-- 图3.面部对齐.左:检测到面部标志和凸包.中:凸包上的点的Delaunay三角剖分.右:通过仿射扭曲三角形进行面部对齐. 1 人脸对齐 1.1 脸部地标检测 两个脸部的几何形状非常不同,因此我们需要对源脸部进行一些扭曲以使其覆盖目标脸部,但是我们还想确保我们不会使其扭曲而无法识别. 首先使用dlib在两个图像上检测面部标志.但是,与“ 脸部变形”不同,我们不也不应使用所有点进行脸部对齐. 我们只需要如图所示的人脸外边界上的点即可. 1.2 查找凸包在计算机视觉和数学术语中,点或形状的集合的

Python 调用图像融合API 本文记录使用Python,调用腾讯AI开放平台的图像融合API.官网给出的Demo用的是PHP,博主作为Python的粉丝,自然想用它来和『最好的』的语言一较高下,顺便加深对服务调用的理解 官网PHP实现 腾讯的官方文档应该写的非常详细了,可以直接运行的PHP代码如下: <?php // getReqSign :根据 接口请求参数 和 应用密钥 计算 请求签名 // 参数说明 // - $params:接口请求参数(特别注意:不同的接口,参数对一般不一样,请以具

去年的建军节,一个展示军装照的H5人脸融合游戏火遍朋友圈,带来很好的传播效果.最近欧冠决赛要来了,公司决定做一个寻找和你最像的欧冠球星的H5游戏,那么该怎么做呢?认真分析了一下,这个游戏其实用到的技术还是挺多的,是一个比较综合的项目.主要用到技术如下: > 人脸识别> Python web和Java web> 域名解析和nginx> 微信JS> H5页面 人脸识别 人脸识别的API各大平台都有提供,百度,阿里,优图(腾讯),Face++. 各家的API大体相似,主要区别只是取

OpenCV + python 实现人脸检测(基于照片和视频进行检测) Haar-like 通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而言,使用到的函数很少,也就普通的读取图片,灰度转换,显示图像,简单的编辑图像罢了. 如下: 读取图

当前,人脸识别应用于许多领域,如支付宝的用户认证,许多的能识别人心情的 AI,也就是人的面部表情,还有能分析人的年龄等等,而这里面有着许多的难度,在这里我想要分享的是一个利用七牛 SDK 简单的实现人脸识别的方法,当然七牛的 SDK 中提供了很多的拓展,在返回的 JSON 中包含着如年龄等信息,这里就不进行分享了.这里我们要使用的是七牛云平台中由阅面科技提供的 API. 以下为官方给出的功能: 人脸 1v1 比对 人脸关键点(106 点) 人脸属性(年龄,性别) 我们要用的服务就是第一个:人脸

首先安装Dlib,Opencv库 Dlib安装链接:http://www.cnblogs.com/as3asddd/p/7237280.html 环境:Mac Sierra 10.12.1 Python 2.7.1 设置特征检测器,dlib有已经训练的好的需要下载,也可以自己根据需要训练 下载链接:http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 下载完之后解压,将路径送到dlib.shape_predictor()里

下午的时候,配好了OpenCV的Python环境,OpenCV的Python环境搭建.于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别,如下文. 必备知识 Haar-like 通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而言,使用到的函数

本文的模型使用了C++工具箱 dlib 基于深度学习的最新人脸识别方法,基于户外脸部数据测试库Labeled Faces in the Wild 的基准水平来说,达到了99.38%的准确率. dlib :dlib C++ Library 数据测试库Labeled Faces in the Wild:LFW Face Database : Main 模型提供了一个简单的 face_recognition 命令行工具让用户通过命令就能直接使用图片文件夹进行人脸识别操作. 特征 在图片中捕捉人脸 在一

人脸识别主要步骤: face_recognition 库的安装 安装此库,首先需要安装编译dlib,此处我们偷个懒,安装软件Anaconda(大牛绕过),此软件预装了dlib. 安装好后,我们直接通过pip 安装face_recognition库,命令如下 python -m pip install face_recognition 调用一下库,检查是否成功导入 没报错,就是安装成功了. 按照以上办法在安装numpy 和python-opencv 两个库就可以了 通过face_recogniti

