概述: OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库 为什么有OpenCV? 计算机视觉市场巨大而且持续增长,且这方面没有标准API,如今的计算机视觉软件大概有以下三种: 1.研究代码(慢,不稳定,独立并与其他库不兼容) 2.耗费很高的商业化工具(比如Halcon, MATLAB+Simulink) 3.依赖硬件的一些特别的解决方案(比如视频监控,制造控制系统,医疗设备)这是如今的现状,而标准的API将简化计算机视觉程序和解决方案的开发,OpenCV致力于成为这样的标准API

很多朋友为了学习python.ML(机器学习).DL(深度学习).opencv等花费了大量时间配置安装环境(一个朋友花了4天时间才配置好)各种搜索.下载.安装配置,出问题等. 市面上的配置资料很多,选择也成为了难题,实际上呢,很多高效的方法提供给了我们,比如一些集成套件等.本文基于对大量资料的查询.对比和验证,发现利用现有资源,搭建集成开发环境约30分钟(网速够快),具体方法分享出来,方便大家学习,减少时间和人力付出,提升效率.本文搭建的环境,包括了opencv的人脸检测.识别(opencv_c

先来普及一下概念, 计算机对人脸是如何识别的呢? 或者说图像是如何识别的.主要是获取单张图片的特征值记录了特征值以后,如果下一张图片来了以后两张图片特征值进行对比,如果相似度很高那么计算机就认定这两个是一类图(当然这是需要算法来实现的) 我写的这个是怎么实现的呢,一组训练集训练要识别的人的图像来进行特征提取保存到模型中,在通过摄像头返回的图像进行处理并最后展现出来 直接上代码:   ---- 抱歉由于不知道插入代码后怎么写文字我就全写这了.代码不算完善,但是识别没问题   使用时修改   tra

本文链接:https://blog.csdn.net/James_Ray_Murphy/article/details/79209172 import numpy as np import cv2 # 脸 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') face_cascade.load('D:BROWSE/Opencv/opencv/sources/data/haarcascades/haa

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 ....

一.本文目标 利用facenet源码实现从摄像头读取视频,实时检测并识别视频中的人脸.换句话说:把facenet源码中contributed目录下的real_time_face_recognition.py运行起来. 二.需要具备的条件 1.准备好的Tensorflow环境 2.摄像头(可用视频文件替代) 3.准备好的facenet源码并安装依赖包 4.训练好的人脸检测模型 5.训练好的人脸识别分类模型 三.准备工作 1.搭建Tensorflow环境 如何编译搭建见<Ubuntu16.04+Te

我们重点分析了Haar特征的概念以及如何计算Haar特征,并介绍了Haar+Adaboost分类器它们的组合以及Adaboost分类器如何使用和训练.这节课我们将通过代码来实现一下Haar+Adaboost分类器实现的人脸识别. 计算jpg图片的haar特征,不过这一步opencv已经帮我们做了,所以我们不需要.我们只需要对这个图片进行一个灰度处理,因为所有的haar特征必须要是基于灰度图片来进行计算的.第四步,我们进行检测.所以我们要检测出来当前的haar特征的人脸以及人脸上的眼睛.总共有两个

前言 第一次写博客,有点紧张和兴奋.废话不多说,直接进入正题.如果你渴望使你的电脑能够进行人脸识别:如果你不想了解什么c++.底层算法:如果你也不想买什么树莓派,安装什么几个G的opencv:如果你和我一样是个还没入门的小白,但是想体验一下人脸识别的魅力.那么恭喜你,这篇文章就是为你准备的.让我们开始吧! 一.需要准备的材料 1.一台可以联网的有摄像头的电脑(手动滑稽). 2.python3.7的安装包 二.Python3.7及其第三方包的安装 1.Python3.7的安装 关于python3.

