前言 人脸识别技术现在越来越火,那么我们今天教大家实现一个人脸识别组件. 资源 element UI Vue.js tracking-min.js face-min.js 源码 由于我们的电脑有的有摄像头,有的没有摄像头,所以我们需要根据不同的场景来封装这个组件.先放个图吧,大家可以看得更加直观一些. 有摄像头的话,我们就显示(需要人像识别组件): 没有摄像头的话,我们就显示(这个直接上传人像即可): 判断有无摄像头,我们可以使用这个方法: // 判断有无摄像头,推荐放在created里 var

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

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: 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: 效果如下: 图1 摄像头人脸识别效果gif 1.总体流程 先说下 人脸检测 (face detection) 和 人脸识别 (face

----------------------------边学边写边学习------------------------------------- 版本:2014a 调用摄像头 a = imaqhwinfo 如果出现下面的警告说明你没安装扩展工具.警告: No Image Acquisition adaptors found. Image acquisition adaptors may be available as downloadable support packages. Open Sup

注: 从外设摄像装置中获取图像帧,把每帧的图片与人脸特征进行匹配,用方框框住识别出来的人脸 需要用到的函数: CvHaarClassifierCascade* cvLoadHaarClassifierCascade( const char* directory, CvSize orig_window_size ); 第一个参数:训练好的级联分类器的路径 第二个参数:级联分类器训练中采用的检测目标的尺寸 #include "stdafx.h" #include "iostrea

#关于matlab如何读取图片.视频.摄像头设备数据# 参见:http://blog.csdn.net/u010177286/article/details/45646173 但是,关于摄像头读取,上文采用OS Generic Video Interface的插件,连简单使用他自己的函数GetSnapshot,来循环读取显示图片帧都很卡.这里推荐使用Webcams 这里推荐使用Webcams. 安装: matlab command windows中直接运行supportPackageInstal

一.介绍 我想做的是基于人脸识别的表情(情绪)分析.看到网上也是有很多的开源库提供使用,为开发提供了很大的方便.我选择目前用的比较多的dlib库进行人脸识别与特征标定.使用python也缩短了开发周期. 官网对于dlib的介绍是:Dlib包含广泛的机器学习算法.所有的设计都是高度模块化的,快速执行,并且通过一个干净而现代的C ++ API,使用起来非常简单.它用于各种应用,包括机器人技术,嵌入式设备,手机和大型高性能计算环境. 虽然应用都比较高大上,但是自己在PC上做个情绪分析的小软件还是挺有意

前几段微软推出的大数据人脸识别年龄应用how-old.net在微博火了一把,它可以通过照片快速获得照片上人物的年龄,系统会对瞳孔.眼角.鼻子等27个“面部地标点"展开分析,进而得出你的“颜龄". 来看下关于这款应用的截图:   昨晚闲着没事,在网上查阅了点资料仿写了一款类似功能的APP,看下截图: 关于人脸识别技术本想去使用微软给开发人员提供的SDK,但由于天朝巨坑的网络,我连How-old.net官网都登不上,只能绕道去找找其他地方有没类似功能的SDK.后来想起之前在搞O2O的时候,

前段时间使用OpenCV的库函数实现了人脸检测和人脸识别,笔者的实验环境为VS2010+OpenCV2.4.4,opencv的环境配置网上有很多,不再赘述.检测的代码网上很多,记不清楚从哪儿copy的了,识别的代码是从OpenCV官网上找到的:http://docs.opencv.org/trunk/modules/contrib/doc/facerec/facerec_api.html 需要注意的是,opencv的FaceRecogizer目前有三个类实现了它,特征脸和fisherface方法

原文:http://blog.csdn.net/mr_curry/article/details/51098311 第一次写博客哈哈,有些小激动,还请各位大神多多包涵~ 最近的项目需要用到人脸识别,作为一个车辆工程的二年级本科生是崩溃的(一是没有很好的编程基础,只会编一下C与C#:二是…我是车辆工程的啊喂…) 不过自己还是对计算机视觉这方面还是很感兴趣的,因为做竞赛的缘由,以前多多少少有一点小基础,但要完全做出来还是感觉有些难度.调了一段时间的代码,嘿嘿实现了.这个里面有两点有些“与众不同”(自

