[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 -----------------------------------------------

人脸特征提取 本文主要使用dlib库中的人脸特征识别功能. dlib库使用68个特征点标注出人脸特征,通过对应序列的特征点,获得对应的脸部特征.下图展示了68个特征点.比如我们要提 取眼睛特征,获取37到46这几个特征点即可. 开搞! 在代码中增加类似的映射,直接通过调用对应部位. Python学习交流Q群:660193417##3 FACIAL_LANDMARKS_68_IDXS = OrderedDict([ ("mouth", (48, 68)), ("right_ey

人脸的Pose检测可以使用基于位置约束的特征点的方法.人脸特征点定位的目的是在人脸检测的基础上,进一步确定脸部特征点(眼睛.眉毛.鼻子.嘴巴.脸部外轮廓)的位置.定位算法的基本思路是:人脸的纹理特征和各个特征点之间的位置约束结合.经典算法是ASM和AAM. 一不小心听懂了ASM.AAM.CLM算法,还是记录下来...................... CLM/AAM/ASM/Snake模型: 参考文献:An Introduction to Active Shape Models.  Cons

本文为「Dev for Dev 专栏」系列内容,作者为声网视频组 AI 算法工程师 周世付. 人脸检测.人脸关键点检测,是计算机视觉的基础算法.许多酷炫应用背后,例如美颜.贴纸.人脸驱动 avatar,是依赖着人脸检测.人脸关键点检测的算法. 人脸检测的常规做法,是从图像中找到人脸的位置并采用矩形框的方式将人脸标示出来.由于人脸检测提供的信息比较粗糙,要想获取更精细.详细的人脸信息,比如,人脸的脸型.嘴巴.眼睛.鼻子的位置和几何形状,就需要进行人脸关键点检测. 01 人脸关键点检测的技术原理 人

本文译自<Deep learning for understanding faces: Machines may be just as good, or better, than humans>.为了方便,文中论文索引位置保持不变,方便直接去原文中找参考文献. 近些年深度卷积神经网络的发展将各种目标检测和识别问题大大的向前推进了不少.这同时也得益于大量的标注数据集和GPU的使用,这些方面的发展使得在无限制的图片和视频中理解人脸,自动执行诸如人脸检测,姿态估计,关键点定位和人脸识别成为了可能.本

Summary:利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测(Facial Landmark Detection) Author:    Amusi Date:       2018-03-20 Note:       OpenCV3.4以及上支持Facemark 原文:OpenCV实战:人脸关键点检测(FaceMark) PS:点击“阅读原文”,可以下载所有源码和模型,记得给star哦! 教程目录 测试环境 引言 Facemark API Facemark训练好的模型 利用OpenCV代码

在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节.人脸检测之Haar分类器),其检测效果也是不错的,但是目前人脸检测的应用场景逐渐从室内演变到室外,从单一限定场景发展到广场.车站.地铁口等场景,人脸检测面临的要求越来越高,比如:人脸尺度多变.数量冗大.姿势多样包括俯拍人脸.戴帽子口罩等的遮挡.表情夸张.化妆伪装.光照条件恶劣.分辨率低甚至连肉眼都较难区分等.在这样复杂的环境下基于Haar特征的人脸检测表现的不尽人意.随着深度学

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

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

引自:http://blog.csdn.net/wangxing233/article/details/51549880 零.前言 前段时间看到文章[1]和[2],大概了解了面部合成的基本原理.这两天空下来了,于是参考[3]自己实现了下.虽然[1]和[2]已经讲的很清楚了,但是有一些细节没有提到.所以我在这里记录一下实现的过程中以及一些小细节. 一.什么是面部合成? 这里的面部合成指的的是把一张脸逐渐的变化成另外一张脸.图1展示了从詹姆斯渐变到科比的过程.其实如果把这些图片合成视频的话效果会更好

