c# 摄像头人脸实时检测

c# 利用AForge和百度AI开发实时人脸识别

baiduAIFaceIdentify项目是C#语言,集成百度AI的SDK利用AForge开发的实时人脸识别的小demo,里边包含了人脸检测识别,人脸注册,人脸登录等功能人脸实时检测识别功能思路是利用AForge打开摄像头,通过摄像头获取到的图像显示在winform窗体中AForge的控件中,利用AForge控件中的NewFrame事件获取要显示的每一帧的图像,获取图像传输到百度AI平台进行人脸检测,并且将检测结果反馈到界面显示的图像中.在这个过程中有两个问题,获取图像上传到百度AI平台进行

opencv+python+dlib人脸关键点检测、实时检测

安装的是anaconde3.python3.7.3,3.7环境安装dlib太麻烦, 在anaconde3中新建环境python3.6.8, 在3.6环境下安装dlib-19.6.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl,下载地址:https://pypi.org/project/dlib/19.6.1/#files vscode更改配置其中shape_predictor_68_face_landmarks.dat官方训练数据下载地址:http://dlib.net/files/,里

SmileyFace——基于OpenCV的人脸人眼检测、面部识别程序

项目地址 https://github.com/guoyaohua/SmileyFace 开发环境 Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 功能描述静态图像人脸检测视频人脸追踪检测摄像头人脸检测人脸切割显示实时面部识别样本自动采集基于面部识别的程序锁系统框图人脸检测人脸识别系统截图本程序以用户体验为中心,界面简洁.明了.易于操作.即使第一次使用该应用,也可以流利的操作. 1.主界面 2.人脸检测效果图--标准正脸 3.人脸检测效果图--人脸集 4.

Python 3 利用 Dlib 19.7 实现摄像头人脸识别

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

OpenCV实战：人脸关键点检测（FaceMark）

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

Python3利用Dlib19.7实现摄像头人脸识别的方法

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,然后提取构建预设人脸特征: 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: 人脸识别 / face recognition的说明: wikipedia 关于人脸识别系统 / fac

OpenCV Facial Landmark Detection 人脸关键点检测

Opencv-Facial-Landmark-Detection 利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测(Facial Landmark Detection) Note: OpenCV3.4+OpenCV-Contrib以及上支持Facemark 下面是Amusi具体利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测的教程,**大家如果喜欢这个教程,记得给个star!**项目的教程和源码,只需要你在命令行或终端打开git后,输入下述命令即可,或者直接点击Clone or download

从零玩转人脸识别之RGB人脸活体检测

从零玩转RGB人脸活体检测前言本期教程人脸识别第三方平台为虹软科技,本文章讲解的是人脸识别RGB活体追踪技术,免费的功能很多可以自行搭配,希望在你看完本章课程有所收获. ArcFace 离线SDK,包含人脸检测.性别检测.年龄检测.人脸识别.图像质量检测.RGB活体检测.IR活体检测等能力,初次使用时需联网激活,激活后即可在本地无网络环境下工作,可根据具体的业务需求结合人脸识别SDK灵活地进行应用层开发. 功能介绍 1. 人脸检测对传入的图像数据进行人脸检测,返回人脸的边框以及朝向信息,可

[C#][Windows]]基于ArcFace2.0+红外双目摄像头的活体检测

废话不多说直接上图这个是demo中用到的双目摄像头,一个是红外的,一个是正常的rgb摄像头两个usb接口,在电脑上呈现两路摄像头通道程序检测RGB输出图像,当检测到有人脸时,用RGB人脸的位置到红外画面的位置去检测人脸如果没有检测到,说明当前目标为非活体当在红外画面检测到人脸时,说明当前目标为活体目标再继续使用RGB图像提取特征值下面为demo效果图 DEMO源码地址:https://gitee.com/jch/FaceAliveDEMO中用的C#封装库为:https://github.co

[Windows][C#][.NET][WPF]基于ArcFace2.0+红外双目摄像头的活体检测

废话不多说直接上图这个是demo中用到的双目摄像头,一个是红外的,一个是正常的rgb摄像头两个usb接口,在电脑上呈现两路摄像头通道程序检测RGB输出图像,当检测到有人脸时,用RGB人脸的位置到红外画面的位置去检测人脸如果没有检测到,说明当前目标为非活体当在红外画面检测到人脸时,说明当前目标为活体目标再继续使用RGB图像提取特征值下面为demo效果图 DEMO源码地址:https://gitee.com/jch/FaceAliveDEMO中用的C#封装库为:https://github.com

Python OpenCV4趣味应用系列(四)---颜色物体实时检测

今天,我们来实现一个视频实时检测颜色物体的小实例,视频中主要有三个颜色物体,我们只检测红色和绿色的球状物体,如下图所示: 第一步需要打开视频(或者摄像头): cap = cv2.VideoCapture('1.mp4') # 打开视频文件 # cap = cv2.VideoCapture(0) # 打开USB摄像头然后需要循环取帧,进行颜色物体检测.检测颜色物体使用的是HSV阈值来筛选颜色,所以HSV阈值的设定是关键,下面是常用颜色的HSV表: 但是针对具体图片还需要自己写个小工具取提取图片上

vue实现PC端调用摄像头拍照人脸录入、移动端调用手机前置摄像头人脸录入、及图片旋转矫正、压缩上传base64格式/文件格式

进入正题 1. PC端调用摄像头拍照上传base64格式到后台,这个没什么花里胡哨的骚操作,直接看代码 (canvas + video) <template> <div>  <img @click="callCamera" :src="headImgSrc" alt="摄像头">  <canvas "><

