MAVEN: <dependency> <groupId>org.bytedeco</groupId> <artifactId>javacv-platform</artifactId> <version>1.4.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.bytedeco.javacpp-presets</groupId&

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

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,然后提取构建预设人脸特征: 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: 人脸识别 / face recognition的说明: wikipedia 关于人脸识别系统 / fac

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

进入正题 1. PC端调用摄像头拍照上传base64格式到后台,这个没什么花里胡哨的骚操作,直接看代码 (canvas + video) <template> <div> <!--开启摄像头--> <img @click="callCamera" :src="headImgSrc" alt="摄像头"> <!--canvas截取流--> <canvas "><

----------------------------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

注: 从外设摄像装置中获取图像帧,把每帧的图片与人脸特征进行匹配,用方框框住识别出来的人脸 需要用到的函数: CvHaarClassifierCascade* cvLoadHaarClassifierCascade( const char* directory, CvSize orig_window_size ); 第一个参数:训练好的级联分类器的路径 第二个参数:级联分类器训练中采用的检测目标的尺寸 #include "stdafx.h" #include "iostrea

git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision # coding:utf8 import cv2 def detect(): # 创建人脸检测的对象 face_cascade = cv2.CascadeClassifier("../data/haarcascade_frontalface_default.xml") # 创建眼睛检测的对象 eye_cascade = cv2.CascadeClassifier("../data

0. 引言 利用 Python 开发,借助 Dlib 库捕获摄像头中的人脸,进行实时人脸 68 个特征点标定: 支持多张人脸: 有截图功能: 图 1 工程效果示例( gif ) 图 2 工程效果示例( 静态图片 ) 1. 开发环境 Python: 3.6.3 Dlib: 19.7 OpenCv, NumPy import dlib # 人脸检测的库 Dlib import numpy as np # 数据处理的库 NumPy import cv2 # 图像处理的库 OpenCv 2. 源码介绍

PYTHON ubuntu16.04 默认安装的Python版本2.7.12,当用pip install opencv-python 安装了opencv for python 3.3.0.10后,运行命令 python -c "import cv2;cap=cv2.VideoCapture(0);print(cv2.isOpened())" 输出为false 经过各种百度,安装其他包文件也没有解决问题. 索性回头运行命令:pip uninstall opencv-python,卸载op

#关于matlab如何读取图片.视频.摄像头设备数据# 参见:http://blog.csdn.net/u010177286/article/details/45646173 但是,关于摄像头读取,上文采用OS Generic Video Interface的插件,连简单使用他自己的函数GetSnapshot,来循环读取显示图片帧都很卡.这里推荐使用Webcams 这里推荐使用Webcams. 安装: matlab command windows中直接运行supportPackageInstal

function output() outtxt = fopen('D:\AR database\kz.txt','wt'); : imgpath= strcat('D:\AR database\kz\',int2str(i) , '.jpg'); img = im2uint8(imread(imgpath)); shapepath = strcat(imgpath(:end-), 'pts'); shape = double(loadshape(shapepath)); bbox = getb

在Opencv初接触,图片的基本操作这篇手记中,我介绍了一些图片的基本操作,视频可以看作是一帧一帧的图片,因此图片操作其实是视频操作的基础,这篇手记就来讲讲OpenCV中的视频操作,并实现一个用笔记本自带的摄像头探测人脸的小功能,最后会把人脸提取出来并保存,作为后续用卷积神经网络进行人脸识别的训练数据. 本地视频读取 OpenCV中是通过创建一个VideoCapture对象来捕获视频,这里先以读取和播放本地视频为例: import cv2 cap = cv2.VideoCapture('clem

