准备一部废旧(土豪忽略,主要是穷)的.摄像头还是好的手机做监控设备,(Android 和iPhone都行)当Home Assistant 获得实时的视频流后,可以接入各种图像处理组件完成人脸识别,动作检测等功能. 第一步:手机端安装ip_webcam(IP摄像头)App        1.Android手机 Android手机 打开手机应用市场,搜索ip_webcam或IP摄像头,安装App. 启动App,在出现的设置界面底部点击开启服务器,摄像头进入拍摄传输模式. 记录视频监控界面底部显示的手

最近帮别人做一个项目,主要是使用摄像头做人脸识别 github地址:https://github.com/qugang/AVCaptureVideoTemplate 要使用IOS的摄像头,需要使用AVFoundation 库,库里面的东西我就不介绍. 启动摄像头需要使用AVCaptureSession 类. 然后得到摄像头传输的每一帧数据,需要使用AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate 委托. 首先在viewDidLoad 里添加找摄像头设备的代

.NET做人脸识别并分类 在游乐场.玻璃天桥.滑雪场等娱乐场所,经常能看到有摄影师在拍照片,令这些经营者发愁的一件事就是照片太多了,客户在成千上万张照片中找到自己可不是件容易的事.在一次游玩等活动或家庭聚会也同理,太多了照片导致挑选十分困难. 还好有.NET,只需少量代码,即可轻松找到人脸并完成分类. 本文将使用Microsoft Azure云提供的认知服务(Cognitive Services)API来识别并进行人脸分类,可以免费使用,注册地址是:https://portal.azure.co

使用简单代码实现摄像头进行在线人脸识别 import cv2 import sys import logging as log import datetime as dt from time import sleep cascPath = "D:\\Python27\\Lib\\site-packages\\cv2\\data\\haarcascade_frontalface_alt2.xml" faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)

Introduction 网上存在很多人脸识别的文章,这篇文章是我的一个作业,重在通过摄像头实时采集人脸信息,进行人脸检测和人脸识别,并将识别结果显示在左上角. 利用 OpenCV 实现一个实时的人脸识别系统,人脸库采用 ORL FaceDatabase (网上下载) ,另外在数据库中增加了作业中自带的20张照片和自己利用摄像头采集到的10张照片,系统利用摄像头实时的采集到场景图像,从中检测出人脸用方框标出,并利用提供的数据库进行人脸识别,并在图像左上角显示相匹配的数据库图片. Method 算

一.导入Maven依赖包 <dependencies> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.bytedeco/javacv-platform --> <dependency> <groupId>org.bytedeco</groupId> <artifactId>javacv-platform</artifactId> <version>1.4.1</v

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

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

人脸识别第三方sdk比较多,但是大多都是收费的或者限制次数什么的,虹软的效果还不错,全免费也不需要联网 V1.2版本使用和快速集成:https://www.jianshu.com/p/8dee89ec4a24(Android集成虹软人脸.人证对比,活体检测) 虹软官网https://ai.arcsoft.com.cn/ 官网下载sdk,还要引入一个依赖,用来转换把bitmap以一定的格式转为byte[]的 api 'com.guo.android_extend:android-extend:1.

操作步骤差不多,记得要在百度AIPI中的控制台中创建对应的工单 创建工单成功后 会生成两个key  这个两个key是要生成tokn 用 这里大家可以用 def函数 将token返回 供下面的接口使用 import requestshost='https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=DN3tVBfAPrN2lxRha2zZBQGE&client_secret=7cpVN2

本文为原创作品,转载请注明出处 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring 和 http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 作者:晨凫追风 配置完Opencv,用来显示一张图片好像有点点不太过瘾,久闻Opencv大名.总得来一发看起来有点点稍微有点点好玩的应用嘛. (…………………..自行忽略…………………)Opencv由于它的开源,给我等凡人提供了非常好的机会接触世界上顶级大师的作品(…………………..自行忽略…………………

今天又啥也没干 我完蛋了哦  就是没办法沉下心来,咋办....还是先来条NLP吧.. 七,凡事必有至少三个解决方法 对事情只有一个方法的人,必陷入困境,因为别无选择. 对事情有两个方法的人也陷入困境,因为他制造了左右两难,进退维谷的局面给自己. 有第三个方法的人,通常会找到第四,五个方法,甚至更多的方法. 有选择就是有能力,所以,有选择总比没有选择好. 至今不成功,只是说至今用过的方法都得不到想要的效果. 没有办法,只是说已知的办法都行不通. 世界上尚有很多我们过去没有想过,或者尚未认识的方法.

