#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { String cascadeFilePath = "F:/CMake_bulid/install/etc/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml";//数据路径 Ca

在本章中,我们将学习如何使用OpenCV使用系统相机捕获帧.org.opencv.videoio包的VideoCapture类包含使用相机捕获视频的类和方法.让我们一步一步学习如何捕捉帧 - 第1步:加载OpenCV本机库 在使用OpenCV库编写Java代码时,您需要做的第一步是使用loadLibrary()加载OpenCV的本机库.加载OpenCV本机库,如下所示. // Loading the core library System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBR

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

首先还是要感谢http://www.jb51.net/article/67392.htm这位大神的无私奉献,开源的代码,让我省去了很多事,但是就光系统环境的配置就花去了我将近一个星期的时间,真是不容易啊, 昨天晚上在实验室待到将近十一点,才把opencv下载完成,今天早晨:迫不急噻的来到实验室,配置好环境,把大神的代码贴进去,但是还是不行,原来是格式的问题,到python群里问又被 大神嘛,这么简单的错误自己去百度,其实大神们教训的是,刚开始,不要没有脑子的什么都去问别人,自己先去查找错误,然后

opencv3.1  +  python3.4 第一回合(抄代码,可实现):人脸识别涉及一个级联表,目前能力还无法理解. 流程:1.读取图像---2.转换为灰度图---3.创建级联表---4.对灰度图使用级联表方法过滤---5.迭代得到的结果依次标记出来---6.保存图像 完整代码: import cv2 #读取图片 img = cv2.imread('5.jpg') #转化为灰度图 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #特征级联表 face_

介绍 人脸识别是什么?或识别是什么?当你看到一个苹果时,你的大脑会立刻告诉你这是一个苹果.在这个过程中,你的大脑告诉你这是一个苹果水果,用简单的语言来说就是识别.那么什么是人脸识别呢?我肯定你猜对了.当你看着你的朋友走在街上或他的照片时,你会认出他是你的朋友保罗.有趣的是,当你看你的朋友或他的照片时,你首先要看他的脸,然后再看其他东西.你想过为什么要这么做吗?这是为了让你看他的脸就能认出他来.好吧,这是你的面部识别. 但真正的问题是人脸识别是如何工作的?它非常简单和直观.举一个现实生活中的例子,

用已经搭建好 face_recognition,dlib 环境来进行人脸识别 未搭建好环境请参考:https://www.cnblogs.com/guihua-pingting/p/12201077.html 使用OpenCV 调用摄像头 import face_recognition import cv2 video_capture = cv2.VideoCapture(0) # VideoCapture打开摄像头,0为笔记本内置摄像头,1为外USB摄像头,或写入视频路径 mayun_img

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

首先当然是需要安装opencv了,我用的是opencv2.4.13.下载完之后就可以直接安装了,安装过程也很简单,直接下一步下一步就好,我就不上图了. 接下来在opencv下找到jar包,比如我直接安装在c盘,我的jar包在C:\opencv\build\java中. 然后将jar包拷贝到lib目录中,并且在idea中配置 接着在opencv的路径下找到lbpcascade_frontalface.xml.比如我的就是C:\opencv\sources\data\lbpcascades.然后将其

作为一个好奇心非常重的人,面对未知的世界都想去一探到底. 于是做了个人脸识别的demo. 眼下国内的关于opencv技术文章非常少.都是互相抄袭.关键是抄个一小部分还不全.时间又是非常久之前的了,和如今的一些东西对不上. 没事,我是个实在人,啥也不多说,直接上開始.期间參考了国内很多opencv的文章,代码部分參考http://m.blog.csdn.net/blog/u013810454/27868973.大家能够查看.只是他那个项目下载下来有问题. 我这个融合了全部的长处,更加全面.从配置到

上一节讲到人脸检测,现在讲一下人脸识别.具体是通过程序采集图像并进行训练,并且基于这些训练的图像对人脸进行动态识别. 人脸识别前所需要的人脸库可以通过两种方式获得:1.自己从视频获取图像   2.从人脸数据库免费获得可用人脸图像,如ORL人脸库(包含40个人每人10张人脸,总共400张人脸),ORL人脸库中的每一张图像大小为92x112.若要对这些样本进行人脸识别必须要在包含人脸的样本图像上进行人脸识别.这里提供自己准备图像识别出自己的方法. 1.采集人脸信息:通过摄像头采集人脸信息,10张以上