前言 获取人脸特征点的坐标信息之后,想要将坐标信息shape保存为pts/asf/txt等文件格式,本文就对此进行实现. 实现过程 1.确定pts文件的书写格式: 以要生成的文件为例,书写格式如下: version: n_points: { 185.345840 248.114906 184.628280 274.246696 185.794968 298.584355 191.135878 323.166268 198.841220 345.995681 ... ... } 分析: 由*.pt

0.引言 利用python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,进行实时特征点标定: 图1 工程效果示例(gif) 图2 工程效果示例(静态图片) (实现比较简单,代码量也比较少,适合入门或者兴趣学习.) 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OpenCv 2.源码介绍 其实实现很简单,主

简介:这是一篇17年的CVPR,作者提出使用现有的人脸识别深度神经网络Resnet101来得到一个具有鲁棒性的人脸模型. 原文链接:https://www.researchgate.net/publication/311668561_Regressing_Robust_and_Discriminative_3D_Morphable_Models_with_a_very_Deep_Neural_Network 摘要 主要说了两个部分:第一部分,三维人脸模型还没有广泛应用到人脸识别等领域,主要原因是

本文转载自:https://blog.csdn.net/huil0925/article/details/67632358 最近项目需要修改下拉通知栏面板的宽度,完成后,写个Blog做个总结,也提供给需要的开发人员参考. 本文介绍了DDMS中 Dump View Hierarchy for UI Automator 工具的使用方法,通过该工具找到一些应用的布局,快速定位我们需要修改的源码位置. 1 先看下效果图 修改前,横屏状态的下拉通知栏,距离屏幕左右两边还有段距离.(模拟器中的截图,Andr

眼睛纵横比(EAR) 在讨论EAR之前,先看看68个人脸特征点:  人脸特征点检测本身的算法是很复杂的,dlib中给出了相关的实现. 每只眼睛由6个(x,y)坐标表示,从眼睛的左角开始,然后围绕该区域的其余部分顺时针显示: 基于这个描述,我们应该抓住重点:这些坐标的宽度和高度之间有一个关系. Soukupová和Čech在其2016年的论文"使用面部标志实时眼睛眨眼检测"的工作,我们可以推导出反映这种关系的方程,称为眼睛纵横比(EAR): 其中p1,...,p6是2D面部地标位置. 这

口红对于女生来说永远不嫌多,而男生也搞不明白珊瑚红.番茄色.斩男色等等颜色有什么区别,不都是红色么?当送给女神的口红是她不适合的,那结果就是口红进入垃圾箱还算是轻的,重则拉黑处理.男生们也不用着急,我们可以用 Python 对女神照片进行人脸识别,并对嘴唇部分涂上口红.这样就可以挑选出美美哒的口红了,下面一起来看看吧. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类

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

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

人脸识别关键问题研究 a) 人脸识别中的光照问题 光照变化是影响人脸识别性能的最关键因素,对该问题的解决程度关系着人脸识别实用化进程的成败.研究思路是将在对其进行系统分析的基础上,考虑对其进行量化研究的可能性,其中包括对光照强度和方向的量化.对人脸反射属性的量化.面部阴影和照度分析等等.在此基础上,考虑建立描述这些因素的数学模型,以便利用这些光照模型,在人脸图像预处理或者归一化阶段尽可能的补偿乃至消除其对识别性能的影响.重点研究如何在从人脸图像中将固有的人脸属性(反射率属性.3D表面形状属性)和

仅仅在几年前,程序员要开发一款人脸识别应用,就必须精通算法的编写.但现在,随着成熟算法的对外开放,越来越多开发者只需专注于开发垂直行业的产品即可. 由调查机构发布的<中国AI产业地图研究>中也有一组有趣的数据,目前中国的AI企业中,有近8成集中在应用层,其中AI行业解决方案占比高达40.7%,从上下班的人脸识别考勤,到金融App的人脸身份核验,再到医院和政务大厅的人脸识别取号,以及车站的人脸核验检票-- 目前市面上既有OpenCV等开源算法库,很多芯片厂商的产品也自带简单算法,同时专业算法大厂