1.安装pillow库: 在cmd下,输入简单的命令: pip install pillow  即可安装pillow库. 2.PIL库的简介: 1. PIL库主要有2个方面的功能: (1) 图像归档:对图像进行批处理.生产图像预览.图像格式转换等. (2) 图像处理:图像基本处理.像素处理.颜色处理等. 2. PIL拥有多个类,此处就其中的Image类.ImageFilter类.ImageEnhance类做简单介绍. 3.使用库函数Image类 —— 基本图像处理 1. 调用Image类 调用方

[转]40多个关于人脸检测/识别的API.库和软件 http://news.cnblogs.com/n/185616/ 英文原文:List of 40+ Face Detection / Recognition APIs, libraries, and software 译者:@吕抒真 译文:链接 自从谷歌眼镜被推出以来,围绕人脸识别,出现了很多争议.我们相信,不管是不是通过智能眼镜,人脸识别将在人与人交往甚至人与物交互中开辟无数种可能性. 为了帮助研究过程中探索人脸识别,我们列出以下人脸检测和

英文原文:List of 40+ Face Detection / Recognition APIs, libraries, and software 译者:@吕抒真 译文:链接 自从谷歌眼镜被推出以来,围绕人脸识别,出现了很多争议.我们相信,不管是不是通过智能眼镜,人脸识别将在人与人交往甚至人与物交互中开辟无数种可能性. 为了帮助研究过程中探索人脸识别,我们列出以下人脸检测和识别 API.希望有所帮助! Face Recognition- 拉姆达实验室斯蒂芬弄的.示例代码和图形演示点击 htt

文章来自于:http://blog.jobbole.com/45936/ 自从谷歌眼镜被推出以来,围绕人脸识别,出现了很多争议.我们相信,不管是不是通过智能眼镜,人脸识别将在人与人交往甚至人与物交互中开辟无数种可能性. 为了帮助研究过程中探索人脸识别,我们列出以下人脸检测和识别API.希望有所帮助! Face Recognition- 拉姆达实验室斯蒂芬弄的.示例代码和图形演示点击http://api.lambdal.com/docs,我们的API提供了面部识别,面部检测,眼睛定位,鼻子定位,嘴

这个应该不是什么新信息,但我却是现在才搞清楚. 今天又是在wordpress调用jquery,情况还是如此.无意中打开wordpress中jquery.js,然后对比code.jquery.com中的代码,发现wordpress中的jquery.js最后面是多了一行代码的: jQuery.noConflict(); 上面那行代码的意义是:释放jquery中的$变量.从而避免多个javascript库之间的冲突问题.我们只要在编写插件的时候jquery中要使用到$变量时,可用jQuery来代替.例

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12135.html ViseFace 简易人脸检测库,不依赖三方库,可快速接入人脸检测功能. 项目依赖:compile 'com.vise.xiaoyaoyou: viseface:1.0.0' 为什么打造该库 1.想简单快速接入人脸检测功能: 2.Google 提供的人脸检测功能部分手机无法适配: 3.第三方提供的人脸检测功能接入门槛过高: 4.依赖第三方库会增加 APK 大小. 功能介绍 1.可快速识别人脸: 2.可

一.Haar分类器的前世今生 人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来. 目前的人脸检测方法主要有两大类:基于知识和基于统计. "基于知识的方法主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛.眉毛.嘴巴.鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸.基于统计的方法则将人脸看作一个整体的模式--二维像素矩阵,从统计的观点通过大量人脸图像样本构造人脸模式

源地址:http://www.thinkface.cn/thread-142-1-1.html 由于工作需要,我开始研究人脸检测部分的算法,这期间断断续续地学习Haar分类器的训练以及检测过程,在这里根据各种论文.网络资源的查阅和对代码的理解做一个简单的总结.我试图概括性的给出算法的起源.全貌以及细节的来龙去脉,但是水平有限,只能解其大概,希望对初学者起到帮助,更主要的是对我个人学习的一次提炼. 一.Haar分类器的前世今生 人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据

转载地址http://www.cnblogs.com/ello/archive/2012/04/28/2475419.html 浅析人脸检测之Haar分类器方法  [补充] 这是我时隔差不多两年后, 回来编辑这篇文章加的这段补充, 说实话看到这么多评论很是惊讶, 有很多评论不是我不想回复, 真的是时间久了, 很多细节我都忘记了, 无力回复, 非常抱歉.  我本人并非做CV的, 这两年也都没有再接触CV, 作为一个本科毕业的苦逼码工, 很多理论基础都不扎实, 回顾这篇文章的时候, 我知道其实有很多

在计算机视觉领域中,人脸检测或者物体检测一直是一个非常受关注的领域,而在人脸检测中,Viola-Jones人脸检测算法可以说是非常经典的一个算法,所有从事人脸检测研究的人,都会熟悉了解这个算法,Viola-Jones算法在2001年的CVPR上提出,因为其高效而快速的检测即使到现在也依然被广泛使用,OpenCV 和 Matlab中都将这个算法写进了函数库可以很方便的直接调用.虽然VJ人脸检测算法最初都是用来检测正面的人脸图像,对于侧脸图像的检测不是很稳健,不过这个算法依然有值得研究的价值. 这个

