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在opencv中,人脸检测用的是harr或LBP特征,分类算法用的是adaboost算法.这种算法需要提前训练大量的图片,非常耗时,因此opencv已经训练好了,把训练结果存放在一些xml文件里面.在opencv3.0版本中,训练好的文件放在 \build\etc\文件夹下,有两个文件夹haarcascades和lbpcascades,前者存放的是harr特征训练出来的文件,后者存放的是lbp特征训练出来的文件. 人脸检测主要用到的是CascadeClassifier这个类,以及该类下的dete…
上几篇给大家讲了OpenCV的图片人脸检测,而本文给大家带来的是比OpenCV更加精准的图片人脸检测Dlib库. 点击查看往期: <图片人脸检测——OpenCV版(二)> <视频人脸检测——OpenCV版(三)> dlib与OpenCV对比 识别精准度:Dlib >= OpenCV Dlib更多的人脸识别模型,可以检测脸部68甚至更多的特征点 效果展示 人脸的68个特征点 安装dlib 下载地址:https://pypi.org/simple/dlib/ 选择适合你的版本,本…
图片人脸检测 人脸检测使用到的技术是OpenCV,上一节已经介绍了OpenCV的环境安装,点击查看. 往期目录 视频人脸检测——Dlib版(六)OpenCV添加中文(五)图片人脸检测——Dlib版(四)视频人脸检测——OpenCV版(三)图片人脸检测——OpenCV版(二)OpenCV环境搭建(一)更多更新,欢迎访问我的github:https://github.com/vipstone/faceai 功能展示 识别一种图上的所有人的脸,并且标出人脸的位置,画出人眼以及嘴的位置,展示效果图如下:…
图片人脸检测 人脸检测使用到的技术是OpenCV,上一节已经介绍了OpenCV的环境安装,点击查看. 功能展示 识别一种图上的所有人的脸,并且标出人脸的位置,画出人眼以及嘴的位置,展示效果图如下: 多张脸识别效果图: 技术实现思路 图片转换成灰色(降低为一维的灰度,减低计算强度) 图片上画矩形 使用训练分类器查找人脸 具体实现代码 图片转换成灰色 使用OpenCV的cvtColor()转换图片颜色,代码如下: import cv2 filepath = "img/xingye-1.jpg&quo…
如题 这里将任务分解为三大部分: 1.录播放视频 2.人脸检测 3.部分高斯模糊 其中重点放在人脸检测和部分高斯模糊上 1.录播放视频(以opencv中的VideoCapture类进行实现) 首先罗列下操作环境:win10+vs2013+opencv3.0+单摄像头 opencv中提供了VideoCapture和CvCapture对视频进行操作 其中官方给出CvCapture的API为 实例化CvCapture对象的时候,需要调用cvCaptureFromCAM(int device)进行实例化…
项目需求:某市级组织考试,在考试前需审核考生采集表中的考生照片是否合格,由于要审核的考生信息采集表有很多,原先进行的是手动人工审核,比较费时费力,审核的要求也很简单,并不判断考生是否是图片本人(身份验证有另外一套程序来进行),只是看考生采集表中考生头像是否是人脸(是否存在辨识不清楚,不是人脸).因此提出需求,看是否能用程序来检测考生信息采集表中的照片,只需找出来疑似不是人脸的考生所在文档位置(pdf文档)即可,存疑的考生再由人工进行审核. PDF文档中有很多页,每一页都是如图中的结构. 经过百度…
一言不和,先上码子(纯新手,莫嘲笑) # encoding: utf-8 #老杨的猫,环境:PYCHARM,python3.6,opencv3 import cv2,os import cv2.face as fc #此处有坑,找不到脸,这样引用程序可以运行,欢迎大牛指点,CV2和CV3的结构区别没有搞清楚,应该怎么样引用才是正确的 import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont #pip install pillow…
tracking.js是一个开源(BSD协议)的计算机视觉插件,在不同的浏览器中有不同的计算机视觉算法和技术,通过使用现代HTML5规范,能够实现实时颜色跟踪.人脸检测等功能,界面直观.核心文件轻量. 官网直通车  里面的案例比较详细 1.下载及实例 https://github.com/eduardolundgren/tracking.js 首先,下载这个项目,这个项目包括所有的tracking.js的例子.源代码.依赖等.解压把文件放到项目的任意位置, 在页面中引入tracking-min.…
文章目录: OpenCV安装 安装numpy 安装opencv OpenCV使用 OpenCV测试 效果图: 注意: 图片人脸检测 程序要求: 技术实现思路 注意 本文使用的环境是:Windows+Python3.x+Anaconda 安装Python以及Anaconda的步骤本文不予以讲解了,下面主要讲的是OpenCV的安装以及使用. OpenCV安装 安装numpy 如果没有numpy的话要先下载numpy,一般安装完Anaconda后就会自带很多库,这也是我推荐使用Anaconda的原因.…
人脸检测 人脸检测使用到的技术是OpenCV,上一节已经介绍了OpenCV的环境安装,点击查看. 功能展示 识别一种图上的所有人的脸,并且标出人脸的位置,画出人眼以及嘴的位置,展示效果图如下: 多张脸识别效果图: 技术实现思路 图片转换成灰色(去除色彩干扰,让图片识别更准确) 图片上画矩形 使用训练分类器查找人脸 具体实现代码 图片转换成灰色 使用OpenCV的cvtColor()转换图片颜色,代码如下: import cv2 filepath = "img/xingye-1.jpg"…