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

在最近刷今日头条以及其他媒体软件时,经常会发现一些AI换脸的视频,于是我想,可不可以自己实现一个可以进行人脸识别的软件程序.我的具体流程是先配合python网络爬虫先进行万张PubFig人脸公共图片的爬取,分析出图片具体特征,然后再配合机器学习的OpenCV视觉库进行软件的构建.有一篇Github的文章讲得很详细,大家可以参考:https://github.com/Hironsan/BossSensor. 前几篇博客先向大家讲解如何爬取PubFig人脸数据,然后本片的话先用一些动漫人脸图片,向大

人脸检测及识别python实现系列(3)——为模型训练准备人脸数据 机器学习最本质的地方就是基于海量数据统计的学习,说白了,机器学习其实就是在模拟人类儿童的学习行为.举一个简单的例子,成年人并没有主动教孩子学习语言,但随着孩子慢慢长大,自然而然就学会了说话.那么孩子们是怎么学会的呢?很简单,在人类出生之前,有了听觉开始,就开始不断听到各种声音.人类的大脑会自动组织.分类这些不同的声音,形成自己的认识.随着时间的推移,大脑接收到的声音数据越来越多.最终,大脑利用一种我们目前尚未知晓的机制建立了一个

待更! 参考: python dlib opencv 人脸68点特征检测

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

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72885715 人脸识别热门,表情识别更加.但是表情识别很难,因为人脸的微表情很多,本节介绍一种比较粗线条的表情分类与识别的办法. Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Application中五款已训练模型.VGG16框架(Sequential式.Model式)解读(二) 3.keras系列︱图像

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

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

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

OpenCv人脸检测技术-(实现抖音特效-给人脸戴上墨镜) 本文章用的是Python库里的OpenCv. OpenCv相关函数说明 import cv2 # 导入OpenCv库 cv2.imread(filename) # 读取图像 object = cv2.CascadeClassifier() # 括号里面填Haar级联分类器 """ CascadeClassifier,是Opencv中做人脸检测的时候的一个级联分类器.并且既可以使用Haar,也可以使用LBP特征.Haa

要求:使用10-fold交叉验证方法实现SVM的对人脸库识别,列出不同核函数参数对识别结果的影响,要求画对比曲线. 使用Python完成,主要参考文献[4],其中遇到不懂的功能函数一个一个的查官方文档和相关资料.其中包含了使用Python画图,遍历文件,读取图片,PCA降维,SVM,交叉验证等知识. 0.数据说明预处理 下载AT&T人脸数据(http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html),解压缩后为40个文件夹

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

  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

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

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. ============================

年会签到,拍自己的大头照,有的人可能会拍成横向的,需要旋转,用人脸检测并修正它(图片). 1. 无脑检测步骤为: 1. opencv 读取图片,灰度转换 2. 使用CascadeClassifier()通过训练数据训练分类器 3. detectMultiScale()检测人脸 训练数据集下最基本的人脸haarcascade_frontalface_default.xml 2. 开始检测 1) 斜脸检测失败 用了一张逃避可耻但有用剧照,不知是gakki脸斜还是不清晰的缘故,face_cascade

近期公司要组织开发分享,可是自己还是新手真的不知道分享啥了,然后看了看前段时间研究过OpenCv,那么就分享他把. openCv就不介绍了,说下人脸检測.事实上是通过openCv里边已经训练好的xml文件来进行的,我仅仅是在学习. 我測试中我写了俩个Demo.当中一个是通过Carame来通过摄像头来进行人脸检測看看效果图: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCM

#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

这两天在初学目标检测的算法及步骤,其中人脸检测作为最经典的算法,于是进行了重点研究.该算法最重要的是建立人脸检测分类器,因此我用了一天的时间来学习分类器的训练.这方面的资料很多,但是能按照一个资料运行出结果的确实没有找到,因此我总结了自己的训练经验. 目标检测分为三个步骤: 1.样本的创建 2.训练分类器 3.利用训练的分类器进行目标检测 第一步:样本的创建 ◆     样本分两种: 正样本与负样本(也有人翻译成:正例样本和反例样本),其中正样本是指待检目标样本(例如人脸,汽车,鼻子等),负样本