最近的研究要用到定位瞳孔的位置,所以上网搜了下相关的代码.总结如下: 1) 定位瞳孔可以直接使用opencv中的自带的分类器(haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml)来实现,以前听师兄说用opencv自带的这个方法定位瞳孔不准,但我自己做了实验后发现在正面人脸的情况下定位还是很准确的,后面有图.分析了下原因,师兄是他之前实验时感觉不准有可能是他的Opencv版本还不是很高,我这里用的是opencv2.4.4,相信opencv也在它的后续版本中不断的优化它的Mach

摘要:实现图像中人脸检测,和人眼定位.输出检测标记图像和定位坐标. 工具:vs2015 opencv3  C++ 资源:haarcascade_frontalface_alt2.xml;haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml 链接:https://pan.baidu.com/s/1uk8P1TF7XXCoMMd0sNDGVg 提取码:az01 实现结果: 实现过程: Detect.h #pragma once #include <opencv2/opencv.hp

注:本文全原创,作者:Noah Zhang  (http://www.cnblogs.com/noahzn/) OpenCV目前最新版是3.0.0 rc1,官方给出了编译好的Python2可以直接使用的cv2.pyd,可我想在Python3下用啊!只能硬着头皮自己编译了,Mingw编译到最后一步失败了,最终使用visual studio 2012编译成功,过程分享如下: (注①:本步骤适用于WIN7 64位操作系统,Python版本为3.4.3 64bit,OpenCV版本为 3.0.0 rc1

搭建好OpenCV4Android环境后,就要着手开发自己的应用了.对于一个没有OpenCV基础的人来开发OpenCV应用确实有点难度,不过我们可以从samples里学起,结合javadoc和万能的网络开发一个简单的应用应该不难.为了简单,我们采用的是纯粹的java API不涉及JNI,等对这一部分熟悉之后再来采用JNI实现. 首先对OpenCV的android应用来个感性的认识,把samples中的image-manipulations安装到手机上(手机上先安装好OpenCV manager

opencv识别二维码:https://blog.csdn.net/jia20003/article/details/77348170 opencv视频:http://www.opencv.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=259029 基于opencv2实现证件照换背景(从蓝色到红色):http://blog.csdn.net/jiang111_111shan/article/details/46272429 怎么检测图片中的高光(镜面反射)部分的位置:h

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

这是<opencv2.4.9tutorial.pdf>的highgui的三个例子.通过简短的介绍来实现不同函数的理解,省去一些不需要说的东西. 一.增加滑动条 这是opencv中为数不多的可以用来交互的东西,其实因为opencv的定位不是界面性编程,所以也没打算提供多好的交互性.可以在"highgui.h"文件中查找提供了的GUI用法,滑动条主要是用来处理鼠标事件的.对于滚动条来说,需要先创建个回调函数用来用户自定义当激发滑动条事件的时候该做什么样的操作. int crea

原地址:http://www.chinaaet.com/article/index.aspx?id=114534 关键词:疲劳检测DSP亮瞳效应PERCLOS 摘  要: 针对汽车驾驶员疲劳驾驶检测的要求,设计了一种基于图像处理DSP芯片DM6437的疲劳驾驶视觉检测系统.通过DSP的GPIO口用软件控制摄像头轴上和轴外的两种不同波长的近红外光源(850 nm/950 nn)交替采集驾驶员图像,根据亮瞳效应两帧图像差分后粗定位人眼,用模板检测提取人眼的边界,根据PERCLOS值方法判断驾驶员是否

语音识别 TensorFlow 1.x中提供了一个语音识别的例子speech_commands,用于识别常用的命令词汇,实现对设备的语音控制.speech_commands是一个很成熟的语音识别原型,有很高的正确率,除了提供python的完整源码,还提供了c/c++的示例程序,方便你移植到嵌入设备及移动设备中去. 官方提供了关于这个示例的语音识别教程.不过实际就是一个使用说明,没有对代码和原理做过多解释. 这个程序相对前面的例子复杂了很多,整体结构.代码.算法都可以当做范本,我觉得我已经没有资格

往期目录 视频人脸检测--Dlib版(六) OpenCV添加中文(五) 图片人脸检测--Dlib版(四) 视频人脸检测--OpenCV版(三) 图片人脸检测--OpenCV版(二) OpenCV环境搭建(一) 更多更新,欢迎访问我的github:https://github.com/vipstone/faceai 前言 Dlib的人脸识别要比OpenCV精准很多,一个是模型方面的差距,在一方面和OpenCV的定位有关系,OpenCV是一个综合性的视觉处理库,既然这么精准,那就一起赶快来看吧. 视

