下面是一些USB摄像头的驱动(大多数摄像头都支持uvc标准): 1 使用软件库里的uvc-camera功能包 1.1 检查摄像头 lsusb ------------------------------------- 显示如下: Bus 002 Device 001: ID 1d6b:0003 Linux Foundation 3.0 root hub Bus 001 Device 007: ID 046d:082b Logitech, Inc. Webcam C170 Bus 001 Devi

github地址https://github.com/ngunauj/facedetection 熟悉ros环境.ubuntu16.04 + ros kinetic版本.使用笔记本自带摄像头,完成人脸的实时检测.代码可能会更改,具体以github上的代码为主. camera_subscribe.cpp 订阅camera发出的图片信息,然后对Mat 类型的图片进行每一帧图片的人脸检测,人脸检测代码参考opencv的开源代码. /* *********************************

1. 引言 在某些场景下,我们不仅需要进行实时人脸检测追踪,还要进行再加工:这里进行摄像头实时人脸检测,并对于实时检测的人脸进行初步提取: 单个/多个人脸检测,并依次在摄像头窗口,实时平铺显示检测到的人脸: 图 1 动态实时检测效果图 检测到的人脸矩形图像,会依次 平铺显示 在摄像头的左上方: 当多个人脸时候,也能够依次铺开显示: 左上角窗口的大小会根据捕获到的人脸大小实时变化: 图 2 单个/多个人脸情况下摄像头识别显示结果 2. 代码实现 主要分为三个部分: 摄像头调用,利用 OpenCv

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

0. 引言 利用 Python 开发,借助 Dlib 库捕获摄像头中的人脸,进行实时人脸 68 个特征点标定: 支持多张人脸: 有截图功能: 图 1 工程效果示例( gif ) 图 2 工程效果示例( 静态图片 ) 1. 开发环境 Python: 3.6.3 Dlib: 19.7 OpenCv, NumPy import dlib # 人脸检测的库 Dlib import numpy as np # 数据处理的库 NumPy import cv2 # 图像处理的库 OpenCv 2. 源码介绍

PYTHON ubuntu16.04 默认安装的Python版本2.7.12,当用pip install opencv-python 安装了opencv for python 3.3.0.10后,运行命令 python -c "import cv2;cap=cv2.VideoCapture(0);print(cv2.isOpened())" 输出为false 经过各种百度,安装其他包文件也没有解决问题. 索性回头运行命令:pip uninstall opencv-python,卸载op

前段时间使用OpenCV的库函数实现了人脸检测和人脸识别,笔者的实验环境为VS2010+OpenCV2.4.4,opencv的环境配置网上有很多,不再赘述.检测的代码网上很多,记不清楚从哪儿copy的了,识别的代码是从OpenCV官网上找到的:http://docs.opencv.org/trunk/modules/contrib/doc/facerec/facerec_api.html 需要注意的是,opencv的FaceRecogizer目前有三个类实现了它,特征脸和fisherface方法

本文为原创作品,转载请注明出处 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring 和 http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 作者:晨凫追风 配置完Opencv,用来显示一张图片好像有点点不太过瘾,久闻Opencv大名.总得来一发看起来有点点稍微有点点好玩的应用嘛. (…………………..自行忽略…………………)Opencv由于它的开源,给我等凡人提供了非常好的机会接触世界上顶级大师的作品(…………………..自行忽略…………………

Jetson AGX Xavier安装的ROS是Melodic版本的,所以部署的时候用到的包都是Melodic的. 1. 查看USB摄像头 摄像头连接Xavier设备,调用命令查看. ls /dev/video* 会显示/dev/video0,说明摄像头连接成功. 启用摄像头. cheese 调用该命令后会出现摄像头界面,证明摄像头可以正常使用. 2. 安装usb_cam包 sudo apt install ros-melodic-usb-cam* 3. 安装image相关包 sudo apt-

1.安装的一些包  kinect用的freenect: $ sudo apt-get install ros-indigo-freenect-launch $ sudo apt-get install ros-indigo-freenect-camera $ sudo apt-get install ros-indigo-freenect-stack 驱动安装好后,首先在终端输入“roscore”,启动节点,然后在新的终端输入“roslaunch freenect_launch freenect