因近期公司项目需求,需要从监控视频里识别出人脸信息.OpenCV非常庞大,其中官方提供的人脸模型分类器也可以满足基本的人脸识别,当然我们也可以训练自己的人脸模型数据,但是从精确度和专业程度上讲OpenCV所提供的人脸识别要弱于face_recognition,所以我们采取OpenCV处理视频流.face_recognition来识别人脸. 为什么选择Python? 博主本身是Java工程师,在公司主要通过Java语言进行开发,起初我们尝试过通过Java+OpenCV的方式来实现,但是效果并不是很

原文地址:KUBERNETES DISTRIBUTED APPLICATION DEPLOYMENT WITH SAMPLE FACE RECOGNITION APP 原文作者:skarlso 译文出自:掘金翻译计划 好的,伙计,让我们静下心来.下面将会是一个漫长但充满希望和有趣的旅程. 我将使用 Kubernetes 部署分布式应用程序.我试图创建一个类似于真实世界 app 的应用程序.显然,由于时间和精力有限,我不得不忽略一些细节部分. 我的重点将放在 Kubernetes 和应用部署上.

0.引言 利用python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,提取人脸特征,通过计算欧氏距离来和预存的人脸特征进行对比,达到人脸识别的目的: 可以自动从摄像头中抠取人脸图片存储到本地,然后提取构建预设人脸特征: 根据抠取的 / 已有的同一个人多张人脸图片提取128D特征值,然后计算该人的128D特征均值: 然后和摄像头中实时获取到的人脸提取出的特征值,计算欧氏距离,判定是否为同一张人脸: 人脸识别 / face recognition的说明: wikipedia 关于人脸识别系统 / fac

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%(附源码) 转https://cloud.tencent.com/developer/article/1359073   11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 在这篇文章中: 人脸识别的过程 人脸识别分类 DeepFace 1.DeepFace的基本框架 2. 验证 3. 实验评估 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS

人脸检测库libfacedetection介绍 libfacedetection是于仕琪老师放到GitHub上的二进制库,没有源码,它的License是MIT,可以商用.目前只提供了windows 32和64位的release动态库,主页为https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection,采用的算法好像是Multi-BlockLBP,提供了四套接口,分别为frontal.frontal_surveillance.multiview.multiview_rei

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_126 OpenCV4.1已经发布将近一年了,其人脸识别速度和性能有了一定的提高,这里我们使用opencv来做一个实时活体面部识别的demo 首先安装一些依赖的库 pip install opencv-python pip install opencv-contrib-python pip install numpy pip install pillow 需要注意一点,最好将pip设置国内的阿里云的源,否则安装会很慢 win10

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

近段时间在搞opencv的视频人脸识别,无奈自带的分类器的准确度,实在是不怎么样,但又能怎样呢?自己又研究不清楚各大类检测算法. 正所谓,功能是由函数完成的,于是自己便看cvHaarDetectObjects 这个识别主函数的源代码,尝试了解并进行改造它,以提高精确度. 可惜实力有限啊,里面的结构非常复杂,参杂着更多的函数体,有一些是网上找不到用法的,导致最终无法整体了解,只搞了一般,这里分享 下我自己总结的注释. CvSeq* cvHaarDetectObjects( const CvArr*

Introduction 网上存在很多人脸识别的文章,这篇文章是我的一个作业,重在通过摄像头实时采集人脸信息,进行人脸检测和人脸识别,并将识别结果显示在左上角. 利用 OpenCV 实现一个实时的人脸识别系统,人脸库采用 ORL FaceDatabase (网上下载) ,另外在数据库中增加了作业中自带的20张照片和自己利用摄像头采集到的10张照片,系统利用摄像头实时的采集到场景图像,从中检测出人脸用方框标出,并利用提供的数据库进行人脸识别,并在图像左上角显示相匹配的数据库图片. Method 算

  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