Emgu.CV.World 人脸识别 根据照片将人脸抠图出来.效果如下: 应用范围:配合摄像头,抓取的图像,抠出人脸照片,这样人脸照片的大小会很小,传输速度快.这样识别速度也就快. 目前我正在做百度人脸识别,就遇到该问题,照片非常大,导致网络传输时间占了一大半,优化有性能非常不错. 源码下载地址:https://download.csdn.net/download/liu329175905/11984386

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 前言 开门见山,先来看下效果吧. 看到这么酷炫的效果图,不得不赞叹一下我们的设计师.然而,站在程序员的角度上看,除了酷炫之外更多的是复杂.但是,上面我们所看到的还只是最简单的一种形态而已.更加复杂的情况是当存在多个人脸的时候进行主次脸动画的切换,摄像头移动的时候动画的追踪,多个动画的之间的时序控制等问题,总之,UI展示加上各种业务逻辑使得这个动画变得异常复杂.今天我们要讲解的是剔除业务逻辑之外的单纯UI上的实现. 为什么是SurfaceV

本节将介绍 Haar 级联分类器,通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与已知对象是否匹配. 本章将考虑如何将多个  Haar 级联分类器构成一个层次结构,即一个分类器能识别整体区域(如人脸),而其他的分类器可识别小的区域(如鼻子.眼睛和嘴). 1 Haar 级联的概念 图像会因灯光.视角.视距.摄像头抖动以及数字噪声的变化而使得细节变得不稳定.所以提取图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有作用.这些提取的结果被称为特征. 专业的表述为:从图像数据中提取特征.虽然任意像素都可能影响多

上一张效果图,渣画质,能看就好 功能说明: 人脸识别使用的是虹软的FreeSDK,包含人脸追踪,人脸检测,人脸识别,年龄.性别检测功能,其中本demo只使用了FT和FR(人脸追踪和人脸识别),封装了开启相机和人脸追踪.识别功能在FaceCameraHelper中. 实现逻辑: 打开相机,监听预览数据回调进行人脸追踪,且为每个检测到的人脸都分配一个trackID(上下帧位置变化不大的人脸框可认为是同一个人脸,具体实现的逻辑可见代码),同时,为了人脸搜索,为每个trackID都分配一个状态(识别中,

Summary:利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测(Facial Landmark Detection) Author:    Amusi Date:       2018-03-20 Note:       OpenCV3.4以及上支持Facemark 原文:OpenCV实战:人脸关键点检测(FaceMark) PS:点击“阅读原文”,可以下载所有源码和模型,记得给star哦! 教程目录 测试环境 引言 Facemark API Facemark训练好的模型 利用OpenCV代码

0. 引言 利用 Python 开发,借助 Dlib 库捕获摄像头中的人脸,进行实时人脸 68 个特征点标定: 支持多张人脸: 有截图功能: 图 1 工程效果示例( gif ) 图 2 工程效果示例( 静态图片 ) 1. 开发环境 Python: 3.6.3 Dlib: 19.7 OpenCv, NumPy import dlib # 人脸检测的库 Dlib import numpy as np # 数据处理的库 NumPy import cv2 # 图像处理的库 OpenCv 2. 源码介绍

Opencv-Facial-Landmark-Detection 利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测(Facial Landmark Detection) Note: OpenCV3.4+OpenCV-Contrib以及上支持Facemark 下面是Amusi具体利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测的教程,**大家如果喜欢这个教程,记得给个star!**项目的教程和源码,只需要你在命令行或终端打开git后,输入下述命令即可,或者直接点击Clone or download

在使用虹软人脸识别Android SDK的过程中 ,预览时一般都需要绘制人脸框,但是和PC平台相机应用不同,在Android平台相机进行应用开发还需要考虑前后置相机切换.设备横竖屏切换等情况,因此在人脸识别项目开发过程中,人脸框绘制适配的实现比较困难.针对该问题,本文将通过以下内容介绍解决方法: 相机原始帧数据和预览成像画面的关系 人脸框绘制到View上的流程 具体场景适配方案介绍 处理多种场景的情况,实现适配函数 将适配好的人脸框绘制到View上 以下用到的Rect说明: 变量名 含义 ori

00 环境配置 Anaconda 安装 1 下载 https://repo.anaconda.com/archive/ 考虑到兼容性问题,推荐下载Anaconda3-5.2.0版本. 2 安装 3 测试 在键盘按 Win + R, 输入 cmd,回车,将会打开cmd窗口,输入 activate base, 如下所示,表明anaconda环境系统变量无误. IDE PyCharm的安装 自行百度搜索下载并破解. http://idea.lanyus.com/ OpenCV安装 C:\Users\A

脸谱图和星图类似,但它却比星图可以表示更多的数据维度.用脸谱来分析多维度数据,即将P个维度的数据用人脸部位的形状或大小来表征.脸谱图在平面上能够形象的表示多维度数据并给人以直观的印象,可帮助使用者形象记忆分析结果,提高判断能力,加快分析速度.目前已应用于多地域经济战略指标数据分析,空间数据可视化等领域. 脸谱图一般采用15个指标,各指标代表的面部特征为: 1 脸的高度 2脸的宽度3 脸型4嘴巴厚度  5, 嘴巴宽度6 微笑7 眼睛的高度8 眼睛宽度 9 头发长度 10 头发宽度11头发风格12