ARM平台实现于仕琪人脸检测库YSQfastfd 平台要求 ARM32 platform hardware board Ubuntu 16.04 with GTK3 library USB camera (480P/720P), YUYV 步骤 - libgtk--dev libegl1-mesa-dev sudo git clone git@github.com:OAID/YSQfastfd.git cd YSQfastfd/ sudo make -j4 sudo chmod +x ./run

人脸检测及识别python实现系列(6)——终篇:从实时视频流识别出“我” 终于到了最后一步,激动时刻就要来临了,先平复一下心情,把剩下的代码加上,首先是为Model类增加一个预测函数: #识别人脸 def face_predict(self, image): #依然是根据后端系统确定维度顺序 if K.image_dim_ordering() == 'th' and image.shape != (1, 3, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE): image = resize_im

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

人脸检测及识别python实现系列(1)——配置.获取实时视频流 1. 前言 今天用多半天的时间把QQ空间里的几篇年前的旧文搬到了这里,算是完成了博客搬家.QQ空间里还剩下一些记录自己数学学习路线的学习日志,属于私人性质,不再搬运了.过完春节,快马加鞭地重修完高阶偏导数后,终于感觉到疲惫了,潜意识里觉得是时候做点东西了,一是练练手,二是换换脑子,用新鲜东西刺激一下自己,好把学习效率保持下去.于是,我选择了自己最感兴趣的人脸识别,期望能够通过摄像头识别出我自己来.正好,前两天济南新闻上说济南火车站

1.在windows下编写人脸检测.识别系统.目前已完成:可利用摄像头提取图像,并将人脸检测出来,未进行识别. 2.在linux下进行编译在windows环境下已经能运行的代码. 为此进行了linux系统下OpenCv的安装. 在linux中安装OpenCv遇到了很多问题,已经解决,但是花费了不少时间.目前:可以在linux下编译OpenCv项目,但是运行生成的程序时出现问题.初步认定为采用了虚拟机而导致运行内存不足,程序直接崩溃,将继续解决这个问题. 花费较多时间安装OpenCv是有必要的,为

基于OpenCv从视频文件到摄像头的人脸检测 在OpenCv中读取视频文件和读取摄像头的的视频流然后在放在一个窗口中显示结果其实是类似的一个实现过程. 先创建一个指向CvCapture结构的指针 CvCapture *capture; 再用两个函数就可以分别获取到视频文件或者摄像头的一些状态信息,然后把这些信息放进去之前指向的结构体 视频文件 capture = cvCreateCameraCapture(0); 打开摄像头 capture = cvCreateFileCapture(argv[

转载自http://c.blog.sina.com.cn/profile.php?blogid=ab0aa22c890006v0 不少人认识我或者听说我的名字都是因为我过去做的关于人脸检测的工作,那么第一篇帖子就简单谈谈对我影响至深的这项工作的源起吧.2001年Paul Viola和Michael Jones在CVPR上发表了一篇震惊计算机视觉界的文章,Rapid object detection using a boosted cascade of simple features.相信几乎所有

本文汇总了全球范围内提供基于Web服务的人脸检测和识别的API,便于网络中快速部署和人脸相关的一些应用. 1:从How-old的火爆说起 最开始,网站的开发者只是给一个几百人的群发送email,请他们试用一下并给一些反馈,本来期望至少有50人会响应,结果几个小时内超过了35000人试用,于是他们shocked.试想一下,如果一个本不知名的网站,由于类似功能开发合理,打动了消费者,那可以带来非常多的用户. 他们总结这主要得益于3点:1)利用 Project Oxford 识别图片中人物的性别和年龄

[转]40多个关于人脸检测/识别的API.库和软件 http://news.cnblogs.com/n/185616/ 英文原文:List of 40+ Face Detection / Recognition APIs, libraries, and software 译者:@吕抒真 译文:链接 自从谷歌眼镜被推出以来,围绕人脸识别,出现了很多争议.我们相信,不管是不是通过智能眼镜,人脸识别将在人与人交往甚至人与物交互中开辟无数种可能性. 为了帮助研究过程中探索人脸识别,我们列出以下人脸检测和

参考资料 https://github.com/bsdnoobz/web-based-face-detect http://opencv-code.com/projects/web-based-interface-for-face-detection-with-opencv/ http://www.cnblogs.com/findingsea/archive/2012/03/31/2427833.html 流程如下图 背景知识 php调用exe的返回 <html> <body> &