参考: https://www.pyimagesearch.com/2015/09/07/blur-detection-with-opencv/ https://www.cnblogs.com/arkenstone/p/7900978.html 先对图像用拉普拉斯算子进行滤波,然后求取得到的结果图像的方差,如果方差小于一定值则图片视为模糊.利用python很好实现: img2gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将图片压缩为单通道的灰度

视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本,图片检测详情点击查看我的上一篇<图片人脸检测——OpenCV版(二)> 实现思路: 调用电脑的摄像头,把摄像的信息逐帧分解成图片,基于图片检测标识出人脸的位置,把处理的图片逐帧绘制给用户,用户看到的效果就是视频的人脸检测. 效果预览: 实现步骤 使用OpenCV调用摄像头并展示 获取摄像头: cap = cv2.VideoCapture(0) 参数0表示,获取第一个摄像头. 显示摄像头 逐帧显示,代码如下: while (1): ret, img = ca

图片人脸检测 人脸检测使用到的技术是OpenCV,上一节已经介绍了OpenCV的环境安装,点击查看. 往期目录 视频人脸检测——Dlib版(六)OpenCV添加中文(五)图片人脸检测——Dlib版(四)视频人脸检测——OpenCV版(三)图片人脸检测——OpenCV版(二)OpenCV环境搭建(一)更多更新,欢迎访问我的github:https://github.com/vipstone/faceai 功能展示 识别一种图上的所有人的脸,并且标出人脸的位置,画出人眼以及嘴的位置,展示效果图如下:

关键词:Hu矩,SVM,OpenCV 在图像中进行目标物识别,涉及到特定区域内是否存在目标物,SVM可在样本量较少情况下对正负样本(图片中前景背景)做出良好区分,图片基本特征包括诸如HOG.LBP.HAAR等,在具体进行物体检测时考虑结合待检测物特点利用或设计新特征进行训练并分类.本文以几何不变矩为例说明OpenCV中SVM分类器的一般使用过程,下面依次简述Hu矩函数.SVM参数设置及实例演示. 1.Hu求解 double M[7];//Hu矩输出 Moments mo; //矩变量 src=i

1.原理 Difference of Gaussian(DOG)是高斯函数的差分.将两幅图像在不同参数下的高斯滤波结果相减,得到DoG图.步骤: 处理一幅图像在不同高斯参数下的DoG 用两个不同的5x5高斯核对图像进行卷积,然后再相减的操作.重复三次得到三个差分图A,B,C. 根据DoG求角点 计算出的A,B,C三个DOG图中求图B中是极值的点.图B的点在当前由A,B,C共27个点组成的block中是否为极大值或者极小值.若满足此条件则认为是角点. 2.实现细节 2.1 差分得到DoG图 Mat

这是篇是利用 OpenCV 进行人脸识别的技术讲解.阅读本文之前,这是注意事项: 建议先读一遍本文再跑代码——你需要理解这些代码是干什么的.成功跑一遍不是目的,能够举一反三.在新任务上找出 bug 才是. 请确保用的是 OpenCV v2 你需要一个网络摄像头 OpenCV OpenCV 是最流行的计算机视觉库,原本用 C 和 C++ 开发,现在也支持 Python. 它使用机器学习算法在图像中搜索人的面部.对于人脸这么复杂的东西,并没有一个简单的检测能对是否存在人脸下结论,而需要成千上万的特征

进行霍夫圆变换中有一个API:HoughCircles(). 第五个参数为double类型的minDist(),为霍夫变换检测到的圆的圆心之间的最小距离,即让算法能明显区分的两个不同圆之间的最小距离.这个参数如果设置太小,多个相邻的圆可能被错误的检测成了一个重合的圆.反之,如果设置太大,某些圆就不能检测出来. 第七个参数,它越小,就越可以检测到更多根本不存在的圆,而它越大的话,能通过检测的圆就更加接近完美的圆形了. #include<opencv2/opencv.hpp> using name

本次实验是检测图像中的直线,用到了HoughLines()和HoughLinesP()函数,其中HoughLinesP()称为累计概率霍夫变换,实验结果显示累计概率霍夫变换要比标准霍夫变换的效果好.具体的参数介绍书中网上都有,可参照此博客https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6881686.html #include<opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<

摘要:实现图像中人脸检测,和人眼定位.输出检测标记图像和定位坐标. 工具:vs2015 opencv3  C++ 资源:haarcascade_frontalface_alt2.xml;haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml 链接:https://pan.baidu.com/s/1uk8P1TF7XXCoMMd0sNDGVg 提取码:az01 实现结果: 实现过程: Detect.h #pragma once #include <opencv2/opencv.hp

HOG+SVM流程 1.提取HOG特征 灰度化 + Gamma变换(进行根号求解) 计算梯度map(计算梯度) 图像划分成小的cell,统计每个cell梯度直方图 多个cell组成一个block, 特征归一化 多个block串接,并归一化 2.训练SVM分类器