目前在人脸识别领域中,网络摄像头的使用很普遍,但接入网络摄像头和人脸识别SDK有一定门槛,在此篇中介绍过虹软人脸识别SDK的接入流程,本文着重介绍网络摄像头获取视频流并处理的流程(红色框内),以下内容仅供参考. 市面上目前有很多款网络摄像头,以海康摄像头为例.海康SDK包含很多接口,接入有一定难度,这里只介绍获取视频帧相关的接口.1.海康SDK接入基本流程a.初始化并登录验证 NET_DVR_Init(); NET_DVR_DEVICEINFO_V30 struDeviceInfo = { 0

使用简单代码实现摄像头进行在线人脸识别 import cv2 import sys import logging as log import datetime as dt from time import sleep cascPath = "D:\\Python27\\Lib\\site-packages\\cv2\\data\\haarcascade_frontalface_alt2.xml" faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)

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

最近帮别人做一个项目,主要是使用摄像头做人脸识别 github地址:https://github.com/qugang/AVCaptureVideoTemplate 要使用IOS的摄像头,需要使用AVFoundation 库,库里面的东西我就不介绍. 启动摄像头需要使用AVCaptureSession 类. 然后得到摄像头传输的每一帧数据,需要使用AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate 委托. 首先在viewDidLoad 里添加找摄像头设备的代

一.导入Maven依赖包 <dependencies> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.bytedeco/javacv-platform --> <dependency> <groupId>org.bytedeco</groupId> <artifactId>javacv-platform</artifactId> <version>1.4.1</v

v效率有点低,大家看看哪里开可以节省时间?源代码:https://github.com/catzhou2002/ArcFaceDemo说实话,为了提高识别效率,我也是竭尽所能,干了不少自认为的优化,如有兴趣听我说说.第一部分 单线程时候的各种折腾一.折腾LPASVLOFFSCREEN话说这个LPASVLOFFSCREEN的结果文档里面没有说明,或者是我没找到.我也不知道从哪里复制来的,主要折腾的是ppu8Plane[0]地址,一般操作是 锁定图片内存ppu8Plane[0]分配制定长度的内存把图

准备一部废旧(土豪忽略,主要是穷)的.摄像头还是好的手机做监控设备,(Android 和iPhone都行)当Home Assistant 获得实时的视频流后,可以接入各种图像处理组件完成人脸识别,动作检测等功能. 第一步:手机端安装ip_webcam(IP摄像头)App        1.Android手机 Android手机 打开手机应用市场,搜索ip_webcam或IP摄像头,安装App. 启动App,在出现的设置界面底部点击开启服务器,摄像头进入拍摄传输模式. 记录视频监控界面底部显示的手

深圳市宁远电子提供的人脸识别模组可支持双目摄像头和3D结构光摄像头,在客户咨询中经常有被问到双目的为什么会比单目的成本高,区别在哪里,他们的适用于哪些场景呢?在此,深圳市宁远电子技术工程师就为大家详细解析,帮助大家选择更具性价比的人脸识别模组: 首先介绍一下单目摄像头,单目摄像头定义通过单目算法将实时非结构化的视频数据解析成结构化的数据,基于人的脸部特征,判断输入的人脸图像或者视频是否存在人脸 ,进而抓取面部关键信息的定位,分析获取性别及年龄等属性,可用于精准推广;能实时获取表情,可用作表情互动

最近在学校里折腾树莓派上的人脸识别,折腾了很久才能用 在此记录下使用的过程和遇到的困难 过程基于超有趣!手把手教你使用树莓派实现实时人脸检测完成的.其中前面opencv的安装是文章中的Raspbian Stretch: Install OpenCV 3 + Python on your Raspberry Pi,一步一步来完全没有问题 安装摄像头的教程也有很多 比如如何安装树莓派摄像头模块 不过树莓派系统的更新把enable camera挪到了Interfacing Options里害我一通乱找

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