TVideoGrabber如何将网络摄像头影像实时发布到网络

在TVideoGrabber中如何将网络摄像头影像实时发布到网络?如何设置正在运行TVideoGrabber的一台电脑,同时通过另一台电脑在网络中实时的观看在线视频呢? 在这里称发送视频流的电脑为“master”计算机,那么通过网络观看在线视频的就是“client”电脑. 首先在“master”这边,你需要选择一个免费的IP端口,确保这个端口在XP控制面板的防火墙设置上是打开的,在你的路由器或是DSL调制解调器的防火墙上也是打开的. 1.通过运行包含在包中的MainDemo.exe,快速测试,如

dlib人脸关键点检测的模型分析与压缩

本文系原创,转载请注明出处~ 小喵的博客:https://www.miaoerduo.com 博客原文(排版更精美):https://www.miaoerduo.com/c/dlib人脸关键点检测的模型分析与压缩.html github项目:https://github.com/miaoerduo/dlib-face-landmark-compression 人脸关键点检测的技术在很多领域上都有应用,首先是人脸识别,常见的人脸算法其实都会有一步,就是把人脸的图像进行对齐,而这个对齐就是通过关键点

Python 3 利用 Dlib 19.7 和 sklearn机器学习模型实现人脸微笑检测

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

页面刷新方式实时检测cookie是否失效

在浏览器端每隔10秒钟刷新一次页面,可用于检查cookie值是否失效. 在study.php文件中存在这样一条语句: <meta http-equiv="refresh" content="10;url=study.php"> <?php session_start(); if($_COOKIE['cookie1']!=''){ ?> <html> <head> <meta http-equiv="Co

用keras实现人脸关键点检测(2)

上一个代码只能实现小数据的读取与训练,在大数据训练的情况下.会造内存紧张,于是我根据keras的官方文档,对上一个代码进行了改进. 用keras实现人脸关键点检测数据集:https://pan.baidu.com/s/1cnAxJJmN9nQUVYj8w0WocA 第一步:准备好需要的库 tensorflow 1.4.0 h5py 2.7.0 hdf5 1.8.15.1 Keras 2.0.8 opencv-python 3.3.0 numpy 1.13.3+mkl 第

keras实现简单CNN人脸关键点检测

用keras实现人脸关键点检测改良版:http://www.cnblogs.com/ansang/p/8583122.html 第一步:准备好需要的库 tensorflow 1.4.0 h5py 2.7.0 hdf5 1.8.15.1 Keras 2.0.8 opencv-python 3.3.0 numpy 1.13.3+mkl 第二步:准备数据集: data.7z 如图:里面包含着标签和数据第三步:将图片和标签转成numpy array格式: def __data

[C++]Linux之网络实时检测功能

声明:如需引用或者摘抄本博文源码或者其文章的,请在显著处注明,来源于本博文/作者,以示尊重劳动成果,助力开源精神.也欢迎大家一起探讨,交流,以共同进步,乃至成为朋友- 0.0 由于学习操作系统实验课程的缘故,这几日都在捣鼓底层,也发现底层确实蛮有意思的.其中,有一个实验要求实时检测网络速率嘛,今晚终于搞定了~ 大致思路如下: 1.读取linux文件系统下的/proc/net/dev目录,读取其网络配置信息温馨提示:除了第一/二行外,剩余各行分别是计算机主机的[各网卡(有线网卡*/本机回环*/无

oninput、onchange与onpropertychange事件的区别, 与input输入框实时检测

这几天项目着急,同时也学到好多以前没有接触过的知识.oninput.onchange与onpropertychange事件的区别, 与input输入框实时检测 onchange事件只在键盘或者鼠标操作改变对象属性,value的值发生变化且失去焦点时触发,用户js改变value时无法触发: onkeydown/onkeypress/onkeyup键盘事件来监测的话,监听不了右键的复制.剪贴和粘贴这些操作. oninput是标准浏览器的事件,对于检测 textarea, input:text,inp

机器学习进阶-人脸关键点检测 1.dlib.get_frontal_face_detector(构建人脸框位置检测器) 2.dlib.shape_predictor(绘制人脸关键点检测器) 3.cv2.convexHull(获得凸包位置信息)

1.dlib.get_frontal_face_detector() # 获得人脸框位置的检测器, detector(gray, 1) gray表示灰度图, 2.dlib.shape_predictor(args['shape_predictor']) # 获得人脸关键点检测器, predictor(gray, rect) gray表示输入图片,rect表示人脸框的位置信息参数说明: args['shape_predoctor] 人脸检测器的权重参数地址 3.cv2.convexHull

c# 摄像头 人脸实时检测

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