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: 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

目前在人脸识别领域中,网络摄像头的使用很普遍,但接入网络摄像头和人脸识别SDK有一定门槛,在此篇中介绍过虹软人脸识别SDK的接入流程,本文着重介绍网络摄像头获取视频流并处理的流程(红色框内),以下内容仅供参考. 市面上目前有很多款网络摄像头,以海康摄像头为例.海康SDK包含很多接口,接入有一定难度,这里只介绍获取视频帧相关的接口.1.海康SDK接入基本流程a.初始化并登录验证 NET_DVR_Init(); NET_DVR_DEVICEINFO_V30 struDeviceInfo = { 0

引言 使用了虹软公司免费的人脸识别算法,感觉还是很不错的,当然,如果是初次接触的话会对一些接口的参数有些疑问的.这里分享一下我对一些参数的验证结果(这里以windows版本为例,linux.android基本一样),希望能更好的帮助各位接入虹软的人脸识别算法~ 本文主要分析以下两个参数: detectFaceMaxNum combinedMask detectMode参数介绍 在引擎初始化的时候,需要选择video或image模式,在接口头文件中定义了宏ASF_DETECT_MODE_VIDEO

引言 使用了免费的人脸识别算法,感觉还是很不错的,但是初次接触的话会对一些接口的参数有些疑问的.这里分享一下我对一些参数的验证结果(这里以windows版本为例,linux.android基本一样),希望能更好的帮助各位接入虹软的人脸识别算法. 本文主要分析以下两个参数: detectFaceMaxNum combinedMask detectMode参数介绍 在引擎初始化的时候,需要选择video或image模式,在接口头文件中定义了宏ASF_DETECT_MODE_VIDEO.ASF_DET

----------------------------边学边写边学习------------------------------------- 版本:2014a 调用摄像头 a = imaqhwinfo 如果出现下面的警告说明你没安装扩展工具.警告: No Image Acquisition adaptors found. Image acquisition adaptors may be available as downloadable support packages. Open Sup

深圳市宁远电子提供的人脸识别模组可支持双目摄像头和3D结构光摄像头,在客户咨询中经常有被问到双目的为什么会比单目的成本高,区别在哪里,他们的适用于哪些场景呢?在此,深圳市宁远电子技术工程师就为大家详细解析,帮助大家选择更具性价比的人脸识别模组: 首先介绍一下单目摄像头,单目摄像头定义通过单目算法将实时非结构化的视频数据解析成结构化的数据,基于人的脸部特征,判断输入的人脸图像或者视频是否存在人脸 ,进而抓取面部关键信息的定位,分析获取性别及年龄等属性,可用于精准推广;能实时获取表情,可用作表情互动

原地址:http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/7631241 目前因为做人脸识别的一个小项目,用到了AdaBoost的人脸识别算法,因为在网上找到的所有的AdaBoost的简介都不是很清楚,让我看看头脑发昏,所以在这里打算花费比较长的时间做一个关于AdaBoost算法的详细总结.希望能对以后用AdaBoost的同学有所帮助.而且给出了关于AdaBoost实现的一些代码.因为会导致篇幅太长,所以这里把文章分开了,还请见谅. 第二部分的地址请

我司最近要做和人脸识别相关的产品,原来使用的是其他的在线平台,识别率和识别速度很满意,但是随着量起来的话,成本也是越来越不能接受(目前该功能我们是免费给用户使用的),而且一旦我们的设备掉线了就无法使用人脸识别功能.基于这些考虑,我司需要寻找其他的方案. 通过搜索,目前发现,开源或免费支持离线的方案也有不少.目前初步考虑虹软 ArcFace 戳这里查看详情和Dlib.通过官方的demo 和 网上的资料,写了个工程,也可以在这里看. 这里说一下要注意的 摄像头是使用了 OpenCV 来处理的,这里可

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 ....