【基于opencv的人脸检测的web应用】的更多相关文章

基于opencv的人脸检测的web应用

参考资料 https://github.com/bsdnoobz/web-based-face-detect http://opencv-code.com/projects/web-based-interface-for-face-detection-with-opencv/ http://www.cnblogs.com/findingsea/archive/2012/03/31/2427833.html 流程如下图 背景知识 php调用exe的返回 <html> <body> &…

基于OpenCv的人脸检测、识别系统学习制作笔记之一

基于OpenCv从视频文件到摄像头的人脸检测 在OpenCv中读取视频文件和读取摄像头的的视频流然后在放在一个窗口中显示结果其实是类似的一个实现过程. 先创建一个指向CvCapture结构的指针 CvCapture *capture; 再用两个函数就可以分别获取到视频文件或者摄像头的一些状态信息,然后把这些信息放进去之前指向的结构体 视频文件 capture = cvCreateCameraCapture(0); 打开摄像头 capture = cvCreateFileCapture(argv[…

基于OpenCv的人脸检测、识别系统学习制作笔记之三

1.在windows下编写人脸检测.识别系统.目前已完成:可利用摄像头提取图像,并将人脸检测出来,未进行识别. 2.在linux下进行编译在windows环境下已经能运行的代码. 为此进行了linux系统下OpenCv的安装. 在linux中安装OpenCv遇到了很多问题,已经解决,但是花费了不少时间.目前:可以在linux下编译OpenCv项目,但是运行生成的程序时出现问题.初步认定为采用了虚拟机而导致运行内存不足,程序直接崩溃,将继续解决这个问题. 花费较多时间安装OpenCv是有必要的,为…

基于Opencv的人脸检测及识别

一.实验目的:我这里完成的是,将8张人脸图片(4组,每组两张)存入库中,选取1张图片,程序识别出与其匹配的另一张. 这里介绍分三个步骤完成该工作,①程序读取摄像头.拍照 ②程序从电脑文档中读取图片   ③检测人脸,并用红框框出人脸 ④使用感知哈希算法匹配最相似的图片 二.实验环境: Win 7(x64).visual studio 2010.openCV-2.4.3 使用语言:C++ 三.实验准备:①安装好vs2010,本文不予介绍.   ②配置opencv : 1'进入官网下载http://o…

基于OpenCv的人脸检测、识别系统学习制作笔记之二

在网上找到了一个博客,里面有大量内容适合初学者接触和了解人脸检测的博文,正好符合我目前的学习方面,故将链接放上来,后续将分类原博客的博文并加上学习笔记. 传送门: http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_1602567857_3_1.html Adaboost算法原理 总的来说这是个算法,也可以说成是一个方法,有具体的流程而且分为多个版本,这个流程将会在完整学习后把最优的版本作为笔记放上来.引用来之其他博客的一句话:“Adaboost 算法是一种用来分类的方法…

【AdaBoost算法】基于OpenCV实现人脸检测Demo

一.关于检测算法 分类器训练: 通过正样本与负样本训练可得到分类器,opencv有编译好的训练Demo,按要求训练即可生成,这里我们直接使用其已经训练好的分类器检测: 检测过程: 检测过程很简单,可以通过两种方式进行检测: 1.缩放图像:根据要检测的人脸尺寸范围对原图进行缩放,然后利用窗口(训练时正样本的尺寸),逐个遍历该尺寸下图像的所有潜在人脸位置,与分类器匹配,若通过每一级强分类器,则为人脸,若不能通过任何一级强分类器,则被判定不是人脸: 2.缩放特征:与缩放图像类似,不同的是缩放图像方式遍…

OpenCV学习系列（一） Mac下OpenCV + xcode人脸检测实现

# OpenCV学习系列(一) Mac下OpenCV + xcode人脸检测实现 [-= 博客目录 =-] 1-学习目标 1.1-本章介绍 1.2-实践内容 1.3-相关说明 2-学习过程 2.1-环境配置 2.2-解决Undefined symbols for architecture x86_64问题 2.3-测试代码 3-资料 1-学习目标 1.1-本章介绍 如题,实现简单人脸检测,及Undefined symbols for architecture x86_64问题相关解决方案. 1.…

基于AdaBoost的人脸检测

原地址:http://blog.csdn.net/celerychen2009/article/details/8839097 人脸检测和人脸识别都是属于典型的机器学习的方法,但是他们使用的方法却相差很大. 对于人脸检测而言,目前最有效的方法仍然是基于Adaboost的方法.在网上可以找到很多关于Adaboost方法的资料,但基本上是千篇一律,没有任何新意.给初学者带了很多不便.建议初学者只需要认真阅读:北京大学 赵楠 的本科毕业论文 :基于 AdaBoost算法的人脸检测 这篇毕业论文就够了.…

使用Dlib来运行基于CNN的人脸检测

检测结果如下 这个示例程序需要使用较大的内存,请保证内存足够.本程序运行速度比较慢,远不及OpenCV中的人脸检测. 注释中提到的几个文件下载地址如下 http://dlib.net/face_detection_ex.cpp.html http://dlib.net/dnn_introduction_ex.cpp.html http://dlib.net/dnn_introduction2_ex.cpp.html http://dlib.net/dnn_mmod_ex.cpp.html /*…

基于 OpenCV 的人脸识别

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…