学校里有门图像处理的课程最终需要提交一个图像处理系统, 正好之前对于opencv有些了解,就简单的写一个人脸识别小程序吧 效果图如下 笔者IDE使用Pycharm,GUI编程直接使用内置的tkinter 环境: python3.6 opencv4.1 首先导入需要使用的各个库 #-*- coding: utf-8 -*- import sys import importlib import cv2 import tkinter as tk import tkinter.messagebox fr

PyQt5+Caffe+Opencv搭建人脸识别登录界面(转载) 最近开始学习Qt,结合之前学习过的caffe一起搭建了一个人脸识别登录系统的程序,新手可能有理解不到位的情况,还请大家多多指教. 我的想法是用opencv自带的人脸检测算法检测出面部,利用caffe训练好的卷积神经网络来提取特征,通过计算当前检测到的人脸与已近注册的所有用户的面部特征之间的相似度,如果最大的相似度大于一个阈值,就可以确定当前检测到的人脸对应为这个相似度最大的用户了. ###Caffe人脸识别 因为不断有新的用户加入

我们大家都编写过程序,但是如果能够设计一个GUI界面,会使程序增添一个很大的亮点!今天就让我们来用目前十分流行的python语言写出一个最基本的GUI,为日后设计更加漂亮的GUI打下基础. 工具/原料 Python编译软件 PyQt设计软件 方法/步骤   1 首先,如果没有安装python和PyQt软件的请先直接搜索下载并安装.python是一个开源软件,因此都是可以在网上免费下载的,最新版本即可.下载完成后,我们先打开PyQt designer. 2 打开后,首先是一个默认的新建窗口界面,在

Face Id是一款高端的人脸解锁软件,官方称:"在一百万张脸中识别出你的脸."百度.谷歌.腾讯等各大企业都花费数亿来鞭策人工智能的崛起,而实际的人脸识别技术是否有那么神奇? 绿帽识别器 固然是没有的!万万别再当一只井底之蛙! 互联网火速的发展,网络上大量Python程序员共享的各类资源库,人脸识别早就是各位程序员必备技能之一了,一点也不神奇. 如今只需用Python的数四十行代码就可以完成人脸定位!小编用马蓉照片做一个五官定位!固然python库使用到人工智能定位五官.让机器学习上千

需要掌握知识python,opencv和机器学习一类的基础 过一段时间代码上传github,本人菜j一个,虽然是我自己谢的,也有好多不懂,或者我这就是错误方向 链接:https://pan.baidu.com/s/15IK5RWrRAr_wNLFreuK7VQ 提取码:ykkn 人脸识别的步骤: 人脸检测 haar人脸检测, lbp人脸检测 特征处理 图片大小尺寸统一 彩色灰度转换 图片编成一维矩阵 特征提取处理 归一化 特征选择-删除低方差的特征 分析进行特征降维 训练集与测试集以一定比例数据

概述: OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库 为什么有OpenCV? 计算机视觉市场巨大而且持续增长,且这方面没有标准API,如今的计算机视觉软件大概有以下三种: 1.研究代码(慢,不稳定,独立并与其他库不兼容) 2.耗费很高的商业化工具(比如Halcon, MATLAB+Simulink) 3.依赖硬件的一些特别的解决方案(比如视频监控,制造控制系统,医疗设备)这是如今的现状,而标准的API将简化计算机视觉程序和解决方案的开发,OpenCV致力于成为这样的标准API

原文连接:https://mp.weixin.qq.com/s/3BgDld9hILPLCIlyysZs6Q 哈喽,大家好. 今天给大家总结几个简单.好用的人脸识别算法. 人脸识别是计算机视觉中比较常见的技术,生活中,我们接触最多的人脸识别场景是人脸考勤,我之前还专门写过一篇人脸考勤的项目,感兴趣的朋友可以看看. 人脸识别的算法最核心的工作是从一张图片中识别出人脸的位置.识别的算法可以说是多种多样, 下面我就来为大家一一介绍下. 1. HoG人脸检测 该算法采用传统的机器学习算法来识别人脸.传统

首先给大家推荐一本书:机器学习算法原理与编程实践 本文内容全部转载于书中,相当于一个读书笔记了吧 绪论 1992年麻省理工学院通过实验对比了基于结构特征的方法与基于模版匹配的方法,发现模版匹配的方法要优于基于特征的方法. 以支持向量机为代表的统计学习理论在随后被应用到了人脸识别与确认中去.但是由于算法运行效率问题,很快被一种新的算法替代了.这就是2001年康柏研究院提出的基于简单矩形特征和AdaBoost的实时人脸检测系统.该方法的主要贡献包括: 1.可以快速计算简单矩形特征作为人脸图像特征 2

