[Opencv] 于仕琪 人脸68个特征点分布情况 // 鼻尖 30 // 鼻根 27 // 下巴 8 // 左眼外角 36 // 左眼内角 39 // 右眼外角 45 // 右眼内角 42 // 嘴中心 66 // 嘴左角 48 // 嘴右角 54 // 左脸最外 0 // 右脸最外 16 https://blog.csdn.net/zj360202/article/details/78674700 -----------------------------------------------

0.引言 介绍利用Dlib官方给的人脸识别预测器"shape_predictor_68_face_landmarks.dat"进行68点标定,利用OpenCv进行图像化处理,在人脸上画出68个点,并标明序号. 1.开发环境 python: 3.6.3 dlib: 19.7 OpenCv, PIL, numpy 需要调用的库: 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OpenCv

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

opencv中提供的基于haar特征级联进行人脸检测的方法效果非常不好,本文使用dlib中提供的人脸检测方法(使用HOG特征或卷积神经网方法),并使用提供的深度残差网络(ResNet)实现实时人脸识别,不过本文的目的不是构建深度残差网络,而是利用已经训练好的模型进行实时人脸识别,实时性要求一秒钟达到10帧以上的速率,并且保证不错的精度.opencv和dlib都是非常好用的计算机视觉库,特别是dlib,前面文章提到了其内部封装了一些比较新的深度学习方法,使用这些算法可以实现很多应用,比如人脸检测.

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

[深度应用]·实战掌握Dlib人脸识别开发教程 个人网站--> http://www.yansongsong.cn/ 项目GitHub地址--> https://github.com/xiaosongshine/dlib_face_recognition 1.背景介绍 Dlib是一个深度学习开源工具,基于C++开发,也支持Python开发接口,功能类似于TensorFlow与PyTorch.但是由于Dlib对于人脸特征提取支持很好,有很多训练好的人脸特征提取模型供开发者使用,所以Dlib人脸识

这里翻译下<Deep face recognition: a survey v4>. 1 引言 由于它的非侵入性和自然特征,人脸识别已经成为身份识别中重要的生物认证技术,也已经应用到许多领域,如军事,进入,公共安全和日常生活.FR自然在CVPR会议中也占据了十分长的时间.早在1990年代,随着特征脸的提出[157],FR就成为了一个比较热门的研究领域.过去基于特征进行FR的里程碑方法在图1中有所展示 如图1所示,其中介绍了4个主流技术的发展过程: holistic 方法:通过某种分布假设去直接

环境要求: Ubuntu17.10 Python 2.7.14 环境搭建: 1. 安装 Ubuntu17.10 > 安装步骤在这里 2. 安装 Python2.7.14 (Ubuntu17.10 默认Python版本为2.7.14) 3. 安装 git .cmake . python-pip # 安装 git $ sudo apt-get install -y git # 安装 cmake $ sudo apt-get install -y cmake # 安装 python-pip $ sud

Python3+Dlib实现简单人脸识别案例 写在前边 很早很早之前,当我还是一个傻了吧唧的专科生的时候,我就听说过人脸识别,听说过算法,听说过人工智能,并且也出生牛犊不怕虎般的学习过TensorFlow,结果嘞,被虎啃得连渣都不剩!从此再也不敢接触算法和人工智能了... 但是!BUT!在自己经历的事情多了之后,在受打击到习以为常了之后, 在努力半天仍旧一事无成之后,你就会悟出一个道理  ——  老子从未成功过,又怕哪门子失败! 所以,对数学一窍不通的我,毅然决然的再次走上了一条不归路 ....

不断维护的地址:http://plzcoding.com/face-recognition-with-opencv/ 怎样使用OpenCV进行人脸识别 本文大部分来自OpenCV官网上的Face Reconition with OpenCV这节内容(http://docs.opencv.org/modules/contrib/doc/facerec/facerec_tutorial.html),小弟我尝试翻译一些重要内容.这部分内容是Philipp Wagner写的,他的github:https

