1.Easily Create High Quality Object Detectors with Deep Learning 2016/10/11 http://blog.dlib.net/2016/10/easily-create-high-quality-object.html dlib中的MMOD实现使用HOG特征提取,然后使用单个线性过滤器.这意味着它无法学习检测出具有复杂姿势变化的物体.HOG:方向梯度直方图(Histogram of oriented gradient)是在计算机

参考自https://www.pyimagesearch.com/2017/04/03/facial-landmarks-dlib-opencv-python/ 在原有基础上有一部分的修改(image改为可选参数,若不填则为拍照后选取),如果有想深入学习的,可以去关注这位'吴克'先生的文章. 本文不涉及关于人脸检测的训练部分(虽然之后随着学习深入我会再发相关的随笔),只是简单的用轮子. 今天我们来使用dlib和opencv进行人脸的检测标注 首先安装opencv和dlib的方法 pip inst

学习GitHub上比较火换脸博客,原英文版:https://matthewearl.github.io/2015/07/28/switching-eds-with-python/ 系统win10,x64 安装python 2.7 opencv3.0下载,安装,配置环境变量(所需python版本为2.7) 下载numpy,版本numpy-1.10.2-win32-superpack-python2.7,必须与python版本一致,不然即使找到了cv模块也不能够运行. opencv文件夹中,buil

用已经搭建好 face_recognition,dlib 环境来进行人脸识别 未搭建好环境请参考:https://www.cnblogs.com/guihua-pingting/p/12201077.html 使用OpenCV 调用摄像头 import face_recognition import cv2 video_capture = cv2.VideoCapture(0) # VideoCapture打开摄像头,0为笔记本内置摄像头,1为外USB摄像头,或写入视频路径 mayun_img

openCV是因特尔的一个开源的视觉库,里面几乎包含了所有的图像处理的经典算法,并且采用C和少量的C++编写,运行效率很高,对于做图像处理这方面工作的,认识opencv是必须的工作.不过opencv有个很大的不足,这在于它几乎没有提供gui这方面接口,很难满足目前应用程序开发的需要,而万恶的MFC框架丑陋的界面也成为了我的噩梦,MFC与opencv和界面优化几乎让我在图像处理这一块儿无法动弹. C#是.net平台上的明星语言,可以很容易做出漂亮的界面.EmguCV是将opencv封装的一个.ne

前言 在去年十月的时候参加了一个小比赛,做了一个人脸识别程序并很意外地获得省里面的一等奖,视频演示链接在这里,有同学想要做这方面的毕业设计or课程设计,发一篇博客来分享一下当时的开发过程. 视频演示链接 Github链接 项目简介 可以看一下我的这个博客 开发流程 一:安装Dlib的环境 这部分有点麻烦,不论是Windows还是linux,我都花了一段时间去配置,部分python依赖包需要连接外网才能顺利下载下来,这部分就靠自己摸索吧,多试试就可以成功了! Windows版参考链接1 Linux

Halcon:机器视觉行业里知名的商业视觉库,非开源的,在国内市场份额处于第一,其提供了1500个多个API算子供开发人员使用,有些编程基础的都可以轻松的入门,其调试也是很方便的,断点单步运行,图像变化随时可以看到.Halcon算子可以被C++,VB,C#,Delphi等开发语言调用,同时算子也提供COM版,原则上,支持COM的所有语言都是可以调用Halcon算子的,所以其开发灵活性和调试方便性深受广大开发者喜欢. Opencv:计算机图像方面的图像库,开源的,可以用于商用,在很多高校和科研机构

写这篇随笔的原因是因为我用了JavaCV一段时间后项目情况糟透了,可能大家很熟悉OpenCV,也有一部分人熟悉JavaCV,但是我相信真正把JavaCV用到生产上的不是太多. 我参与图片处理项目快一个月了,最初抱着很大兴趣参与这个项目,渐渐的发现这个领域并不太好走. 官网地址: JavaCV:http://bytedeco.org/,https://github.com/bytedeco/javacv OpenCV:https://docs.opencv.org JavaCV据说比OpenCV多

re: 1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/36489663 2. https://stackoverflow.com/questions/38180410/convert-rgb-image-to-grayscale-image-in-dlib End

