地方欢迎指正. HOG(Histograms of Oriented Gradients)特征的基本思想:The basic idea is that local object appearance and shape can often be characterized rather well by the distribution of…

1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检測的特征描写叙述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检測中获得了极大的成功.须要提醒的是,HOG+SVM进行行人检測的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而现在尽管有非常多行人检測算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. (…

转自:http://hi.baidu.com/jasonlyy/item/9ca0cecf2c8f113a99b4981c 本文针对 linux 下的 C++ 程序的内存泄漏的检測方法及事实上现进行探讨.当中包含 C++ 中的 new 和 delete 的基本原理,内 存检測子系统的实现原理和详细方法,以及内存泄漏检測的高级话题.作为内存检測子系统实现的一部分,提供了一个具有更好的使用特性的相互排斥体 (Mutex)类. 1．开发背景 在 windows 下使用 VC 编程时,我们通常须要 DE…

图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分,该区域的灰度剖面一般能够看作是一个阶跃,既从一个灰度值在非常小的缓冲区域内急剧变化到还有一个灰度相差较大的灰度值.图象的边缘部分集中了图象的大部分信息,图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要的,同一时候也是图象切割所依赖的重要特征,边缘检測主要是图象的灰度变化的度量.检測和定位,自从1959提出边缘检測以来,经过五十多年的发展,已有很多中不同的边缘检測方法.依据作者的理解和实践,本文对边缘检測的原理进行了描写叙述,在此基础上着重对…

引言 射线Ray,在3D图形学中有非常多重要的应用.比方,pick操作就是使用射线Ray来实现的,还有诸如子弹射线的碰撞检測等等都能够使用射线Ray来完毕. 所以,在本次博客中,将会简单的像大家介绍下.怎样进行Ray-Triangle的交叉检測. Ray-Triangle交叉检測算法 在Tomas Moller的MT97论文中,提出了一种新的算法.这样的算法可以降低曾经进行Ray-Triangle交叉检測所须要的内存消耗.在曾经.进行Ray-Triangle交叉检測,主要是计算射线与三角形所构成…

HTML5特性检測:    1.检測全局对象:诸如window或navigator是否拥有特定的属性    2.创建元素:检測该元素的DOM对象是否拥有特定的属性    3.创建元素:检測该元素的DOM对象是否拥有特定的方法    4.创建元素:赋予该元素的DOM对象设定的属性值,检測浏览器               是否保留该属性值 Modernizr:HTML5特性检測库,用于检測浏览器是否支持HTML5          和CSS3特性.下载Development版http://www.…

这个文件我在今天分析学习的时候,一直有种似懂非懂的感觉,代码量700+的代码,最后开放给系统的就是一个process()方法.这里说的说的数据库检測,是针对key的检測,会用到,以下提到的结构体: /* Data type to hold opcode with optional key name an success status */ /* 用于key的检測时使用.兴许检測操作都用到了entry结构体 */ typedef struct { //key的名字 char* key; //类型…

图像边缘检測--OpenCV之cvCanny函数 分类: C/C++ void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1, double threshold2, int aperture_size=3 ); image单通道输入图像.edges单通道存储边缘的输出图像threshold1第一个阈值threshold2第二个阈值aperture_sizeSobel 算子内核大小 (见 cvSobel). 函数 cvCa…

本博文採用Xilinx HLS 2014.4工具.实现一个肤色检測的模块.当中,本文重点是构建HLS图像处理函数. 新建HLSproject的步骤,本博文不再详述. 本project新建之后,仅仅加入了五个文件,例如以下图所看到的.当中,top.cpp中的主函数终于会综合生成HLS硬件图像处理模块.test.cpp是測试文件,调用測试图片.測试top.cpp的图像处理函数功能. top.cpp的源代码例如以下: #include "top.h" #include "imgpr…

图像处理之Canny 边缘检測 一:历史 Canny边缘检測算法是1986年有John F. Canny开发出来一种基于图像梯度计算的边缘 检測算法,同一时候Canny本人对计算图像边缘提取学科的发展也是做出了非常多的贡献. 尽 管至今已经很多年过去,可是该算法仍然是图像边缘检測方法经典算法之中的一个. 二:Canny边缘检測算法 经典的Canny边缘检測算法通常都是从高斯模糊開始,到基于双阈值实现边缘连接结束 . 可是在实际project应用中,考虑到输入图像都是彩色图像,终于边缘连接之后的图…

欢迎增加Cocos2d-x 交流群:193411763 个中心点.1个旋转矩阵和3个1/2边长(注:一个旋转矩阵包括了三个旋转轴,若是二维的OBB包围盒则是一个中心点,两个旋转轴,两个1/2边长).       上述最后一种方法就是最经常使用的方法.下面来看一段Cocos2d-x 3.3beta0中CCOBB.h中的代码:         Vec3 _center; // 中心点 /* 下面三个变量为正交单位向量. 定义了当前OBB包围盒的x,y,z轴 用于计算矢量投影 */ Vec3 _xAx…

Hough变换的原理: 将图像从图像空间变换至參数空间.变换公式例如以下: 变换以后,图像空间与參数空间存在下面关系: 图像空间中的一点在參数空间是一条曲线,而图像空间共线的各点相应于參数空间交于一点的各条曲线. 以下使用Matlab实现Hough变换对图像中的直线划痕进行检測. close all; clear all; I = imread('scratch.tif'); figure; subplot(1,3,1); imshow(I); BW = edge(I,'canny');%Can…

什么是内存泄漏 内存泄漏是指程序动态申请的内存在使用完后没有释放,导致这段内存不能被操作系统回收再利用. 比如这段程序,申请了4个字节的空间但没有释放,有4个字节的内存泄漏. #include <iostream> using namespace std; int main() { int *p = new int(1); cout <<*p<<endl; return 0 } 随着时间的推移.泄漏的内存越来越多,可用的内存越来越少,轻则性能受损,重则系统崩溃. 普通情…

将"Cocos2d-x 精灵碰撞检測(方法一)" update函数改动一下. 使用精灵boundingBox函数获取直接精灵边界框, 不用自己计算精灵矩形大小了,还比較精确,然后调用intersectsRect计算2个精灵矩形是否存在交集. 代码: void HelloWorld::update(float delta) { //返回精灵边界框 CCRect cr1 = sp1->boundingBox(); CCRect cr2 = sp2->boundingBox();…

/* * 检測是否已安装指定插件 * * pluginName 插件名称 */ function checkPlugins(pluginName) { var np = navigator.plugins; if (window.ActiveXObject) { // IE // ActiveXObject的对象名 var activexObjectName = pluginName + "." + pluginName; try { var axobj = eval("ne…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/iefreer/article/details/24210391 使用meta tag "viewport" viewport标签包括例如以下属性: 属性 缺省值 最小值 最大值 width 980 200 10000 height based on aspect ratio 223 10000 inital-scale fit to screen minimum-scale maximu…