2018-09-04更新: 很久没有更新文章了,工作之余花时间看了之前写的这篇文章并运行了之前写的配套Demo,通过打印人脸特征CIFaceFeature的属性,发现识别的效果并不是很好,具体说明见文章最底部的更新标题,后续我将分别用OpenCV(跨平台计算机视觉库) 和 Vision (iOS 11新API)两种库实现人脸面部识别,敬请期待~~OC版下载地址, swift版下载地址 ```CoreImage是Cocoa Touch中一个强大的API,也是iOS SDK中的关键部分,不过它经常被

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%   github源码:https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测.行人跟踪.甚至到了动态物体的跟踪.由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理.而且算法已经由以前的Adaboots.PCA等传统的统计

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

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%(附源码) 转https://cloud.tencent.com/developer/article/1359073   11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 在这篇文章中: 人脸识别的过程 人脸识别分类 DeepFace 1.DeepFace的基本框架 2. 验证 3. 实验评估 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS

上个月因为出差的关系,断更了很久,为了补偿大家长久的等待,送上一个新的系列,之前几个系列也会抽空继续更新. 大概半年多前吧,因为工作需要,我开始研究图像识别技术.OpenCV在这方面已经有了很多技术积累,在html5领域也很早就有了这方面的Demo.但是一番学习下来,我发现基本上这方面的文章大都比较零散片面,而且很多关键的代码可能已经老化不能正常使用了.所以这个系列的文章中,我将对html5与EmguCV的整体开发过程做一个整理,逐步介绍怎么使用html5技术和EmguCV类库实现各种看上去高大

https://blog.csdn.net/wireless_com/article/details/64120516 随着去年alphago 的震撼表现,AI 再次成为科技公司的宠儿.AI涉及的领域众多,图像识别中的人脸识别是其中一个有趣的分支.百度的BFR,Face++的开放平台,汉王,讯飞等等都提供了人脸识别的API,对于老码农而言,自己写一小段代码,来看看一张图片中有几个人,没有高大上,只是觉得好玩,而且只需要7行代码. import cv2 face_patterns = cv2.Ca

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

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匹配.算法把人脸识别任务分解成数千个小任务,每个都不难处理.这些任务也被称为分类器. 对于类似于人脸的对象,你或许需要不少于 6000 个分类器,每一个都需要成功匹配(当然,有容错率),才能检测出人脸.但这有一个问题:对于人脸识别,算法从左上角开始计算一个个数据

随着去年alphago 的震撼表现,AI 再次成为科技公司的宠儿.AI涉及的领域众多,图像识别中的人脸识别是其中一个有趣的分支.百度的BFR,Face++的开放平台,汉王,讯飞等等都提供了人脸识别的API,对于老码农而言,自己写一小段代码,来看看一张图片中有几个人,没有高大上,只是觉得好玩,而且只需要7行代码. import cv2 face_patterns = cv2.CascadeClassifier('/usr/local/opt/opencv3/share/OpenCV/haarcas

人脸检测.模型训练.人脸识别 2018-08-15 今天给大家带来一套人脸识别一个小案例,主要是帮助小伙伴们解决如何入门OpenCV人脸识别的问题,现在的AI行业比较火热,AI技术的使用比较广泛.就拿现在的只能手机来说吧,现在很多智能手机都必须有人脸识别解锁.拍照自动美颜.拍照物体识别等等功能,这些都是AI技术的功劳.在此也不多说了,让我们来见证奇迹的发生. 1.首先我们先准备好跑代码的环境,这一点很重要,我在跑这个代码的时候就是环境配置搞了我半天的实际,很头疼.我使用的是python3.6.5

在本文中,我们将看到一种使用Python和开放源码库开始人脸识别的非常简单的方法. OpenCV OpenCV是最流行的计算机视觉库.最初是用C/C++编写的,现在它提供了Python的API. OpenCV使用机器学习算法来搜索图片中的面孔.因为脸是如此复杂,没有一个简单的测试可以告诉你它是否找到了一张脸.相反,有成千上万的小模式和特征必须匹配.这些算法将识别人脸的任务分解为数千个较小的.适合大小的任务,每个任务都很容易解决.这些任务也称为分类器. 对于脸像这样的东西,可能有6000个或更多的

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.注意:很多人学Python过程中会遇到各种烦恼问题,没有人帮答疑.为此小编建了个Python全栈免费答疑交流.裙 :一久武其而而流一思(数字的谐音)转换下可以找到了,不懂的问题有老司机解决里面还有最新Python教程项目可拿,,一起相互监督共同进步! 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匹配.算法把人脸识别任务分

介绍 OpenCV是开源计算机视觉和机器学习库.包含成千上万优化过的算法.项目地址:http://opencv.org/about.html.官方文档:http://docs.opencv.org/modules/core/doc/intro.html.OpenCV已支持OpenCL OpenGL,也支持iOS和Android.OpenCV的API是C++的,所以在iOS中最佳实践是将用到OpenCV功能写一层Objective-C++封装.这些封装把OpenCV的C++API转化为安全的Obj