基于Java简单的人脸和人眼识别程序 使用这个程序之前必须先安装配置OpenCV详细教程见:https://www.cnblogs.com/prodigal-son/p/12768948.html 注意: D:/1-NCVT/1.2/1.JavaProgramming/OpenCV/opencv/*前面这部分地址是看你存放的位置决定的*/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml/*后面的地址不变固定在这个地方*/ pack

由于第一次写的太粗糙了,所以又修改了一下,详细的更改如下: @ 目录 更改 窗口问题 识别问题 相似度对比 仍然存在的问题 人脸信息显示 图片质量 更改 优化了一下界面风格 窗口问题 原来是在主界面外新开一个窗口显示画面,现在改为在主界面显示. 思路为用一个Jlabel来显示图片,用一个线程每隔50ms刷新一次,达到显示视频的效果. 识别问题 将原来的静态识别照片改为动态识别,同时会在人脸旁边加上一个小红框. 解决了活体检测不准的情况: 相似度对比 原来只能进行两张图片之间的相似度对比,现在可以

opencv人脸识别C++代码 /* * Copyright (c) 2011,2012. Philipp Wagner <bytefish[at]gmx[dot]de>. * Released to public domain under terms of the BSD Simplified license. * * Redistribution and use in source and binary forms, with or without * modification, are

OpenCV人脸识别的原理 . 在之前讲到的人脸测试后,提取出人脸来,并且保存下来,以供训练或识别是用,提取人脸的代码如下: void GetImageRect(IplImage* orgImage, CvRect rectInImage, IplImage* imgRect,double scale) { //从图像orgImage中提取一块(rectInImage)子图像imgRect IplImage *result=imgRect; CvRect size; size.x=rectInI

未写完 采用C++,opencv+opencv contrib 4.1.0 对手机相册内人物opencv人脸识别,身份识别学习 最近事情多,介绍就先不介绍了 photocut.c #include "pch.h" #include <opencv2\opencv.hpp> #include <vector> #include "CameraFace.h" #include "PhotoFace.h" #include &l

虹软人脸识别SDK之Java版,支持SDK 1.1+,以及当前最新版本2.0,滴滴,抓紧上车! 前言 由于业务需求,最近跟人脸识别杠上了,本以为虹软提供的SDK是那种面向开发语言的,结果是一堆dll······像我这样的Java猿突然就感觉整个人都不好了:近期赶上了SDK2.0的升级,在官方论坛.Google.百度.QQ等等的帮助下,爬过了一个又一个坑,终于搞定了!噗!回过头来发现不少伙伴们都像我当初一样迷茫,So,我回来拯救世界了~ 后更:刚写了没多久,虹软SDK的Java版Demo就出来了.

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虹软人脸识别SDK之Java版,支持SDK 1.1+,以及当前最新版本2.0,滴滴,抓紧上车! JDK SDK Win release license status 前言 由于业务需求,最近跟人脸识别杠上了,本以为虹软提供的SDK是那种面向开发语言的,结果是一堆dll······像我这样的Java猿突然就感觉整个人都不好了:近期赶上了SDK2.0的升级,在官方论坛.Google.百度.QQ等等的帮助下,爬过了一个又一个坑,终于搞定了!噗!回过头来发现不少伙伴们都像我当初一样迷茫,So,我回来拯救

1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之

1 背景及理论基础 人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来(类似于指纹识别),目的是完成识别功能,该术语需要和人脸检测进行区分,人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来,完成的是搜寻的功能.从OpenCV2.4开始,加入了新的类FaceRecognizer,该类用于人脸识别,使用它可以方便地进行相关识别实验. 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于或等于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0

  背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 等现代技术,也支持如 iOS 和 Android 等平台. 199

最近因工作需求在java-web服务中调用人脸识别离线sdk,主要通过JNA及JNI技术,但均未调试通过,JNA调用时出现以下异常,一直未解决,求大佬指点,导常信息如下: in BaiduFaceApi::sdk_initdeviceId is:XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXresource path is:\\?\E:\trunk\XXX\code\service\XXX\IBH-DM~2\IBH-DM~4\NATIVE~1\face-resourceresource

## 开发环境准备:###开发使用到的软件和工具:* Jdk8.mysql5.7.libarcsoft_face.dll(so).libarcsoft_face_engine.dll(so).libarcsoft_face_engine_jni.dll(so).idea* 注:libarcsoft_face.dll(so).libarcsoft_face_engine.dll(so).libarcsoft_face_engine_jni.dll(so).app-id.sdk-key可以到虹软官网

整理了一些Java方面的架构.面试资料(微服务.集群.分布式.中间件等),有需要的小伙伴可以关注公众号[程序员内点事],无套路自行领取 更多优选 一口气说出 9种 分布式ID生成方式,面试官有点懵了 面试总被问分库分表怎么办?你可以这样怼他 3万字总结,Mysql优化之精髓 技术部突然宣布:JAVA开发人员全部要会接口自动化测试框架 9种分布式ID生成之美团(Leaf)实战 引言 远程在家办公的第N天,快要闲出屁了,今天突然有个小学弟加我VX说要咨询我点技术问题(终于可以装X了). 看了他的需求

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/objdetect/objdetect.hpp> using namespace cv; using namespace std; void detectAndDraw( Mat& img, Ca

上一篇中我们对训练数据做了一些预处理,检测出人脸并保存在\pic\color\x文件夹下(x=1,2,3,...类别号),本文做训练和识别.为了识别,首先将人脸训练数据 转为灰度.对齐.归一化,再放入分类器(EigenFaceRecognizer),最后用训练出的model进行predict. ----------------------------------------- 环境:vs2010+opencv 2.4.6.0 特征:eigenface Input:一个人脸数据库,15个人,每人2

本文实现基于eigenface的人脸检测与识别.给定一个图像数据库,进行以下步骤: 进行人脸检测,将检测出的人脸存入数据库2 对数据库2进行人脸建模 在测试集上进行recognition   本篇实现第一步: 进行人脸检测,将检测出的人脸存入数据库2 环境:vs2010+opencv 2.4.6.0 特征:eigenface Input:一个人脸数据库,15个人,每人20个样本(左右). Output:人脸检测,并识别出每张检测到的人脸. ============================

1.环境搭建:见上一篇博客 整个项目的结构图: 2.编写DetectFaceDemo.java,代码如下: package com.njupt.zhb.test; import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfRect; import org.opencv.core.Point; import org.opencv.core.Rect; import org.opencv.

#include <opencv2\opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; int main() { // 摄像头 cv::VideoCapture vc(); // 人脸分类器 const char* filename = "D:\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt2.xml"; cv::Cascad

OpenCV中以及附带了训练好的人脸特征分类器,3.2版本的有三种: 分别是LBP,Haar,Hug 在Data目录下. 也可以训练自己的特征库,具体参照如下: 级联分类器训练 — OpenCV 2.3.2 documentation   opencv之级联分类器训练opencv_traincascade_电脑软件_百度经验   采用opencv_cascadetrain进行训练的步骤及注意事项 - 梦想腾飞 - 博客频道 - CSDN.NET   大概步骤: 输入正负样本集------->训练

■环境 Python 3.6.0 Pycharm 2017.1.3 ■库.库的版本 OpenCV 3.4.1 (cp36) ■haarcascades下载 https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades 以下训练库之间的区别待调查.   ■目标图片   ■结果图片