0. 引言 利用 Python 开发,借助 Dlib 库捕获摄像头中的人脸,进行实时人脸 68 个特征点标定: 支持多张人脸: 有截图功能: 图 1 工程效果示例( gif ) 图 2 工程效果示例( 静态图片 ) 1. 开发环境 Python: 3.6.3 Dlib: 19.7 OpenCv, NumPy import dlib # 人脸检测的库 Dlib import numpy as np # 数据处理的库 NumPy import cv2 # 图像处理的库 OpenCv 2. 源码介绍…

1. 引言 在某些场景下,我们不仅需要进行实时人脸检测追踪,还要进行再加工:这里进行摄像头实时人脸检测,并对于实时检测的人脸进行初步提取: 单个/多个人脸检测,并依次在摄像头窗口,实时平铺显示检测到的人脸: 图 1 动态实时检测效果图 检测到的人脸矩形图像,会依次 平铺显示 在摄像头的左上方: 当多个人脸时候,也能够依次铺开显示: 左上角窗口的大小会根据捕获到的人脸大小实时变化: 图 2 单个/多个人脸情况下摄像头识别显示结果 2. 代码实现 主要分为三个部分: 摄像头调用,利用 OpenCv…

0. 引言 利用机器学习的方法训练微笑检测模型,输入一张人脸照片,判断是否微笑: 精度在 95% 左右( 使用的数据集中 69 张没笑脸,65 张有笑脸 ): 图1 测试图像与检测结果 项目实现的笑脸识别,并不是通过 计算嘴唇角度,满足一定弧度认定为笑脸进行判定, 而是通过机器学习模型,让模型去 学习人脸嘴唇的坐标和判定笑脸的关系: 输入: 人脸嘴唇的坐标 输出: 有没笑脸  借助 Dlib 进行 人脸嘴部 20 个特征点坐标( 40 维特征)的提取,然后根据这 40 维输入特征 作为 模型输入…

原文:opencv.pico.npd.dlib.face++等多种人脸检测算法结果比较 NDP检测结果: 结果分析: Pico(Pixel Intensity Comparison-based Object detection)发表于2014年,它也继承于Viola-Jones算法并对其做了一部分改进,最大的不同在于特征提取方式,不同于Viola-Jones的Haar特征,pico则是提取点对特征,对两个像素点进行对比.实验表明这种特征比Haar特征更为有效,且运算时间更短. 这就意味着PICO…

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…

0. 引言 利用 Python 开发,借助 Dlib 库进行人脸检测 / face detection 和剪切:   1. crop_faces_show.py : 将检测到的人脸剪切下来,依次排序平铺显示在新的图像上: 实现的效果如 图1 所示,将 图1 原图中的 6 张人脸检测出来,然后剪切下来,在图像窗口中依次输出显示人脸: 2. crop_faces_save.py : 将检测到的人脸存储为单个人脸图像: 图 1 原图 和 crop_faces_show.py 处理后得到的平铺人脸图像窗…

0.引言 利用python开发,借助Dlib库进行人脸识别,然后将检测到的人脸剪切下来,依次排序显示在新的图像上: 实现的效果如下图所示,将图1原图中的6张人脸检测出来,然后剪切下来,在图像窗口中依次输出显示人脸. 图1 原图和处理后得到的图像窗口 1.开发环境 python: 3.6.3 dlib: 19.7 OpenCv, numpy import dlib # 人脸识别的库dlib import numpy as np # 数据处理的库numpy import cv2 # 图像处理的库Op…

0.引言  利用机器学习的方法训练微笑检测模型,给一张人脸照片,判断是否微笑:   使用的数据集中69张没笑脸,65张有笑脸,训练结果识别精度在95%附近: 效果: 图1 示例效果 工程利用python 3 开发,借助Dlib进行 人脸嘴部20个特征点坐标(40维特征)的提取, 然后根据这 40维输入特征 和 1维特征输出(1代表有微笑 / 0代表没微笑)进行ML建模, 利用几种机器学习模型进行建模,达到一个二分类(分类有/无笑脸)的目的,然后分析模型识别精度和性能,并且可以识别给定图片的人脸是…

0. 引言 / Overview 介绍 Dlib 中基于 HOG,Histogram of Oriented Gradients / 方向梯度直方图 实现 Face Detect / 人脸检测 的两个 Examples / 例程 : 1. face_detector.py:   单张图片中的单个/多个人脸的面部定位 : 2. face_landmark_detection.py:  单张图片的脸部特征点标定 : 如果在 Windows下开发,在 Python 中安装 Dlib 有问题,可以参考我…

0. 引言 利用 Dlib 官方训练好的模型 “shape_predictor_68_face_landmarks.dat” 进行 68 个点标定: 利用 OpenCv 进行图像化处理,在人脸上画出 68 个特征点,并标明特征点的序号: 实现的 68 个特征点标定功能如下图所示: 图 1 人脸 68 个特征点的标定 1. 开发环境 Python: 3.6.3 Dlib: 19.7 Opencv, NumPy 需要调用的库: import dlib # 人脸检测的库 Dlib import num…