我们要探讨的Haar分类器实际上是Boosting算法(提升算法)的一个应用,Haar分类器用到了Boosting算法中的AdaBoost算法,只是把AdaBoost算法训练出的强分类器进行了级联,并且在底层的特征提取中采用了高效率的矩形特征和积分图方法,这里涉及到的几个名词接下来会具体讨论. 在2001年,Viola和Jones两位大牛发表了经典的<Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features>和<R

原地址:http://blog.csdn.net/celerychen2009/article/details/8839097 人脸检测和人脸识别都是属于典型的机器学习的方法,但是他们使用的方法却相差很大. 对于人脸检测而言,目前最有效的方法仍然是基于Adaboost的方法.在网上可以找到很多关于Adaboost方法的资料,但基本上是千篇一律,没有任何新意.给初学者带了很多不便.建议初学者只需要认真阅读:北京大学 赵楠 的本科毕业论文 :基于 AdaBoost算法的人脸检测 这篇毕业论文就够了.

目录 写在前面 算法Pipeline详解 如何训练 损失函数 训练数据准备 多任务学习与在线困难样本挖掘 预测过程 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 主页:https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/index.html 论文:https://arxiv.org/abs/1604.02878 代码:官方matlab版.C++ caffe版 第三方训练代码:tensorflow

浅析人脸检测之Haar分类器方法 一.Haar分类器的前世今生 人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来. 目前的人脸检测方法主要有两大类:基于知识和基于统计. Ø  基于知识的方法:主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛.眉毛.嘴巴.鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸. Ø  基于统计的方法:将人脸看作一个整体的模式——二维像素矩

Dlib库中提供了正脸人脸检测的接口,这里参考dlib/examples/face_detection_ex.cpp中的代码,通过调用Dlib中的接口,实现正脸人脸检测的测试代码,测试代码如下: #include "funset.hpp" #include <string> #include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h> #include <dlib/gui_widgets.h> #i

1 概述 完成 Android 相机预览功能以后,在此基础上我使用 dlib 与 opencv 库做了一个关于人脸检测的 demo.该 demo 在相机预览过程中对人脸进行实时检测,并将检测到的人脸用矩形框描绘出来.具体实现原理如下: 采用双层 View,底层的 TextureView 用于预览,程序从 TextureView 中获取预览帧数据,然后调用 dlib 库对帧数据进行处理,最后将检测结果绘制在顶层的 SurfaceView 中. 2 项目配置 由于项目中用到了 dlib 与 open

前言 最近又开始进行人脸检测方向的内容,看到于仕琪老师的多角度检测想试一下,还不清楚原理,先测试效果如何. libfacedetect人脸检测库是深圳大学于仕琪老师发布的开源库,与opencv自带的人脸检测器相比,在速度和精度上都有较大的优势. 本文主要基于libfacedetect库测试人脸检测的效果. 环境 系统:win10_x64; opencv版本:2410: VisualStudio版本:VS2013: 注意,libfacedetect目前仅支持windows系统,86和64均可,且不

这两天学习了人脸识别,看了学长写的代码,边看边码边理解搞完了一边,再又是自己靠着理解和记忆硬码了一边,感觉还是很生疏,就只能来写个随笔加深一下印象了. 关于人脸识别,首先需要了解的是级联分类器CascadeClassifier,它可以它既可以是Haar特征,也可以是LBP特征的分类器,可以加载OpenCV所提供的库当中的.xml文件,文件存放在anaconda\pkgs\libopencv-3.4.1-h875b8b8_3\Library\etc的haarcascades文件夹中,包含了许多个.

OpenCV是如今最流行的计算机视觉库,而我们今天就是要学习如何安装使用OpenCV,以及如何去访问我们的摄像头.然后我们一起来看看写一个人脸检测程序是如何地简单,简单到只需要几行代码. 在开始之前,我假设你已经对Python有一定的了解.当然,如果你觉得你还不够格,这里有推荐一些学习Python的电子书,你可以先学习下Python,如此可以让你更好地理解接下来的步骤.另外,这里还推荐一本电子书来学习OpenCV. 好,不浪费时间,开始吧. To setup opencv in python e

人脸检测及识别python实现系列(5)——利用keras库训练人脸识别模型 经过前面稍显罗嗦的准备工作,现在,我们终于可以尝试训练我们自己的卷积神经网络模型了.CNN擅长图像处理,keras库的tensorflow版亦支持此种网络模型,万事俱备,就放开手做吧.前面说过,我们需要通过大量的训练数据训练我们的模型,因此首先要做的就是把训练数据准备好,并将其输入给CNN.前面我们已经准备好了2000张脸部图像,但没有进行标注,并且还需要将数据加载到内存,以方便输入给CNN.因此,第一步工作就是加载并

在人脸检测与人脸识别库中dlib库所谓是非常好的了.检测效果非常ok,下面我们来了解一下这个神奇的库吧! 第一步我们首先学会安装:dlib ,winds+pytho3.6.5  Windows不支持pip在线安装,所以我们直接下载whl文件在使用pip安装就可以了.dlib安装连接,主要注意的是cmake的安装,在Windows使用必须安装cmake进行编译,因为dlib源码是c写的.dlib进行关键点提取和人脸识别的模型见连接,下面来两个小案例把: 简单人脸检测: import dlib im