使用dlib自带的面向梯度直方图(HOG)和线性分类器方法来检测人脸
之前使用opencv里面CascadeClassifier(级联分类器)来识别人脸,
下面使用dlib库来实现人脸识别。
dlib是一个开源的库,它包含了很多内容有机器学习,图像处理,数值算法等等。
#include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h>
#include <dlib/gui_widgets.h>
#include <dlib/image_io.h>
#include <iostream> using namespace dlib;
using namespace std; // ---------------------------------------------------------------------------------------- int main(int argc, char** argv)
{
try
{
if (argc == )
{
cout << "Give some image files as arguments to this program." << endl;
return ;
} frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector();
image_window win; // Loop over all the images provided on the command line.
for (int i = ; i < argc; ++i)
{
cout << "processing image " << argv[i] << endl;
array2d<unsigned char> img;
load_image(img, argv[i]);
// Make the image bigger by a factor of two. This is useful since
// the face detector looks for faces that are about 80 by 80 pixels
// or larger. Therefore, if you want to find faces that are smaller
// than that then you need to upsample the image as we do here by
// calling pyramid_up(). So this will allow it to detect faces that
// are at least 40 by 40 pixels in size. We could call pyramid_up()
// again to find even smaller faces, but note that every time we
// upsample the image we make the detector run slower since it must
// process a larger image.
pyramid_up(img); // Now tell the face detector to give us a list of bounding boxes
// around all the faces it can find in the image.
std::vector<rectangle> dets = detector(img); cout << "Number of faces detected: " << dets.size() << endl;
// Now we show the image on the screen and the face detections as
// red overlay boxes.
win.clear_overlay();
win.set_image(img);
win.add_overlay(dets, rgb_pixel(, , )); cout << "Hit enter to process the next image..." << endl;
cin.get();
}
}
catch (exception& e)
{
cout << "\nexception thrown!" << endl;
cout << e.what() << endl;
}
}
很简单只需要输入一张图片,利用dlib里自带的frontal_face_detector 来进行检测,返回没张人脸在图片里的区域(rect)
使用dlib自带的面向梯度直方图(HOG)和线性分类器方法来检测人脸的更多相关文章
- 使用dlib基于CNN(卷积神经网络)的人脸检测器来检测人脸
基于机器学习CNN方法来检测人脸比之前介绍的效率要慢很多 需要先下载一个训练好的模型数据: 地址点击下载 // dlib_cnn_facedetect.cpp: 定义控制台应用程序的入口点. // # ...
- 方向梯度直方图(HOG)和颜色直方图的一些比較
近期在学习视频检索领域的镜头切割方面的知识,发现经常使用的方法是直方图的方法,所以才专门有时间来学习下.查看到这两种直方图的时候,感觉有点接近,好像又不同,放在这做个比較.大部分还是百科的内容,只是对 ...
- Histogram of Oriented Gridients(HOG) 方向梯度直方图
Histogram of Oriented Gridients,缩写为HOG,是目前计算机视觉.模式识别领域很常用的一种描述图像局部纹理的特征.这个特征名字起的也很直白,就是说先计算图片某一区域中不同 ...
- 【翻译】HOG, Histogram of Oriented Gradients / 方向梯度直方图 介绍
本文翻译自 SATYA MALLICK 的 "Histogram of Oriented Gradients" 原文链接: https://www.learnopencv.com/ ...
- (转)matlab练习程序(HOG方向梯度直方图)
matlab练习程序(HOG方向梯度直方图)http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2013/05/24/3097503.html HOG(Histogram o ...
- 特征描述子(feature descriptor) —— HOG(方向梯度直方图)
HOG(Histogram of Oriented Gradients),描述的是图像的局部特征,其命名也暗示了其计算方法,先计算图像中某一区域不同方向上梯度的值,然后累积计算频次,得到直方图,该直方 ...
- 梯度直方图(HOG,Histogram of Gradient)
1.介绍 HOG(Histogram of Oriented Gradient)是2005年CVPR会议上,法国国家计算机科学及自动控制研究所的Dalal等人提出的一种解决人体目标检测的图像描述子,该 ...
- 【计算机视觉】Histogram of Oriented Gridients(HOG) 方向梯度直方图
Histogram of Oriented Gridients(HOG) 方向梯度直方图 Histogram of Oriented Gridients,缩写为HOG,是目前计算机视觉.模式识别领域很 ...
- (转)梯度方向直方图HOG(Histograms of Oriented Gradients )
HOG(Histograms of Oriented Gradients )梯度方向直方图 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视 ...
随机推荐
- 【k8s】kubeadm快速部署Kubernetes
1.Kubernetes 架构图 kubeadm是官方社区推出的一个用于快速部署kubernetes集群的工具. 这个工具能通过两条指令完成一个kubernetes集群的部署: # 创建一个 Mast ...
- JavaScript模块化演变 CommonJs,AMD, CMD, UMD(一)
原文链接:https://www.jianshu.com/p/33d53cce8237 原文系列2链接:https://www.jianshu.com/p/ad427d8879cb 前端完全手册: h ...
- 剑指Offer-62.数据流中的中位数(C++/Java)
题目: 如何得到一个数据流中的中位数?如果从数据流中读出奇数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值.如果从数据流中读出偶数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值.我们使 ...
- ABP取其精华
目录 ABP中使用Swagger UI集成接口文档 ABP-AsyncLocal的使用 ABP-多个DbContext实现事物更新 持续更新中.
- 洛谷$P3877\ [TJOI2010]$打扫房间 网络流
正解:网络流 解题报告: 传送门$QwQ$ 昂考虑把题目的约束条件详细化?就说每个格点能向四连通连边,问能否做到每个格点度数等于2? $umm$就先黑白染色建两排点呗,然后就$S$向左侧连流量为2的边 ...
- $Poj2956/AcWing116\ The\ Pilots\ Brothers'Refrigerator$ 二进制
AcWing $Sol$ 假设改变$[x1,y1]$和$[x2,y2]$的状态就可以达到目的.注意到先改变谁对结果是没有影响的!! 所以就可以直接枚举改变状态的结点而不需要注意顺序. $4*4$的矩阵 ...
- status100到500http响应对应状态解释
1xx-信息提示 这些状态代码表示临时的响应.客户端在收到常规响应之前,应准备接收一个或多个1xx响应. 100-继续. 101-切换协议. 2xx-成功 这类状态代码表明服务器成功地接受了客户端请求 ...
- 关于knockout下拉多选值的应用
在最近的开发过程中,应用了一些关于knockout的下拉项目. 关于下拉多选的开发在这里做一个记录. 下面直接上代码 添加的时候,无需给初始值 --viewmodel function ViewMod ...
- 【自建gitlab服务器】gitlab内存持续增大,出现502错误的解决办法
首先说明笔者的服务器环境,阿里云服务器:8G内存,2核.自从团队运维小伙伴搭建了gitlab之后,git push 代码时不时的就很卡,也经常出现 gitlab 反应超时,返回502错误,严重阻塞了团 ...
- 面试时面试官想要听到什么答案(关于一些vue的问题)
前言 自己也只是一个前端的小白,因为公司大佬都比较忙,面试这种事就落到了我这小白身上,第一次叫我去的时候我是百般拒绝的,因为自己还是有自知之明的,但是别人实在抽不开身,没办法只能去了,他们开玩笑说就按 ...