一.首先安装DLib模块 这里只介绍linux安装的过程,windows安装过程请自行百度 1.首先,安装dlib.skimage前:先安装libboost sudo apt-get install libboost-python-dev cmake 接下来到dlib官网dlib.net下载最新的dlib版本(我下的是dlib-19.7),进入文件所在目录解压 bzip2 -d dlib-19.7.tar.bz2 tar xvf dlib-19.7.tar 这是一个二级解压过程,解压得到文件dl

http://blog.csdn.net/sunmc1204953974/article/details/49976045 人脸检测 #coding=utf-8 # -*- coding: utf-8 -*- import sys import dlib from skimage import io #使用dlib自带的frontal_face_detector作为我们的特征提取器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() #使用dlib提供的图片窗

前言在前面的博客中介绍了,如何使用dlib标定人脸(python dlib学习(一):人脸检测),提取68个特征点(python dlib学习(二):人脸特征点标定).这次要在这两个工作的基础之上,将人脸的信息提取成一个128维的向量空间.在这个向量空间上,同一个人脸的更接近,不同人脸的距离更远.度量采用欧式距离,欧氏距离计算不算复杂.二维情况下:distance=(x1−x2)2+(y1−y2)2−−−−−−−−−−−−−−−−−−√distance=(x1−x2)2+(y1−y2)2 三维情

SQL Server 2014新特性:五个关键点带你了解Excel下的Data Explorer Data Explorer是即将发布的SQL Server 2014里的一个新特性,借助这个特性讲使企业中的自助式的商业智能变得更加的灵活,从而也降低了商业智能的门槛. 此文是在微软商业智能官方博客里找到的,我在这里不仅将其简单的翻译过来,同时也加入了一些个人的感悟和笔记,如果你对原文感兴趣可以点击下面的链接查看原文; http://blogs.msdn.com/b/microsoft_busine

训练一个神经网络 能让她认得我 阅读原文 这段时间正在学习tensorflow的卷积神经网络部分,为了对卷积神经网络能够有一个更深的了解,自己动手实现一个例程是比较好的方式,所以就选了一个这样比较有点意思的项目. 项目的github地址:github 喜欢的话就给个Star吧. 想要她认得我,就需要给她一些我的照片,让她记住我的人脸特征,为了让她区分我和其他人,还需要给她一些其他人的照片做参照,所以就需要两组数据集来让她学习,如果想让她多认识几个人,那多给她几组图片集学习就可以了.下面就开始让我

待更! 参考: python dlib opencv 人脸68点特征检测

0. 引言 利用 Python 开发,借助 Dlib 库进行人脸检测 / face detection 和剪切:   1. crop_faces_show.py : 将检测到的人脸剪切下来,依次排序平铺显示在新的图像上: 实现的效果如 图1 所示,将 图1 原图中的 6 张人脸检测出来,然后剪切下来,在图像窗口中依次输出显示人脸: 2. crop_faces_save.py : 将检测到的人脸存储为单个人脸图像: 图 1 原图 和 crop_faces_show.py 处理后得到的平铺人脸图像窗

称之为单机版,主要是相对于调用摄像头实时识别而言.本篇主要py2下利用face++和百度接口获取本地图片中的人脸属性,并按照一定格式保存数据. face++版 face++是刚注册的,只能用一个试用的key,并且有QPS限制(这个嘛,哪个免费接口没有限制.不过个人觉得这个限制比百度的严重些),还有就是一帧画面只能识别最大的5张脸.能获取较为丰富的表情数据这点开阔以... # -*- coding: utf-8 -*- import urllib2 import json import time

首先从中这里下载下代码: https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 然后安装所以必须的组件,我用的Python3.5 进入example里面跑他的demo,主要就是掉了dlib的接口比如: face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_frame) face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_f

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

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

Data Explorer是即将发布的SQL Server 2014里的一个新特性,借助这个特性讲使企业中的自助式的商业智能变得更加的灵活,从而也降低了商业智能的门槛. 此文是在微软商业智能官方博客里找到的,我在这里不仅将其简单的翻译过来,同时也加入了一些个人的感悟和笔记,如果你对原文感兴趣可以点击下面的链接查看原文; http://blogs.msdn.com/b/microsoft_business_intelligence1/archive/2013/05/15/5-things-you-

不得不感慨,现在现成的东西太多了,直接拿来用就行了 dlib安装(指定版本安装,避免踩坑) pip dlib中训练好的文件http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 下载解压到项目中 代码 import numpy as np import cv2 as cv import dlib detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shap

在看官方教程时,无意中发现别人写的一个脚本,非常简洁. 官方教程地址:http://pytorch.org/tutorials/beginner/data_loading_tutorial.html#sphx-glr-beginner-data-loading-tutorial-py 使用的是dlib自带的特征点检测库,初期用来测试还是不错的 """Create a sample face landmarks dataset. Adapted from dlib/python

人脸识别结果查询接口zoloz.identification.user.web.query返回的imgStr图片字符串并不是标准的base64格式,解析不出图片. 由于标准的Base64并不适合直接放在URL里传输,因为URL编码器会把标准Base64中的“/”和“+”字符变为形如“%XX”的形式,因此采用了一种用于URL的改进Base64编码,如果需要转成标准base64图片格式需要通过以下方法进行转换. public static String safeUrlBase64Decode(fin

紧急情况说明: 禁用IP列表: 39.104.69.*(原因39.104.69.6 在2018年10月的 17~20日 排行为top 1,每天几十万次.) 47.98.211.* (原因47.98.211.131 在2018年11月份长期每天30~40万次每天) 2019年05月14日15:02:25 更新禁用IP列表如下: 121.40.192.*,111.61.21.*,60.29.188.*,61.164.49.*,39.107.58.*,117.90.4.*,49.82.107.*,22

一.背景 人脸识别是近年来最热门的计算机视觉领域的应用之一,而且现在已经出现了非常多的人脸识别算法,如:DeepID.FaceNet.DeepFace等等.人脸识别被广泛应用于景区.客运.酒店.办公室.工地.小区等场所,极大的方便了人们的生活.在安防领域,人脸识别也展现出巨大的活力,通过人脸识别对摄像头采集的图像进行处理,可以更快的发现可疑人员. 1:1人脸核验通常不会过度考虑速度问题,而1:N的人脸识别场景有的时候速度是非常重要的.比如用户想通过人脸识别快速确定图片中的明星是谁,而后台的星数据

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

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

前言 依赖库:opencv 2.4.9 /dlib 19.0/libfacedetection 本篇不记录如何配置,重点在实现上.使用libfacedetection实现人脸区域检测,联合dlib标记人脸特征点,最后使用opencv的FaceRecognizer实现人脸识别. 准备工作 1.配置好Opencv2.4.9.(Opencv3.1需要另外下载一个包才有FaceRecognizer) 2.配置好dlib 19.0(版本其实没有多大关系) 3.配置好ShiQi.Yu的人脸检测库 思想 训练

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