Relevant Readable Links Name Interesting topic Comment Edwin Chen 非参贝叶斯   徐亦达老板 Dirichlet Process 学习目标:Dirichlet Process, HDP, HDP-HMM, IBP, CRM Alex Kendall Geometry and Uncertainty in Deep Learning for Computer Vision 语义分割 colah's blog Feature Visu

在工业中产品或者夹具上经常有圆形孔,我们可以利用这些孔来对产品或者夹具进行定位.我用OPENCV写了个DEMO 程序,介绍如下: (1)首先点击打开图像按钮打开一幅图像 (2)进行一些参数设置 (3)点击找圆按钮,这时就会显示出找到的圆孔的圆心坐标等信息. 附图如下: 像上图这样比较模糊的图像通过设置参数也可以准确找到圆心.

http://blog.csdn.net/superdont/article/details/24935383 OpenCV使用边缘提取.腐蚀.轮廓进行车牌定位 2014-05-03 21:38 6786人阅读 评论(2) 收藏 举报  分类: opencv(24)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 采用OpenCV249利用边缘检测.轮廓检测.腐蚀实现的车牌定位,具体为: Mat srcImage=imread("image/000.jpg"); //imsho

我使用过FindContours,而且知道有能够直接寻找联通区域的函数.但是我使用的大多只是"最大轮廓"或者"轮廓数目"这些数据.其实轮廓还有另一个很重要的性质,那就是轮廓的相互包含特性. 比如典型的运用在二维码上面     对于它的3个定位点,认为构造了相互包含的轮廓区域,这种特性,在图上只有三处,而且在自然图片中是不容易重复的(当然二维码内部还有校验机制).那么基于此就能够很容易地获取准确定位.将二维码的这种机制进行扩展,能够得到对实际物体的定位方法.比如如果我

上学时候用matlab学过一些图像处理的基础知识,当时课程作业是用haar实现人脸检测 but当时是心思根本不在图像处理上,so找了个同学帮忙做的,自己没上心 然鹅天道好轮回,现在捡起来了原来的算法一脸懵逼,自己挖的坑再深也得跳下去啊! 先上一张经典的lena图镇场子! 流程图: 读取一张图片→转灰度图→人眼/人脸检测→标识出来→显示/保存结果 其中,重中之重就是怎样进行检测?下面主要讲一下openCV中现成的一种算法——Haar 算法详解请参考https://blog.csdn.net/pla

前言 因工作需要,需要定位图片中的二维码:我遂查阅了相关资料,也学习了opencv开源库.通过一番努力,终于很好的实现了二维码定位.本文将讲解如何使用opencv定位二维码. 定位二维码不仅仅是为了识别二维码:还可以通过二维码对图像进行水平纠正以及相邻区域定位.定位二维码,不仅需要图像处理相关知识,还需要分析二维码的特性,本文先从二维码的特性讲起. 1 二维码特性 二维码在设计之初就考虑到了识别问题,所以二维码有一些特征是非常明显的. 二维码有三个“回“”字形图案,这一点非常明显.中间的一个点位

经过半个月学习opencv有点小成果,用摄像头识别贴片元件的定位和元件的角度(转载) (2013-04-17 16:00:22) 转载▼   分类: 学习笔记 先说一下开源的opencv真是一件伟大的产品,那么多个函数跟变量(具体多少还没数过),要是结合起来综合运用几乎可以胜任任何有关图像识别和处理方面的工作..如果能更深入一点根据具体需要修改或优化里面的源码那更是如虎添翼.. 花了点时间浏览了www.opencv.org.cn论坛里的所有贴子,还好不多才200多页,总体上对opencv里的一些

/* 功能:实现对眼睛.脸部的跟踪. 版本号:1.0 时间:2014-4-27 */ #include <opencv2/objdetect/objdetect.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <iostream> #include

0.引言 介绍利用Dlib官方给的人脸识别预测器"shape_predictor_68_face_landmarks.dat"进行68点标定,利用OpenCv进行图像化处理,在人脸上画出68个点,并标明序号. 1.开发环境 python: 3.6.3 dlib: 19.7 OpenCv, PIL, numpy 需要调用的库: 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OpenCv

项目地址 https://github.com/guoyaohua/SmileyFace 开发环境 Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 功能描述 静态图像人脸检测 视频人脸追踪检测 摄像头人脸检测 人脸切割显示 实时面部识别 样本自动采集 基于面部识别的程序锁 系统框图 人脸检测 人脸识别 系统截图 本程序以用户体验为中心,界面简洁.明了.易于操作.即使第一次使用该应用,也可以流利的操作. 1.主界面 2.人脸检测效果图--标准正脸 3.人脸检测效果图--人脸集 4.