1 概述 完成 Android 相机预览功能以后,在此基础上我使用 dlib 与 opencv 库做了一个关于人脸检测的 demo.该 demo 在相机预览过程中对人脸进行实时检测,并将检测到的人脸用矩形框描绘出来.具体实现原理如下: 采用双层 View,底层的 TextureView 用于预览,程序从 TextureView 中获取预览帧数据,然后调用 dlib 库对帧数据进行处理,最后将检测结果绘制在顶层的 SurfaceView 中. 2 项目配置 由于项目中用到了 dlib 与 open

前言 最近使用dlib库的同时也会用到opencv,特别是由于对dlib库的画图函数不熟悉,都想着转换到opencv进行show.本文介绍一下两种开源库中rectangle类型之间的转换. 类型说明 opencv中cv::Rect    以及opencv中的rectangle函数: ) 或者 ) dlib中的rectangle类型: rectangle ( long left_, long top_, long right_, long bottom_ ); 或者 template <typen

无论windows,linux 所有的库 ,dlib,opencv 通过cmake-gui 设置好静态库, 动态库,和其他各个选项 Tips: cmake 优先级用cmake-gui,因为命令太多,容易敲错!!!!! cmake 默认是制作动态库.so, 若需要制作静态库 1.BUILD_SHARED_LIBS 设置为OFF cmake-gui 选择: BUILD => BUILD_SHARED_LIBS 默认是勾选就是动态库(.dll/.so):不勾选就是静态库 (.lib/ .a), 还可以

原文地址:http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/9849973 有一种方式不需要自己配置所有的Sun JDK, Android SDK以及NDK,Eclipse等设置,使用已经配置好的开发套件就可以进行直接的开发,由NVIDIA开发的开发套件Tegra Android Development Pack能够直接设置好所有的开发环境,而且最新的版本还包含了OPENCV,不想自己配置的朋友可以直接下载这个套件.但是我本人没有尝试过使用这个套件,

昨天我们使用了dlib和opencv进行了人脸检测标注(http://www.cnblogs.com/take-fetter/p/8310298.html) 但是运行环境是基于windows的而且可能因为我的电脑上的visual studio配置比较完备,安装运行没有出现任何问题. 因为之后我打算把做的程序在树莓派上运行,所以先打算把昨天做的程序移到linux上试试,坑遇到了很多总结一下吧,opencv安装倒是没遇到什么坑 环境:deep linux 15.5 , anaconda3 , pyc

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

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

首先安装Dlib,Opencv库 Dlib安装链接:http://www.cnblogs.com/as3asddd/p/7237280.html 环境:Mac Sierra 10.12.1 Python 2.7.1 设置特征检测器,dlib有已经训练的好的需要下载,也可以自己根据需要训练 下载链接:http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 下载完之后解压,将路径送到dlib.shape_predictor()里

以前写过两个Android开发配置文档,使用NDK进行JNI开发,这样能够利用以前已经写好的C++代码. 前两篇博客地址: http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/8829072 http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/8829235 但是这两篇配置介绍中,多少的有些错误,这里重新整理这些错误以及要注意的问题,作为勘误文. 简介:本系列博客介绍了安卓开发环境的配置,和在安卓开发中,通过

最近在研究深度学习视觉相关的东西,经常需要写python代码搭建深度学习模型.比如写CNN模型相关代码时,我们需要借助python图像库来读取图像并进行一系列的图像处理工作.我最常用的图像库当然是opencv,很强大很好用,但是opencv也有一些坑,不注意的话也会搞出大麻烦.近期我也在看一些别人写的代码,因为个人习惯不一样,他们在做深度学习时用于图片读取的图像库各不相同,从opencv到PIL再到skimage等等各种库都有,有些库读进来的图片存储方式也不太一样,如果不好好总结这些主流图像读写

    本文转自:https://github.com/betars/Face-Resources Face-Resources Following is a growing list of some of the materials I found on the web for research on face recognition algorithm. Papers DeepFace.A work from Facebook. FaceNet.A work from Google. One

以前,你可能看过很多的文章,开始搭建一个图像处理的编程环境. 结果,按照教程一步一步做的时候,总是出现各种各样的问题. 就算成功了,后续开发过程中要用到不同版本的opencv,不同版本python,更换特别麻烦. 今天,我以我多年的经验,给你一个安装教程. 零失败! 以后你想更换python版本.opencv版本,可以一键切换编程环境. 下面正式开始! 第一步:安装python 很多文章推荐直接去python官网下载,其实官网的python安装包并不是最好的选择. 这里推荐下载Anaconda,