我这里用的是已经训练好的haar级联分类器. 眼睛检测 haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml 人脸检测 haarcascade_frontalface_alt2.xml检测思路:先把图片转为灰度,接着将图片直方均匀化,在上面处理后的图片矩阵中检测脸的区域,然后把脸这一块圈出来去检测眼睛.检测函数代码如下: #include <opencv/cv.h> #include <opencv/highgui.h> #include <opencv2/

文章来自于:http://blog.renren.com/share/246648717/8171467499 基于开源项目OpenCV的人脸识别Demo版整理(不仅可以识别人脸,还可以识别眼睛鼻子嘴等)[模式识别中的翘楚]作者: 王铎 最近对人脸识别的程序非常感兴趣,但是苦于没有选修多媒体方向,看了几篇关于人脸识别的论文,大概也没看懂多少,什么灰度处理啊,切割识别啊,云里雾里,傻傻看不明白啊.各种苦恼. 于是就在网上找找,看有木有神马开源代码啊,要是有个现成的源码就更好了,百度it ,那些源码

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72885715 人脸识别热门,表情识别更加.但是表情识别很难,因为人脸的微表情很多,本节介绍一种比较粗线条的表情分类与识别的办法. Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Application中五款已训练模型.VGG16框架(Sequential式.Model式)解读(二) 3.keras系列︱图像

每次看到大数据人脸识别抓逃犯的新闻我都会感叹技术发展的太快了,国家治安水平也越来越好了

这篇将会介绍目前最流行的对象识别模型 YOLO,YOLO 的特征是快,识别速度非常快

SeetaFaceDetection识别人脸 #pragma warning(disable: 4819) #include <seeta/FaceEngine.h> #include <seeta/Struct_cv.h> #include <seeta/Struct.h> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include

一.使用OpenCV训练好的级联分类器来识别图像中的人脸 当然还有很多其他的分类器,例如表情识别,鼻子等,具体可在这里下载: OpenCV分类器 import cv2 # 矩形颜色和描边 color = (0,0,255) # 红色框 strokeWeight = 1 # 线宽为 1 windowName = "Object Detection" img = cv2.imread("lena.jpg") # 加载检测文件 cascade = cv2.CascadeC

Face++是北京旷视科技旗下的视觉服务平台,可以进行人脸识别.检测等功能.其人脸识别技术据悉在目前准确率较高,其API非常友好,免费使用,功能众多,而且调用几乎没有限制.这里我使用了Python调用其API进行了人脸识别.首先需要先去Face++注册成为其开发者,创建应用,获得API_KEY和API_SECRET,网址在:http://www.faceplusplus.com.cn/uc_home/Python提供了多种开发工具进行使用.这里使用Python开发工具.Face++不支持Pyth

//1.判断iOS8及以后的版本 if([UIDevice currentDevice].systemVersion.doubleValue >= 8.0){ //从iPhone5S开始,出现指纹识别技术,所以说在此处可以进一步判断是否是5S以后机型 //2.创建本地验证上下文对象-->这里导入框架LocalAuthentication LAContext *context = [LAContext new]; // 3.判断能否使用指纹识别 //Evaluate: 评估 //Policy:

Azure在China已经发布了Cognitive Service,包括人脸识别.计算机视觉识别和情绪识别等服务. 本文将介绍如何用Face API识别本地或URL的人脸. 一 创建Cognitive Service 1 在Azure上创建Cognitive Service的Face服务: 2 获取服务的链接和key: 创建成功后,在overview的页面上可以看到服务链接,已经Key: 有了这些信息后,就可以开始进入coding的阶段了. 二 Python code 1 通过URL链接实现人脸

1.代码如下: void detectAndDisplay(Mat image) { CascadeClassifier ccf; //创建脸部对象 //ccf.load(xmlPath); //导入opencv自带检测的文件 if(!ccf.load(xmlPath)) //导入opencv自带检测的文件 { cout<<"无法加载xml文件"<<endl; ; } cout<<"成功导入opencv自带检测的文件"<&l

#include<opencv2\opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; int areas; //该函数用来验证是否是我们想要的区域,车牌定位原理其实就是在图片上寻找矩形,我们可以用长宽比例以及面积来验证是否是我们想要的矩形,宽高比为520/110=4.7272 (车牌的长除以宽),区域面积最小为15个像素,最大为125个像素 bool VerifySize(RotatedRe

1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之

  背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 等现代技术,也支持如 iOS 和 Android 等平台. 199

训练一个神经网络 能让她认得我 阅读原文 这段时间正在学习tensorflow的卷积神经网络部分,为了对卷积神经网络能够有一个更深的了解,自己动手实现一个例程是比较好的方式,所以就选了一个这样比较有点意思的项目. 项目的github地址:github 喜欢的话就给个Star吧. 想要她认得我,就需要给她一些我的照片,让她记住我的人脸特征,为了让她区分我和其他人,还需要给她一些其他人的照片做参照,所以就需要两组数据集来让她学习,如果想让她多认识几个人,那多给她几组图片集学习就可以了.下面就开始让我

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt409 今天我准备学习如何用Java来进行人脸检测.人脸检测有助于在任何数字图像上识别人脸,在做了一些研究后,我发现OpenCV的库可以帮我检测图像中的人脸.不过,我没能找到一个完整的通过Java使用OpenCV库的初学者教程,所以这篇文章可能会是他人在这方面学习的资料. 什么是OpenCV? OpenCV(Open Source Computer Vision) 是一个开源

一.人脸检测并采集个人图像 //take_photo.cpp #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; void take_photo() { VideoCapture cap(); //打开摄像头 if (!cap.isOpened()) return; //加载级联检测器 CascadeClassifier cascade; cascade.load("F:/opencv3.2/Re

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

不断维护的地址:http://plzcoding.com/face-recognition-with-opencv/ 怎样使用OpenCV进行人脸识别 本文大部分来自OpenCV官网上的Face Reconition with OpenCV这节内容(http://docs.opencv.org/modules/contrib/doc/facerec/facerec_tutorial.html),小弟我尝试翻译一些重要内容.这部分内容是Philipp Wagner写的,他的github:https

上一篇介绍了OPENCV中SVM的简单使用,以及自带的一个二分类问题. 例子中的标签是程序手动写的,输入也是手动加的二维坐标点. 对于复杂问题就必须使用数据集中的图片进行训练,标签使用TXT文件或程序设置好,下面以 IMM Face Database 中的人脸数据作为示例, 实现人脸的HOG特征提取及SVM识别人脸. 数据集参考我的http://www.cnblogs.com/chenzhefan/p/7624811.html:只选取其中5类人,每类5副图片作为训练. 提取人脸HOG特征的维数为

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