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt cap=cv2.VideoCapture(0) while(1): ret,frame=cap.read() hsv=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_blue=np.array([110,50,50]) upper_blue=np.array([130,255,255]) #根据阈值构建掩模 mask=cv2.inRa

好久没写博客了,因为最近都忙着赶项目和打比赛==| 好吧,今天我打算写一篇关于使用opencv做皮肤检测的技术总结.那首先列一些现在主流的皮肤检测的方法都有哪些: RGB color space Ycrcb之cr分量+otsu阈值化 YCrCb中133<=Cr<=173 77<=Cb<=127 HSV中 7 基于椭圆皮肤模型的皮肤检测 opencv自带肤色检测类AdaptiveSkinDetector 那我们今天就来一一实现它吧! 方法一:基于RGB的皮肤检测 根据RGB颜色模型找

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

检测边缘和轮廓不仅重要,还经常用到,它们也是构成其他复杂操作的基础. 直线和形状检测与边缘和轮廓检测有密切的关系. 霍夫hough 变换是直线和形状检测背后的理论基础.霍夫变化是基于极坐标和向量开展的,常规的直线是二维平面直角坐标上建立的 y = kx + b 该直线的参数 k.b 存在有负值,负值则不便于计算(有资料这样撰写的,没有深究,就以此为参考吧),对于极坐标而言,其表达式为 r=x * cosθ + y * sinθ 参数r.θ均可以为正数(极坐标r值永远是大于等于0的数,θ就可以用0

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

1. 简介 这学期的计算机视觉课,我们组的课程项目为“照片自动美化”,其中我负责的模块为人脸检测与自动磨皮.功能为:用户上传一张照片,自动检测并定位出照片中的人脸,将照片中所有的人脸进行“磨皮”处理,使照片得到自动美化.完整代码见于GitHub. 2. 重要步骤 人脸检测 OpenCV样例库中自带的训练结果采用的是Viola-Jones框架,选择了一种类Haar矩形特征,采用Ada-Boost这种自适应上升的算法来选择用于分类的特征并进行分类,最后使用弱分类器级联的架构来实现快速运算.人脸检测使

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 前言 特征点检测广泛应用到目标匹配,目标跟踪,三维重建等应用中,在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取,常用的有颜色,角点,特征点,轮廓,纹理等特征.而下面学习常用的特征点检测. 总结一下提取特征点的作用: 1,运动目标跟踪 2,物体识别 3,图像配准 4,全景图像拼接 5,三维重建 而一种重要的点

欢迎大家关注腾讯云技术社区-博客园官方主页,我们将持续在博客园为大家推荐技术精品文章哦~ 作者:刘潇龙 前言 首先需要说明,这里所说的数字识别不是手写数字识别! 但凡对机器学习有所了解的人,相信看到数字识别的第一反应就是MNIST.MNIST是可以进行数字识别,但是那是手写数字.我们现在要做的是要识别从九宫格图片中提取出来的印刷体的数字.手写数字集训练出来的模型用来识别印刷体数字,显然不太专业.而且手写体跟印刷体相差不小,我们最看重的正确率问题不能保证. 本文从零开始做一遍数字识别,展示了数字识

基本配置信息 tensorflow (1.4.0) tensorflow-tensorboard (0.4.0) Keras (2.1.5) Python (3.6.0) Anaconda 4.3.1 (64-bit) Windows 7 darknet链接 https://github.com/pjreddie/darknet 下载后在cfg文件夹下找到yolov2的配置文件yolov2.cfg yolov2权重文件链接 https://pjreddie.com/darknet/yolov2/

人脸检测 人脸检测使用到的技术是OpenCV,上一节已经介绍了OpenCV的环境安装,点击查看. 功能展示 识别一种图上的所有人的脸,并且标出人脸的位置,画出人眼以及嘴的位置,展示效果图如下: 多张脸识别效果图: 技术实现思路 图片转换成灰色(去除色彩干扰,让图片识别更准确) 图片上画矩形 使用训练分类器查找人脸 具体实现代码 图片转换成灰色 使用OpenCV的cvtColor()转换图片颜色,代码如下: import cv2 filepath = "img/xingye-1.jpg"

上几篇给大家讲了OpenCV的图片人脸检测,而本文给大家带来的是比OpenCV更加精准的图片人脸检测Dlib库. 点击查看往期: <图片人脸检测——OpenCV版(二)> <视频人脸检测——OpenCV版(三)> dlib与OpenCV对比 识别精准度:Dlib >= OpenCV Dlib更多的人脸识别模型,可以检测脸部68甚至更多的特征点 效果展示 人脸的68个特征点 安装dlib 下载地址:https://pypi.org/simple/dlib/ 选择适合你的版本,本