转自:http://blog.csdn.net/elaine_bao/article/details/53046542 版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明.   目录(?)[-] 综述 代码解读 step by step 1 预处理阶段 11 载入训练集测试集 12 图片上采样 13 镜像图片 2 训练阶段 21 定义scanner用于扫描图片并提取特征 22 设置scanner扫描窗口大小 23 定义trainer用于训练人脸检测器 24 训练生成人脸检测器 25 测试 3 tips 3

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

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

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

待更! 参考: python dlib opencv 人脸68点特征检测

基于机器学习CNN方法来检测人脸比之前介绍的效率要慢很多 需要先下载一个训练好的模型数据: 地址点击下载 // dlib_cnn_facedetect.cpp: 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <dlib/dnn.h> #include <dlib/data_io.h> #include <dlib/image_processing.h>

opencv默认提供了haar特征和lbp特征训练的人脸分类器,但是效果不太好,所以我们可以用opencv提供的跑opencv_traincascade函数来训练一个LBP特征的分类器.(由于opencv3中hog与hog文章定义的不同,因此在opencv3 的opencv_traincascade函数中被删掉了详情) LBP特征 按照官方文档的训练流程: 1. 准备训练数据 首先把正例和负例样本按下面的结构存放: train -pos -- info.dat -- img ---- 1.jpg

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

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

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

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

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

1. 引言 在某些场景下,我们不仅需要进行实时人脸检测追踪,还要进行再加工:这里进行摄像头实时人脸检测,并对于实时检测的人脸进行初步提取: 单个/多个人脸检测,并依次在摄像头窗口,实时平铺显示检测到的人脸: 图 1 动态实时检测效果图 检测到的人脸矩形图像,会依次 平铺显示 在摄像头的左上方: 当多个人脸时候,也能够依次铺开显示: 左上角窗口的大小会根据捕获到的人脸大小实时变化: 图 2 单个/多个人脸情况下摄像头识别显示结果 2. 代码实现 主要分为三个部分: 摄像头调用,利用 OpenCv

0.引言 利用python开发,借助Dlib库进行人脸识别,然后将检测到的人脸剪切下来,依次排序显示在新的图像上: 实现的效果如下图所示,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. 图1 原图和处理后得到的图像窗口 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Op

https://www.cnblogs.com/31415926535x/p/11001669.html 基于卷积神经网络的人脸识别项目_使用Tensorflow-gpu+dilib+sklearn 概述 学期末了啊,,,最后这个人脸识别的项目弄完了,,有很多的不足,,很多东西都是只知道怎么用,但是不知道其背后的逻辑,,感觉自己学习东西对于那些潜意识优先级不高的就放弃了,,,emmm 这篇文章主要是大致介绍一下我们最后弄出来的人脸识别项目的成果吧,,整个项目放到了我的github,,可以直接下载

基础知识 python知识: import os,shutil shutil.rmtree("C:\\Users\\yangwj\\Desktop\\test") #删除目录 os.remove("C:\\Users\\yangwj\\Desktop\\replay_pid28076.log") # 删除文件 os.path.isfile() # 判断是否为文件 os.listdir() # 列出路径下的目录 1.从摄像头获取人脸图片 import dlib # 人

今天我们来使用面部标志和OpenCV 检测和计算视频流中的眨眼次数. 为了构建我们的眨眼检测器,我们将计算一个称为眼睛纵横比(EAR)的指标,由Soukupová和Čech在其2016年的论文"使用面部标志实时眼睛眨眼检测"中介绍. 今天介绍的这个方法与传统的计算眨眼图像处理方法是不同的,使用眼睛的长宽比是更为简洁的解决方案,它涉及到基于眼睛的面部标志之间的距离比例是一个非常简单的计算. 用OpenCV,Python和dlib进行眼睛眨眼检测 我们的眨眼检测实验分为四个部分: 第一步,

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

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