opencv搭配dlib进行实时检测

2024-09-06

opencv+python+dlib人脸关键点检测、实时检测

安装的是anaconde3.python3.7.3,3.7环境安装dlib太麻烦, 在anaconde3中新建环境python3.6.8, 在3.6环境下安装dlib-19.6.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl,下载地址:https://pypi.org/project/dlib/19.6.1/#files vscode更改配置其中shape_predictor_68_face_landmarks.dat官方训练数据下载地址:http://dlib.net/files/,里

OpenCV实战：人脸关键点检测（FaceMark）

Summary:利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测(Facial Landmark Detection) Author: Amusi Date: 2018-03-20 Note: OpenCV3.4以及上支持Facemark 原文:OpenCV实战:人脸关键点检测(FaceMark) PS:点击“阅读原文”,可以下载所有源码和模型,记得给star哦! 教程目录测试环境引言 Facemark API Facemark训练好的模型利用OpenCV代码

OpenCV/Python/dlib眨眼检测

今天我们来使用面部标志和OpenCV 检测和计算视频流中的眨眼次数. 为了构建我们的眨眼检测器,我们将计算一个称为眼睛纵横比(EAR)的指标,由Soukupová和Čech在其2016年的论文"使用面部标志实时眼睛眨眼检测"中介绍. 今天介绍的这个方法与传统的计算眨眼图像处理方法是不同的,使用眼睛的长宽比是更为简洁的解决方案,它涉及到基于眼睛的面部标志之间的距离比例是一个非常简单的计算. 用OpenCV,Python和dlib进行眼睛眨眼检测我们的眨眼检测实验分为四个部分: 第一步,

OpenCV 和 Dlib 人脸识别基础

00 环境配置 Anaconda 安装 1 下载 https://repo.anaconda.com/archive/ 考虑到兼容性问题,推荐下载Anaconda3-5.2.0版本. 2 安装 3 测试在键盘按 Win + R, 输入 cmd,回车,将会打开cmd窗口,输入 activate base, 如下所示,表明anaconda环境系统变量无误. IDE PyCharm的安装自行百度搜索下载并破解. http://idea.lanyus.com/ OpenCV安装 C:\Users\A

OpenCv dnn module －实时图像分类

配置环境:OpenCv3.4, vs2013(x64),Win7.用OpenCv dnn module 实时检测摄像头,视频和图像的分类示例原代码为:https://docs.opencv.org/3.4.0/da/d9d/tutorial_dnn_yolo.html,https://github.com/pjreddie/darknet/tree/master/data,可以下载分类文件.根据不同的model,选择不同的names.https://pjreddie.com/darknet/yo

Python OpenCV4趣味应用系列(四)---颜色物体实时检测

今天,我们来实现一个视频实时检测颜色物体的小实例,视频中主要有三个颜色物体,我们只检测红色和绿色的球状物体,如下图所示: 第一步需要打开视频(或者摄像头): cap = cv2.VideoCapture('1.mp4') # 打开视频文件 # cap = cv2.VideoCapture(0) # 打开USB摄像头然后需要循环取帧,进行颜色物体检测.检测颜色物体使用的是HSV阈值来筛选颜色,所以HSV阈值的设定是关键,下面是常用颜色的HSV表: 但是针对具体图片还需要自己写个小工具取提取图片上

dlib人脸关键点检测的模型分析与压缩

本文系原创,转载请注明出处~ 小喵的博客:https://www.miaoerduo.com 博客原文(排版更精美):https://www.miaoerduo.com/c/dlib人脸关键点检测的模型分析与压缩.html github项目:https://github.com/miaoerduo/dlib-face-landmark-compression 人脸关键点检测的技术在很多领域上都有应用,首先是人脸识别,常见的人脸算法其实都会有一步,就是把人脸的图像进行对齐,而这个对齐就是通过关键点

页面刷新方式实时检测cookie是否失效

在浏览器端每隔10秒钟刷新一次页面,可用于检查cookie值是否失效. 在study.php文件中存在这样一条语句: <meta http-equiv="refresh" content="10;url=study.php"> <?php session_start(); if($_COOKIE['cookie1']!=''){ ?> <html> <head> <meta http-equiv="Co

[C++]Linux之网络实时检测功能

声明:如需引用或者摘抄本博文源码或者其文章的,请在显著处注明,来源于本博文/作者,以示尊重劳动成果,助力开源精神.也欢迎大家一起探讨,交流,以共同进步,乃至成为朋友- 0.0 由于学习操作系统实验课程的缘故,这几日都在捣鼓底层,也发现底层确实蛮有意思的.其中,有一个实验要求实时检测网络速率嘛,今晚终于搞定了~ 大致思路如下: 1.读取linux文件系统下的/proc/net/dev目录,读取其网络配置信息温馨提示:除了第一/二行外,剩余各行分别是计算机主机的[各网卡(有线网卡*/本机回环*/无

oninput、onchange与onpropertychange事件的区别, 与input输入框实时检测

这几天项目着急,同时也学到好多以前没有接触过的知识.oninput.onchange与onpropertychange事件的区别, 与input输入框实时检测 onchange事件只在键盘或者鼠标操作改变对象属性,value的值发生变化且失去焦点时触发,用户js改变value时无法触发: onkeydown/onkeypress/onkeyup键盘事件来监测的话,监听不了右键的复制.剪贴和粘贴这些操作. oninput是标准浏览器的事件,对于检测 textarea, input:text,inp