案例一 导入图片 思路: 1.导入库 2.加载图片 3.创建窗口 4.显示图片 5.暂停窗口 6.关闭窗口 # 1.导入库 import cv2 # 2.加载图片 img = cv2.imread('a.png') # 3.创建窗口 cv2.namedWindow('window 1 haha') # 4.显示图片 cv2.imshow('window 1',img) # 5.暂停窗口 cv2.waitKey(0) # 6.关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 案例二 在图片

该项目基于Github上面的开源项目人脸识别face-recognition,主要是对图像和视频中的人脸进行识别,在开源项目给出的例子基础上对视频人脸识别的KNN算法进行了实现. 0x1 工程项目结构 0x2 项目中的3个py文件 recognize_people_from_image.py是对图片中的人脸进行识别. recognize_people_from_video.py是对视频中的人脸进行识别.特点:运行快,准确度低 recognize_people_from_video_knn.py是

0.引言 学Python这么久了,一直想做个界面出来,最近发现Python有个内置库tkinter,利用它可以很轻松做出一些简易的UI界面,首先来看Python官方对Tkinter的说明: The tkinter package ("Tk interface") is the standard Python interface to the Tk GUI toolkit. Both Tk and tkinter are available on most Unix platforms,

1.安装python,在这里我的版本是python 3.6 2.安装pycharm,我的版本是pycharm 2017 3.安装pip  pip 版本10 4.安装 numpy    :pip install numpy 5.安装opencv

"""Performs face alignment and calculates L2 distance between the embeddings of images.""" # MIT License # # Copyright (c) 2016 David Sandberg # # Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy #

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

Python人工智能之人脸识别face_recognition安装 face_recognition 模块使用系统环境搭建 系统环境 Ubuntu / deepin操作系统 Python 3.6 pycharm 开发工具 开发环境配置,安装各种系统包 人脸检测基于dlib,dlib依赖Boost和cmake 在windows中如果要使用dlib还是比较麻烦的,如果想省时间可以在anaconda中安装  conda install -c conda-forge dlib=19.4 $ sudo a

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

Python主窗口 Python特定的GUI界面,是一个图像的窗口,tkinter是python自带的,可以编辑的GUI界面,我们可以用GUI实现很多一个直观的功能,如何想开发一个计算器,如果只是一个程序输入,输出窗口的话,是没用用户体验的.所有开发一个图像化的小窗口,就是必要的. #coding=utf-8 import Tkinter as tk def create_windows(fun): def only_windows(): #第1步,建立窗口windows windows = t

前面一直都是使用命令行运行代码,不够人性化.这篇用Python编写一个GUI界面,使用PyQt5编写图像处理程序.包括:打开.关闭摄像头,捕获图片,读取本地图片,灰度化和Otsu自动阈值分割的功能. 使用Qt Designer来设计界面.而anaconda里自带了designer.exe,我使用的就是这个.designer.exe的路径:D:\ProgramData\Anaconda3\Library\bin\,如果是普通的Python环境,则需要自行安装 pip install pyqt5-t

人脸识别需要init初始化(FaceServer中),离开时需要unInit销毁:当一个含有人脸识别的界面A跳向另一个含有人脸识别的界面B时,由于初始化和销毁都是对FaceServer类加锁(synchronized (this) {})的,所以导致注册时为注销失败,或注册了又被注销失败. FaceServer类中:初始化:在这里插 public boolean init(Context context) { synchronized (this) { if (faceEngine == nul

因为之前学习过tkinter库,所以在学习了人脸识别模块的编写后, 打算绘制一个简单的GUI来应用人脸识别功能. 主界面如下所示: 签到打开在点开后直接进行人脸识别,如果成功则自动关闭视频窗口. 录入新的人脸界面: 输入姓名后打开摄像头,开始拍摄镜头前的人的照片,然后生成训练文件. 并且可以查询历史签到记录. 这里需要另外添加的模块是关于数据库的,这里选用了sqlite,所需的功能也很简单, 只需要两个表,一个用来存放用户姓名,一个用来存放签到记录. 这里是数据库模块的代码 db.py: imp