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

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

如题 这里将任务分解为三大部分: 1.录播放视频 2.人脸检测 3.部分高斯模糊 其中重点放在人脸检测和部分高斯模糊上 1.录播放视频(以opencv中的VideoCapture类进行实现) 首先罗列下操作环境:win10+vs2013+opencv3.0+单摄像头 opencv中提供了VideoCapture和CvCapture对视频进行操作 其中官方给出CvCapture的API为 实例化CvCapture对象的时候,需要调用cvCaptureFromCAM(int device)进行实例化

在opencv中,人脸检测用的是harr或LBP特征,分类算法用的是adaboost算法.这种算法需要提前训练大量的图片,非常耗时,因此opencv已经训练好了,把训练结果存放在一些xml文件里面.在opencv3.0版本中,训练好的文件放在 \build\etc\文件夹下,有两个文件夹haarcascades和lbpcascades,前者存放的是harr特征训练出来的文件,后者存放的是lbp特征训练出来的文件. 人脸检测主要用到的是CascadeClassifier这个类,以及该类下的dete

git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision # coding:utf-8 import cv2 filename = "../data/mm3.jpg" def detect(filename): # 创建检测人脸的对象 要在opencv的目录下找到xml文件,放置到自己项目中 face_cascade = cv2.CascadeClassifier("../data/haarcascade_frontalface_def

前段时间看的OpenCV,其实有很多的例子程序,参考代码值得我们学习,对图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征有一定了解后. 对本文中的例子程序刚开始没有调通,今晚上调通了,试了试效果还可以,还需要深入理解.值得大家动手试试,还是很有成就感的,虽然是现成的例子....... 环境:OpenCV3.1+VS2013+WIN10 复制代码/*! * \file Capture.cpp * * \author ranjiewen * \date 十一月 2016 * * http:

链接地址:http://www.cnblogs.com/lknlfy/archive/2012/03/10/2388776.html 一.概述 初次看到FaceDetector这个类时,心里想:Android真的很强大.但直到我实际应用它的时候,心情从高山跌倒了谷底(看实现中的结果就知道了),再仔细看看官方文档,才知道这个类是API LEVEL1的,我就晕了,这就说明这个类很早就有了,但为什么到现在还没有得到改善呢.写这篇文章的目的还有一个,就是想强调一下用SurfaceView来画图的时候,要

学习深度学习已有一段时间了,总想着拿它做点什么,今天终于完成了一个基于caffe的人脸检测,这篇博文将告诉你怎样通过caffe一步步实现人脸检测.本文主要参考唐宇迪老师的教程,在这里感谢老师的辛勤付出. 传统机器学习方法实现人脸检测: 人脸检测在opencv中已经帮我们实现了,我们要把它玩起来很简单,只需要简简单单的几行代码其实就可以搞定.(haarcascade_frontalface_alt.xml这个文件在opencv的安装目录下能找到,笔者的路径是:E:\opencv2.4.10\ope

笔者今年做了一个和人脸有关的android产品,主要是获取摄像头返回的预览数据流,判断该数据流是否包含了人脸,有人脸时显示摄像头预览框,无人脸时摄像头预览框隐藏,看上去这个功能并不复杂,其实在开发过程中,遇到的问题也不多,全部都处理了,在正式推出前,这个产品在公司内部也测试了几个月,也没发现bug,但最近实施人员,在客户公司做实施时,反馈回来各种问题,这些问题有部分是程序bug,也有一部分是和硬件有关,因为测试环境有限,笔者无法对各种型号,各个厂家的硬件进行测试,这篇文章主要是记录,摄像头给我们

参考自https://www.pyimagesearch.com/2017/04/03/facial-landmarks-dlib-opencv-python/ 在原有基础上有一部分的修改(image改为可选参数,若不填则为拍照后选取),如果有想深入学习的,可以去关注这位'吴克'先生的文章. 本文不涉及关于人脸检测的训练部分(虽然之后随着学习深入我会再发相关的随笔),只是简单的用轮子. 今天我们来使用dlib和opencv进行人脸的检测标注 首先安装opencv和dlib的方法 pip inst

前言 上一篇博文与大家分享了简单的图片人脸识别技术,其实在实际应用中,很多是通过视频流的方式进行识别,比如人脸识别通道门禁考勤系统.人脸动态跟踪识别系统等等. 案例 这里我们还是使用 opencv 中自带了 haar人脸特征分类器,通过读取一段视频来识别其中的人脸. 代码实现: # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = "小柒" __blog__ = "https://blog.52itstyle.vip/" import cv2 i

在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节.人脸检测之Haar分类器),其检测效果也是不错的,但是目前人脸检测的应用场景逐渐从室内演变到室外,从单一限定场景发展到广场.车站.地铁口等场景,人脸检测面临的要求越来越高,比如:人脸尺度多变.数量冗大.姿势多样包括俯拍人脸.戴帽子口罩等的遮挡.表情夸张.化妆伪装.光照条件恶劣.分辨率低甚至连肉眼都较难区分等.在这样复杂的环境下基于Haar特征的人脸检测表现的不尽人意.随着深度学

using System; using System.Collections.Generic; using System.Drawing; using System.Drawing.Drawing2D; using System.Drawing.Imaging; using System.Linq; using System.Runtime.InteropServices; using System.Text; namespace ArcSoft_Face_Demo_X32 { public c

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

人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来. 目前人脸检测的方法主要有两大类:基于知识和基于统计. 基于知识的方法:主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛.眉毛.嘴巴.鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸.主要包括模板匹配.人脸特征.形状与边缘.纹理特性.颜色特征等方法. 基于统计的方法:将人脸看作一个整体的模式——二维像素矩阵,从统计

Java下使用opencv进行人脸检测 工作需要,研究下人脸识别,发现opencv比较常用,尽管能检测人脸,但识别率不高,多数是用来获取摄像头的视频流的,提取里面的视频帧,实现人脸识别时通常会和其他框架搭配使用,比如face_recognition.SeetaFace Engine.Facenet.不过这里先简单介绍下opencv在java下的使用(网上大多都是C++的demo,这里是使用其java接口,还提供了python的接口). 这里简单说下opencv(版本为340)的安装 window

这两天学习了人脸识别,看了学长写的代码,边看边码边理解搞完了一边,再又是自己靠着理解和记忆硬码了一边,感觉还是很生疏,就只能来写个随笔加深一下印象了. 关于人脸识别,首先需要了解的是级联分类器CascadeClassifier,它可以它既可以是Haar特征,也可以是LBP特征的分类器,可以加载OpenCV所提供的库当中的.xml文件,文件存放在anaconda\pkgs\libopencv-3.4.1-h875b8b8_3\Library\etc的haarcascades文件夹中,包含了许多个.

0. 引言 / Overview 介绍 Dlib 中基于 HOG,Histogram of Oriented Gradients / 方向梯度直方图 实现 Face Detect / 人脸检测 的两个 Examples / 例程 : 1. face_detector.py:   单张图片中的单个/多个人脸的面部定位 : 2. face_landmark_detection.py:  单张图片的脸部特征点标定 : 如果在 Windows下开发,在 Python 中安装 Dlib 有问题,可以参考我

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

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