OpenCV 学习笔记 07 目标检测与识别

目标检测与识别是计算机视觉中最常见的挑战之一.属于高级主题. 本章节将扩展目标检测的概念,首先探讨人脸识别技术,然后将该技术应用到显示生活中的各种目标检测. 1 目标检测与识别技术为了与OpenCV 学习笔记 05 人脸检测和识别进行区分:需重新说明一下什么是目标检测. 目标检测是一个程序,它用来确定图像的某个区域是否有要识别的对象,对象识别是程序识别对象的能力.识别通常只处理已检测到对象的区域.若人们总是会在有人脸图像的区域去识别人脸. 在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术,本章会用到:

同时绑定onpropertychange 和 oninput 事件，实时检测 input、textarea输入改变事件，支持低版本IE，支持复制粘贴

实时检测 input.textarea输入改变事件,支持低版本IE,支持复制粘贴检测input.textarea输入改变事件有以下几种: 1.onkeyup/onkeydown 捕获用户键盘输入事件. 缺陷:复制粘贴时无法检测 2.onchenge 缺陷:要满足触发条件:当前对象的属性改变(由键盘或鼠标触发)且对象失去焦点 3.onpropertychange 当前对象属性改变就会触发缺陷:只支持低版本IE 4.oninput 和onpropertychange类似,当前对象属性改变就会触发

cvSmooth函数和 OpenCV自带的人脸检测

记录cvSmooth函数的用法和 OpenCV自带的人脸检测. (1)cvSmooth函数 void cvSmooth( const CvArr* src, CvArr* dst,int smoothtype=CV_GAUSSIAN,int param1, int param2, double param3, double param4 ); src:输入图像. dst:输出图像. smoothtype平滑方法: CV_BLUR_NO_SCALE(简单不带尺度变换的模糊),对每个象素的 para

OpenCV+海康威视摄像头的实时读取

OpenCV+海康威视摄像头的实时读取本文由 @lonelyrains出品.转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/lonelyrains/article/details/50350052 之前没想过会有这么多朋友遇到问题,所以建了一个qq群536898072,专门供大家以后一起交流讨论图像和机器学习的project实践问题. 环境硬件: PC:i7-4970 16GB内存摄像头型号:DS-2CD3310D-I(2.8mm) 软件: windows-x64.

mysql触发器实时检测一条语句进行备份删除

问题描述:用户有一个这样一个需求,在一张表里会不时出现 "违规" 字样的字段,需要在出现这个字段的时候,把整行的数据删掉.这是个采集任务,如果发现有"违规"字样的数据,会整点或者什么时间进行统一上报,也无法对源头进行控制让这种数据不生成. 现在需要实现以下需求:1.实时检测这条数据的产生,发现后删除 2.在删除之前作备份这条数据解决思路:需要明确解决思路, 1.首先是如何实时探测删除?询问开发,这条数据的生成方式为insert,就可以做一个当表做插入的时候,然后做

HAAR与DLib的实时人脸检测之实现与对比

人脸检测方法有许多,比如opencv自带的人脸Haar特征分类器和dlib人脸检测方法等. 对于opencv的人脸检测方法,优点是简单,快速:存在的问题是人脸检测效果不好.正面/垂直/光线较好的人脸,该方法可以检测出来,而侧面/歪斜/光线不好的人脸,无法检测.因此,该方法不适合现场应用.而对于dlib人脸检测方法采用64个特征点检测,效果会好于opencv的方法识别率会更高,本文会分别采用这几种方法来实现人脸识别.那个算法更好,跑跑代码就知道. 实时图像捕获首先在进行人脸识别之前需要先来学点O

Opencv与dlib联合进行人脸关键点检测与识别

前言依赖库:opencv 2.4.9 /dlib 19.0/libfacedetection 本篇不记录如何配置,重点在实现上.使用libfacedetection实现人脸区域检测,联合dlib标记人脸特征点,最后使用opencv的FaceRecognizer实现人脸识别. 准备工作 1.配置好Opencv2.4.9.(Opencv3.1需要另外下载一个包才有FaceRecognizer) 2.配置好dlib 19.0(版本其实没有多大关系) 3.配置好ShiQi.Yu的人脸检测库思想训练

python dlib 面部轮廓实时检测

1.dlib 实现动态人脸检测及面部轮廓检测模型下载连接 : http://dlib.net/files/ # coding:utf-8 import cv2 import os import dlib # http://blog.topspeedsnail.com/archives/6935 def assure_path_exists(path): dir = os.path.dirname(path) if not os.path.exists(dir): os.makedirs(dir

OpenCV 学习笔记 05 人脸检测和识别

本节将介绍 Haar 级联分类器,通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与已知对象是否匹配. 本章将考虑如何将多个 Haar 级联分类器构成一个层次结构,即一个分类器能识别整体区域(如人脸),而其他的分类器可识别小的区域(如鼻子.眼睛和嘴). 1 Haar 级联的概念图像会因灯光.视角.视距.摄像头抖动以及数字噪声的变化而使得细节变得不稳定.所以提取图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有作用.这些提取的结果被称为特征. 专业的表述为:从图像数据中提取特征.虽然任意像素都可能影响多

Python 3 利用 Dlib 实现人脸检测和剪切

0. 引言利用 Python 开发,借助 Dlib 库进行人脸检测 / face detection 和剪切: 1. crop_faces_show.py : 将检测到的人脸剪切下来,依次排序平铺显示在新的图像上: 实现的效果如图1 所示,将图1 原图中的 6 张人脸检测出来,然后剪切下来,在图像窗口中依次输出显示人脸: 2. crop_faces_save.py : 将检测到的人脸存储为单个人脸图像: 图 1 原图和 crop_faces_show.py 处理后得到的平铺人脸图像窗

opencv搭配dlib进行实时检测

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