0.引言 利用python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,进行实时特征点标定: 图1 工程效果示例(gif) 图2 工程效果示例(静态图片) (实现比较简单,代码量也比较少,适合入门或者兴趣学习.) 1.开发环境 python: 3.6.3 dlib: 19.7 OpenCv, numpy import dlib # 人脸识别的库dlib import numpy as np # 数据处理的库numpy import cv2 # 图像处理的库OpenCv 2.源码介绍 其实实现很简单,主

概述 页眉页脚是一篇完整.精致的文档的重要组成部分.在页眉页脚处,可以呈现的内容很多,如公司名称.页码.工作表名.日期.图片,如LOGO.标记等.在之前的文章中介绍了如何通过新建一页空白PDF页来添加页眉到该页面,包括文字页面.图片页眉.但是在实际应用中,该方法会有一定局限性,通过测试,下面将介绍C#给现有的PDF文档添加页眉页脚的方法.该方法中,丰富了我们对于添加页眉页脚的内容形式,包括添加图片.文字.超链接.页码等. 使用工具 Free Spire.PDF for .NET 4.3(社区版)

部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 29 理解图像特征 目标本节我会试着帮你理解什么是图像特征,为什么图像特征很重要,为什么角点很重要等.29.1 解释 我相信你们大多数人都玩过拼图游戏吧.首先你们拿到一张图片的一堆碎片,要做的就是把这些碎片以正确的方式排列起来从而重建这幅图像.问题是,你怎样做到的呢?如果把你做游戏的原理写成计算机程序,那计算机就也会玩拼图游戏了.如果计算机可以玩拼图,我们就可以给计算机一大堆自然图片,然后就可以让计算机把它拼成一张大图

[深度学习]最新的一些开源face alignment及评价 转载  2017年01月12日 11:33:39 2047 dlib :https://github.com/davisking/dlib/tree/v18.18 评价:速度快,可商用,有些时候不太准确 2. CLM-framework: https://github.com/TadasBaltrusaitis/CLM-framework 评价:很准确,不可商用 3. Face Detection, Pose Estimation a

人脸检测和识别 本章将介绍Haar级联分类器,通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与已知对象是否匹配.本章将考虑如何将多个Haar级联分类器构成一个层次结构,即一个分类器能识别整体区域(如人脸),而其他的分类器可识别小的区域(眼睛.鼻子和嘴). Haar级联的概念 当谈到目标分类和位置跟踪时,希望精确定位什么?什么才是目标的可识别部分? 摄影作品(甚至是来自网络摄像头的图像)可能包含很多令人愉悦的细节.但是,由于灯光.视角.视距.摄像头抖动以及数字噪声的变化,图像细节变得不稳定.人们在

SDK1.5中新增了人脸识别类库:Microsoft.Kinect.Toolkit.FaceTracking使得在Kinect中进行人脸识别变得简单,该类库的源代码也在Developer Toolkit中.在Developer Toolkit中也自带人脸识别的例子,您也可以打开运行或者查看源代码. 开发前准备 要使用面部追踪功能,Kinect SDK版本应该至少是1.5,最新版本为1.6,您可以参考之前的那篇文章下载安装,Kinect SDK 和 Kinect Developer Toolkit

接着我们建立一个名为nose的新层,颜色标记为蓝,画上一个扁椭圆形的鼻子,这样就算完成了一个简单人脸的绘制.此时在图层调板可以看到刚才所建立的所有图层.如下左图. 在图层调板中每个图层的最左边有一个眼睛标志点击这个图标可以隐藏或显示这个层.就如同电灯开关一样.如果在某一图层的眼睛图标处按下鼠标拖动,所经过的图层都将被隐藏,如下左图.方向可从上至下或从下至上.如果按住ALT键点击某图层的眼睛标志将会隐藏除此之外所有的图层,如下右图.再次按住ALT键点击即可恢复其他图层的显示. 如果要调整某一图层的

前言:因为公司是做人工智能-AI的,所有一个web数据平台为了装X,需要做个人脸登陆.前台需要把人脸的base64发给后台去做人脸校验. 功能很简单,需要注意的是web需要实现“调用摄像头”和“自动拍照”.于是开始找资料,在github上找到个8363星的trackingjs,不得         不说js如此强大.可是当我在最后发现trackingjs没有关闭摄像头,于是在网上也找了一些例子都没有成功关闭.被迫不得不去看tracking         的源码.最后把代码发出来,给后人参考.

将鱼图像数据进行操作,使用numpy知识 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #咱们可以不用show方法,嵌套代码里面 fish = plt.imread('./fish.png') plt.imshow(fish) <matplotlib.image.AxesImage at 0x8e231d0> fish.shape (243, 326, 3) #把图片变成灰色的 fish1 = fis

源代码下载(需要安装Emgu CV,安装方法请百度) 很多朋友使用Emgu CV遇到CvInvoke()的报错,我找到一种解决方法. 把EmguCV目录下bin里面的所有dll复制到C:\WINDOWS\SYSTEM32文件夹下,这样就OK了. 如果还不OK,试试把dll复制到程序目录(\Debug)下. 我这是玩玩而已,欢迎高手指教,但别说我这没意思.hello world也没意思,每天无数人照写. 刚刚学着老外的作品做了一个.嗯,没错,自从有了Emgu CV,模式识别的做法和模式简直成了标准

1.dlib.get_frontal_face_detector()  # 获得人脸框位置的检测器, detector(gray, 1) gray表示灰度图, 2.dlib.shape_predictor(args['shape_predictor'])  # 获得人脸关键点检测器, predictor(gray, rect) gray表示输入图片,rect表示人脸框的位置信息 参数说明: args['shape_predoctor]  人脸检测器的权重参数地址 3.cv2.convexHull