摘要:利用opencv读取视频.图片并检测人脸,利用QT显示窗口,功能选择等 环境:Ubuntu18.04.OpenCV3.4.0.QT5.10.1 效果图: 代码如下(比较简单没什么注释): main.cpp #include "widget.h" #include <QApplication> int main(int argc, char *argv[]) { QApplication a(argc, argv); Widget w; w.setWindowTitle…

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…

记录cvSmooth函数的用法和 OpenCV自带的人脸检测. (1)cvSmooth函数 void cvSmooth( const CvArr* src, CvArr* dst,int smoothtype=CV_GAUSSIAN,int param1, int param2, double param3, double param4 ); src:输入图像. dst:输出图像. smoothtype平滑方法: CV_BLUR_NO_SCALE(简单不带尺度变换的模糊),对每个象素的 para…

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12135.html ViseFace 简易人脸检测库,不依赖三方库,可快速接入人脸检测功能. 项目依赖:compile 'com.vise.xiaoyaoyou: viseface:1.0.0' 为什么打造该库 1.想简单快速接入人脸检测功能: 2.Google 提供的人脸检测功能部分手机无法适配: 3.第三方提供的人脸检测功能接入门槛过高: 4.依赖第三方库会增加 APK 大小. 功能介绍 1.可快速识别人脸: 2.可…

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…

前言: 人脸检測与识别一直是计算机视觉领域一大热门研究方向,并且也从安全监控等工业级的应用扩展到了手机移动端的app.总之随着人脸识别技术获得突破,其应用前景和市场价值都是不可估量的,眼下在学习openCV,自然不能放过这个领域.于是略微了解了下openCV下人脸检測的一些原理.为之后的人脸识别等研究做个小小的铺垫. 原理: 人脸检測属于目标检測(object detection) 的一部分,主要涉及两个方面 先对要检測的目标对象进行概率统计,从而知道待检測对象的一些特征,建立起目标检測模型.…

如题 这里将任务分解为三大部分: 1.录播放视频 2.人脸检测 3.部分高斯模糊 其中重点放在人脸检测和部分高斯模糊上 1.录播放视频(以opencv中的VideoCapture类进行实现) 首先罗列下操作环境:win10+vs2013+opencv3.0+单摄像头 opencv中提供了VideoCapture和CvCapture对视频进行操作 其中官方给出CvCapture的API为 实例化CvCapture对象的时候,需要调用cvCaptureFromCAM(int device)进行实例化…

文章目录: OpenCV安装 安装numpy 安装opencv OpenCV使用 OpenCV测试 效果图: 注意: 图片人脸检测 程序要求: 技术实现思路 注意 本文使用的环境是:Windows+Python3.x+Anaconda 安装Python以及Anaconda的步骤本文不予以讲解了,下面主要讲的是OpenCV的安装以及使用. OpenCV安装 安装numpy 如果没有numpy的话要先下载numpy,一般安装完Anaconda后就会自带很多库,这也是我推荐使用Anaconda的原因.…

转自:http://blog.csdn.net/xingchenbingbuyu/article/details/51105159 版权声明:本文为博主原创文章,转载请联系作者取得授权. 本文由@星沉阁冰不语出品,转载请注明作者和出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/xingchenbingbuyu/article/details/51105159 微博:http://weibo.com/xingchenbing  之前一直觉得人脸检测是非常麻烦的,即使是用OpenCV,麻…

import cv2 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 提取预训练的人脸检测模型,提前下载好的模型 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml') # 加载彩色(通道顺序为BGR)图像 img = cv2.imread('images/9f510fb30f2442a70a9add3dd143ad4bd01…