接上一篇,一切顺利的话,你从github上clone下来的整个工程应该已经成功编译并生成dll和exe文件了:同时,ImageMagic程序亦能够打开并编辑图像了,如此,证明接下来的操练你不会有任何障碍.开篇序文已经说过,工具库缘起人脸识别.我开博后的第一个系列讲了TensorFlow下的人脸识别,写完之后就觉得方向错了,那个系列采用的方案其实更适合物体检测.分类,而不是人脸识别.所以,基于历史原因,我决定这个系列还是从人脸识别开始,让诸君看看改进后的方案到底是怎样的.首先声明,改进后的方案参考

引自:http://blog.csdn.net/eclipsesy/article/details/78388468?utm_source=debugrun&utm_medium=referral 0 简介 人脸识别大致分为如下三个部分: 人脸检测 face detection 人脸对齐 face alignment 人脸识别 face recognition,包括:  face verification:两张图片相似程度. face identification: 在图片库中检索与当前图片相似

机器学习实战:用nodejs实现人脸识别   在本文中,我将向你展示如何使用face-recognition.js执行可靠的人脸检测和识别 . 我曾经试图找一个能够精确识别人脸的Node.js库,但是没有找到,因此,我决定自己搞一个!  这个npm包基于dlib实现,因为我发现dlib的识别精度很高. dlib库使用深度学习方法,并附带一些预训练的模型,这些预置的模型,在LFW人脸识别基准测试上可以达到惊人的准确度:99.38% . 为什么要搞这个东西? 最近我一直在尝试使用Node.js来构建

摘要: 1行代码实现人脸识别,1. 首先你需要提供一个文件夹,里面是所有你希望系统认识的人的图片.其中每个人一张图片,图片以人的名字命名.2. 接下来,你需要准备另一个文件夹,里面是你要识别的图片.3. 然后你就可以运行face_recognition命令了,把刚刚准备的两个文件夹作为参数传入,命令就会返回需要识别的图片中都出现了谁,1行代码足以!!! 环境要求: Ubuntu17.10 Python 2.7.14 环境搭建: 1. 安装 Ubuntu17.10 > 安装步骤在这里 2. 安装

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

人脸检测 人脸特征点提取 人脸对比,等于两张人脸对比,识别 封装的所有识别函数,直接看下面调用就好了. # coding:utf-8 ''' 本本次封装,我主要是做两张人脸对比. 就只人脸识别部分,简单应用. # 调用注意事项,因为模型底层是外国人写的.所以路径图片名字千万别使用中文,这样它直接找不到 好像是OpenCV的问题吧,一直没有解决.中文他会乱码.真的坑. ''' import dlib import cv2 import glob import numpy as np class f

微信公众平台开发模式 微信 公众平台 消息接口 开发模式 企业微信公众平台 图片识别 人脸识别 API 作者:方倍工作室 原文:http://www.cnblogs.com/txw1958/archive/2013/03/13/weixin-if24-face-recognize-api.html 一.微信图片获取 首先要获得用户发过来的图片,微信公众平台支持接收图片,一条图片消息的格式如下: <xml> <ToUserName><![CDATA[gh_13d1a3a7x46

https://www.cnblogs.com/31415926535x/p/11001669.html 基于卷积神经网络的人脸识别项目_使用Tensorflow-gpu+dilib+sklearn 概述 学期末了啊,,,最后这个人脸识别的项目弄完了,,有很多的不足,,很多东西都是只知道怎么用,但是不知道其背后的逻辑,,感觉自己学习东西对于那些潜意识优先级不高的就放弃了,,,emmm 这篇文章主要是大致介绍一下我们最后弄出来的人脸识别项目的成果吧,,整个项目放到了我的github,,可以直接下载

点击上方"Python编程与实战",选择"置顶公众号" 第一时间获取 Python 技术干货! 阅读文本大概需要 11分钟. 今天给大家介绍一个世界上最简洁的人脸识别库 face_recognition,你可以使用 Python 和命令行工具进行提取.识别.操作人脸. 基于业内领先的 C++ 开源库 dlib 中的深度学习模型,用 Labeled Faces in the Wild 人脸数据集进行测试,有高达99.38%的准确率. 1.安装 最好是使用 Linux

Dome 多人人脸识别 face_recognition 注意 face_recognition 依赖 face_recognition_models 中文字体文件需要自己下载 1.多人人脸识别 # 多人 人脸识别 import os import numpy as np import face_recognition from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont PATH = 'face_imgs' TMP_IMG = 'tt4.jpeg' # 制作所