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…

在opencv的初等应用上,对运动物体的识别主要有帧差或背景差两种方式. 帧差法主要的原理是当前帧与前一帧作差取绝对值: 背景差主要的原理是当前帧与背景帧作差取绝对值: 在识别运动车辆上主要需要以下9个步骤: (1)读取帧(VideoCapture,Mat) (2)ROI选定(Rect) (3)平滑处理(GaussianBlur) (4)灰度处理(cvtColor,CV_RGB2GRAY) (5)帧差或背景差(absdiff) (6)二值化(threshold) (7)膨胀(dilate) (8…

废话不多说 直接上图 这个是demo中用到的双目摄像头,一个是红外的,一个是正常的rgb摄像头两个usb接口,在电脑上呈现两路摄像头通道程序检测RGB输出图像,当检测到有人脸时,用RGB人脸的位置到红外画面的位置去检测人脸如果没有检测到,说明当前目标为非活体当在红外画面检测到人脸时,说明当前目标为活体目标再继续使用RGB图像提取特征值下面为demo效果图 DEMO源码地址:https://gitee.com/jch/FaceAliveDEMO中用的C#封装库为:https://github.co…

废话不多说 直接上图这个是demo中用到的双目摄像头,一个是红外的,一个是正常的rgb摄像头两个usb接口,在电脑上呈现两路摄像头通道程序检测RGB输出图像,当检测到有人脸时,用RGB人脸的位置到红外画面的位置去检测人脸如果没有检测到,说明当前目标为非活体当在红外画面检测到人脸时,说明当前目标为活体目标再继续使用RGB图像提取特征值下面为demo效果图 DEMO源码地址:https://gitee.com/jch/FaceAliveDEMO中用的C#封装库为:https://github.com…

其中对条码与二维码的识别分为以下4个步骤 1. 利用opencv和Zbar(或者Zxing)对标准的条形码图片(即没有多余背景干扰,且图片没有倾斜)进行解码,将解码信息显示出来,并与原始信息对比. 2. 利用opencv和Zbar(或者Zxing)对标准的QR二维码图片(即没有多余背景干扰,且图片没有倾斜)进行解码,将解码信息显示出来,并与原始信息对比. 3. 对非标准条形码,进行定位,然后用Zbar(或者Zxing)解码显示. 4. 对非标准的QR二维码图片,进行定位,然后用Zbar(或者Zx…

这次用yolov2做检测时遇到个大坑,折腾了我好几天,特以此文记录之. 一.安装cuda+cudnn 它们的版本必须要匹配,否则训练后检测不出目标! 1.下载cuda8.0.61_375.26_linux.run和cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz 2.安装cuda sh cuda8.0.61_375.26_linux.run 一直enter,直至accept.然后是安装一些东西直接y,或者让你输入地址, 按enter用默认的就可以了. 3.环境变量设置 sudo gedi…

基于机器学习CNN方法来检测人脸比之前介绍的效率要慢很多 需要先下载一个训练好的模型数据: 地址点击下载 // dlib_cnn_facedetect.cpp: 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <dlib/dnn.h> #include <dlib/data_io.h> #include <dlib/image_processing.h>…

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…

参加学校的国创比赛的时候,我们小组的项目有一部分内容需要用到利用摄像头实现实时检测人脸的表情,因为最近都在看深度学习方面的相关知识,所以就自己动手实现了一下这个小Demo.参考网上的资料,发现大部分是使用CNN和DNN进行学习,经过本人亲自实践,我发现DNN的识别效果更佳~(楼主接下来就要讲的是基于DNN的模型,要是你对CNN的模型感兴趣,欢迎私戳楼主~) 所需环境:opencv + tensorflow1.8 + pycharm 代码以及模型的下载地址:https://github.com/t…

代码来源 基于极限学习机ELM的人脸识别程序 感谢文章主的分享 我的环境是 win10 anaconda Command line client (version 1.6.5)(conda 4.3.30) tensorflow-gpu 1.1.0 python 3.6.2 1. 直接运行代码块,提示"未知引用 import hpelm" 这是因为我的Python环境没有安装hpelm导致的,运行代码pip install hpelm.第一次安装没有成功,查询发现可能是pip版本问题,升…