# 识别眼睛.嘴巴.人脸 image = cv2.imread('./yong.jpg') gray = cv2.cvtColor(image,code=cv2.COLOR_BGR2BGRA) # 加载算法 face_detector = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_default.xml') eye_detector = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_eye.xml') mouth

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

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

  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

介绍 OpenCV是开源计算机视觉和机器学习库.包含成千上万优化过的算法.项目地址:http://opencv.org/about.html.官方文档:http://docs.opencv.org/modules/core/doc/intro.html.OpenCV已支持OpenCL OpenGL,也支持iOS和Android.OpenCV的API是C++的,所以在iOS中最佳实践是将用到OpenCV功能写一层Objective-C++封装.这些封装把OpenCV的C++API转化为安全的Obj

OpenCV是开源计算机视觉和机器学习库.包含成千上万优化过的算法.项目地址:http://opencv.org/about.html.官方文档:http://docs.opencv.org/modules/core/doc/intro.html.OpenCV已支持OpenCL OpenGL,也支持iOS和Android.OpenCV的API是C++的,所以在iOS中最佳实践是将用到OpenCV功能写一层Objective-C++封装.这些封装把OpenCV的C++API转化为安全的Object

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

基于 OpenCV 的人脸识别 一点背景知识 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 的多种现代技术,也支持如 iOS

一点背景知识 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

OpenCV中有一个基于树的技术:Haar分类器,它建立了boost筛选式级联. 它能够识别出人脸和其它刚性物体. 对于检測"基本刚性"的物体(脸,汽车,自行车,人体等)这类识别任务,Haar分类器是一个实用的工具. 在2001年,Viola和Jones发表了经典的<Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features>[3]和<Robust Real-Time Face Detection

原文:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6555899 SIFT算法的应用 -目标识别之用Bag-of-words模型表示一幅图像 作者:wawayu,July.编程艺术室出品. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 引言 本blog之前已经写了四篇关于SIFT的文章,请参考九.图像特征提取与匹配之SIFT算法,九(续).sift算法的编译与实现,九(再续).教你一步一步用c语言实现sift算法.上,及九(

Photoshop技能167个经典的Photoshop技巧大全 学PS基础:Photoshop 技能167个­ 经典的Photoshop技巧大全,如果你是初级阶段的水平,熟读此文并掌握,马上进阶为中级水平.绝对不是广告噢. ­ 1. 快速打开文件­ 双击Photoshop的背景空白处(默认为灰色显示区域)即可打开选择文件的浏览窗口.­ 2. 随意更换画布颜色­ 选择油漆桶工具并按住Shift点击画布边缘,即可设置画布底色为当前选择的前景色.如果要还原到默认的颜色,设置前景色为25%灰度 (R19

在上一节.我们已经介绍了使用HOG和SVM实现目标检测和识别,这一节我们将介绍使用词袋模型BOW和SVM实现目标检测和识别. 一 词袋介绍 词袋模型(Bag-Of-Word)的概念最初不是针对计算机视觉的,但计算机视觉会使用该概念的升级.词袋最早出现在神经语言程序学(NLP)和信息检索(IR)领域,该模型忽略掉文本的语法和语序,用一组无序的单词来表达一段文字或者一个文档. 我们使用BOW在一系列文档中构建一个字典,然后使用字典中每个单词次数构成向量来表示每一个文档.比如: 文档1:I like

照片名称:调出照片柔和的蓝黄色-简单方法, 1.打开原图素材,按Ctrl + J把背景图层复制一层,点通道面板,选择蓝色通道,图像 > 应用图像,图层为背景,混合为正片叠底,不透明度50%,反相打钩, 2.回到图层面板,创建曲线调整图层,蓝通道:44,182,红通道:89,108 3.新建一个图层,填充黑色,图层混合模式为正片叠底,不透明度为60%,选择椭圆选框工具选区中间部分,按Ctrl + Alt + D羽化,数值为70,然后按两下Delete键删除,再打上文字,完成最终效果. 照片名称:调

SQL 数据库 学习 007 通过一个示例简单介绍什么是字段.属性.列.元组.记录.表.主键.外键 (上) 我们来介绍一下:数据库是如何存储数据的. 数据库是如何存储数据的 来看一个小例子 scott 是Orale软件里面的一个例子,适合初学者学习. 现在,假如我们现在想存储员工的信息.也就是说:我们来通过这个例子来看看 字段.记录.表 是一个什么东西. 我们下面通过存储一个员工的信息,来把这些专业术语都来解释一遍. 假设有4个信息: 员工姓名 员工工资 员工性别 员工年龄 我们能不能这样去存储

不错的 Tutorial: 从零到一学习计算机视觉:朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用 | 公开课笔记 分享人 | 叶聪(腾讯云 AI 和大数据中心高级研发工程师) 整    理 | Leo 出    品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 刚刚过去的五四青年节,你的朋友圈是否被这样的民国风照片刷屏?用户只需要在 H5 页面上提交自己的头像照片,就可以自动生成诸如此类风格的人脸比对照片,简洁操作的背后离不开计算机视觉技术和腾讯云技术的支持. 那么这个爆款应用的背后用到了哪些计

BoW模型最初应用于文本处理领域,用来对文档进行分类和识别.BoW 模型因为其简单有效的优点而得到了广泛的应用.其基本原理可以用以下例子来给予描述.给定两句简单的文档: 文档 1:“我喜欢跳舞,小明也喜欢.” 文档 2:“我也喜欢唱歌.” 基于以上这两个文档,便可以构造一个由文档中的关键词组成的词典: 词典={1:“我”,2:“喜欢”,3:“跳舞”,4:“小明”,5:“也”,6:“唱歌”} 这个词典一共包含6个不同的词语,利用词典的索引号,上面两个文档每一个都可以用一个6维向量表示(用整数数字0

人脸照片自动生成游戏角色_ICCV2019论文解析 Face-to-Parameter Translation for Game Character Auto-Creation 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Shi_Face-to-Parameter_Translation_for_Game_Character_Auto-Creation_ICCV_2019_paper.pdf 摘要 角色定制系统是角色扮演

关于高反差保留的用处说明呢,从百度里复制了一段文字,我觉得写得蛮好的: 高反差保留就是保留图像的高反差部分,再说得真白些,就是保留图像上像素与周围反差比较大的部分,其它的部分都变为灰色.拿一个人物照片来举例,反差比较大的部分有人的眼睛,嘴,以及身体轮廓.如果执行了就反差保留,这些信息将留下来(与灰色形成鲜明对比).它的主要作用就是加强图像中高反差部分.还以人物照片为例子,一般为了使人物皮肤美观,通常需要执行模糊,执行模糊后人物的线条也被模糊了.在执行模糊之前复制图像两个副本,其中一个执行模糊,另

http://game.watch.impress.co.jp/docs/news/1016369.html         自从街机版的运营依赖,今年迎来了[偶像大师]系列的11周年.在CEDEC 2016的第一天,开展了关于最新作PS4上的[偶像大师  白金星光]的演讲.     登台演讲的,有万代南梦宫工作室的视觉美术阿部貴之氏,本做的背景主美富田智子氏,以及本作的主程前澤圭一氏.     本作作为系列的第一个PS4版,从发布开始偶像们的视觉表现就得到了很高的评价,这次的演讲是以制作时的视

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