介绍 人脸识别是什么?或识别是什么?当你看到一个苹果时,你的大脑会立刻告诉你这是一个苹果.在这个过程中,你的大脑告诉你这是一个苹果水果,用简单的语言来说就是识别.那么什么是人脸识别呢?我肯定你猜对了.当你看着你的朋友走在街上或他的照片时,你会认出他是你的朋友保罗.有趣的是,当你看你的朋友或他的照片时,你首先要看他的脸,然后再看其他东西.你想过为什么要这么做吗?这是为了让你看他的脸就能认出他来.好吧,这是你的面部识别. 但真正的问题是人脸识别是如何工作的?它非常简单和直观.举一个现实生活中的例子,

微信:一个提供即时通讯服务的应用程序,更是一种生活方式,超过数十亿的使用者,越来越多的人选择使用它来沟通交流. 不知从何时起,我们的生活离不开微信,每天睁开眼的第一件事就是打开微信,关注着朋友圈里好友的动态,而朋友圈中或虚或实的状态更新,似乎都在证明自己的“有趣”,寻找那份或有或无的存在感. ​ ​ 有人选择在朋友圈记录生活的点滴,有人选择在朋友圈展示自己的观点.有时我们想去展示自己,有时又想去窥探着别人的生活,而有时又不想别人过多的了解自己的生活,或是屏蔽对方,或是不给对方看朋友圈,又或是不想

配好了OpenCV的Python环境,OpenCV的Python环境搭建.于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别,如下文. 必备知识 Haar-like Haar-like百科释义.通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而

识别图片 #coding=utf-8 import requests,cv2 import re import os import bs4 #2.读取图片 filename = 'E:/Python/Crawler/faces/face7.jpg' image = cv2.imread(filename) #3.加载人脸模型 级联分类器 face_moel = cv2.CascadeClassifier('E:/Python/Crawler/faces/facemodel.xml') #4.对图

摘要:本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像融合及加法运算,包括三部分知识:图像融合.图像加法运算.图像类型转换. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 五.图像融合.加法运算及图像类型转换>,作者:eastmount. 一.图像加法运算 1.Numpy库加法 其运算方法是:目标图像 = 图像1 + 图像2,运算结果进行取模运算. 当像素值<=255时,结果为"图像1+图像2",例如:120+48=168 当像素值>255时,结果为对25

人脸特征提取 本文主要使用dlib库中的人脸特征识别功能. dlib库使用68个特征点标注出人脸特征,通过对应序列的特征点,获得对应的脸部特征.下图展示了68个特征点.比如我们要提 取眼睛特征,获取37到46这几个特征点即可. 开搞! 在代码中增加类似的映射,直接通过调用对应部位. Python学习交流Q群:660193417##3 FACIAL_LANDMARKS_68_IDXS = OrderedDict([ ("mouth", (48, 68)), ("right_ey

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression,Ridge,Lasso from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor from sklearn.ensemble import ExtraTreesRegressor from sklearn.datasets import fetch_oli

人脸检测 人脸检测使用到的技术是OpenCV,上一节已经介绍了OpenCV的环境安装,点击查看. 功能展示 识别一种图上的所有人的脸,并且标出人脸的位置,画出人眼以及嘴的位置,展示效果图如下: 多张脸识别效果图: 技术实现思路 图片转换成灰色(去除色彩干扰,让图片识别更准确) 图片上画矩形 使用训练分类器查找人脸 具体实现代码 图片转换成灰色 使用OpenCV的cvtColor()转换图片颜色,代码如下: import cv2 filepath = "img/xingye-1.jpg"

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:   动图有点花,讲究着看吧:   如果是捕捉摄像头,只需要改变以下代码即可: cap = cv2.VideoCapture(0)

■环境 Python 3.6.0 Pycharm 2017.1.3 ■库.库的版本 OpenCV 3.4.1 (cp36) ■haarcascades下载 https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades 以下训练库之间的区别待调查.   ■目标图片   ■结果图片    

今天在搜索人脸识别的文章时,无意中搜到一个比较开源代码,介绍说是这个系统人脸的识别率 是比较高的,可以达到:99.38%.这么高的识别率,着实把我吓了一跳.抱着实事求是的态度.个人 就做了一些验证和研究. 按照github和网上的例子,安装成功后,使用里面的测试用例进行测试.从网上下载了十个人多 图片,能够识别到人脸的概率的确很高,基本可以达到上面的参数. 在识别到具体人的例子中,我拿例子自带的图片+自己拍摄的图片进行对比.发现这个识别率的确挺 高的.当从网上down下来的照片进行测试时,发现系