前段时间使用OpenCV的库函数实现了人脸检测和人脸识别,笔者的实验环境为VS2010+OpenCV2.4.4,opencv的环境配置网上有很多,不再赘述.检测的代码网上很多,记不清楚从哪儿copy的了,识别的代码是从OpenCV官网上找到的:http://docs.opencv.org/trunk/modules/contrib/doc/facerec/facerec_api.html 需要注意的是,opencv的FaceRecogizer目前有三个类实现了它,特征脸和fisherface方法

v效率有点低,大家看看哪里开可以节省时间?源代码:https://github.com/catzhou2002/ArcFaceDemo说实话,为了提高识别效率,我也是竭尽所能,干了不少自认为的优化,如有兴趣听我说说.第一部分 单线程时候的各种折腾一.折腾LPASVLOFFSCREEN话说这个LPASVLOFFSCREEN的结果文档里面没有说明,或者是我没找到.我也不知道从哪里复制来的,主要折腾的是ppu8Plane[0]地址,一般操作是 锁定图片内存ppu8Plane[0]分配制定长度的内存把图

人脸识别,基于人脸部特征信息识别身份的生物识别技术.摄像机.摄像头采集人脸图像或视频流,自动检测.跟踪图像中人脸,做脸部相关技术处理,人脸检测.人脸关键点检测.人脸验证等.<麻省理工科技评论>(MIT Technology Review),2017年全球十大突破性技术榜单,支付宝“刷脸支付”(Paying with Your Face)入围. 人脸识别优势,非强制性(采集方式不容易被察觉,被识别人脸图像可主动获取).非接触性(用户不需要与设备接触).并发性(可同时多人脸检测.跟踪.识别).深度

上一张效果图,渣画质,能看就好 功能说明: 人脸识别使用的是虹软的FreeSDK,包含人脸追踪,人脸检测,人脸识别,年龄.性别检测功能,其中本demo只使用了FT和FR(人脸追踪和人脸识别),封装了开启相机和人脸追踪.识别功能在FaceCameraHelper中. 实现逻辑: 打开相机,监听预览数据回调进行人脸追踪,且为每个检测到的人脸都分配一个trackID(上下帧位置变化不大的人脸框可认为是同一个人脸,具体实现的逻辑可见代码),同时,为了人脸搜索,为每个trackID都分配一个状态(识别中,

[Opencv] 于仕琪 人脸68个特征点分布情况 // 鼻尖 30 // 鼻根 27 // 下巴 8 // 左眼外角 36 // 左眼内角 39 // 右眼外角 45 // 右眼内角 42 // 嘴中心 66 // 嘴左角 48 // 嘴右角 54 // 左脸最外 0 // 右脸最外 16 https://blog.csdn.net/zj360202/article/details/78674700 -----------------------------------------------

从开源中国博客搬来,合并博客 实验室做一个智能小车的小项目,期间涉及到在PC端处理小车摄像头的视频.这里先用安卓手机代替一下进行试验.大致流程就是手机摄像头获取视频,开启一个IP摄像头服务软件,在局域网内可以根据IP进行访问.Python+OpenCV2获取视频并进行显示人脸识别. 具体步骤 Step1:安装IP摄像头软件 这个在应用商店里搜一下就行了 Step2:浏览器访问测试 根据IP摄像头软件的提示从在同一个局域网中的PC的浏览器上进行访问(如:192.168.1.111:8080) St

OpenCV是如今最流行的计算机视觉库,而我们今天就是要学习如何安装使用OpenCV,以及如何去访问我们的摄像头.然后我们一起来看看写一个人脸检测程序是如何地简单,简单到只需要几行代码. 在开始之前,我假设你已经对Python有一定的了解.当然,如果你觉得你还不够格,这里有推荐一些学习Python的电子书,你可以先学习下Python,如此可以让你更好地理解接下来的步骤.另外,这里还推荐一本电子书来学习OpenCV. 好,不浪费时间,开始吧. To setup opencv in python e

很多手机图片管理应用都开始集成人脸识别功能.一提到人脸识别,模式识别,滤波,BlahBlah 一堆复杂的技术名字戳入脑海中,立刻觉得这玩意儿没法碰,太玄乎了.其实Android SDK从1.0版本中(API level 1)就已经集成了简单的人脸识别功能,通过调用FaceDetector 我们可以在Android平台上实现Bitmap多人脸识别(一张图中有多个人脸出现的话).周五啦,我就简简单单写写,希望感兴趣的同学对这个深藏在Android SDK中的功能有所了解. 流程是这样的: 1. 读取