本文将对人脸检测MTCNN算法做一个简要介绍。该MTCNN算法出自深圳先进技术研究院乔宇老师组，是今年2016的ECCV。论文：https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/paper/spl.pdf论文译文：GitHub tensorflow源码：https://github/AITTS
1 环境设置：win10python 3.6.8opencv 4.0.12 尝试的方法在学习人脸识别中，遇到了没有 cv2 中没有 face 属性。在网上找了几个方法，均没有成功解决掉该问题。2.1 方法一来源：module 'cv2.cv2' has no attribute 'face' pip install opencv-contrib-python 重启sublime，在运行后依旧报
所需库import cv2 # 用于获取视频、图像变换、标记
# cv2.face模块 用于人脸数据训练，人脸匹配
"""
注意1：cv2有两个包
一个为opencv-python，# opencv主仓库的模块
一个为opencv-contrib-python，# main模块和contrib模块
注意2：face模块在opencv-contrib-python中，需要单独安装。
注
作者说的很详细，可以参考作者博客，搭建环境参考我的上一博客。 这里只说一些自己的理解，和解决遇到的问题，有想在Windows下实现人脸识别并且匹配的，可以按照我的步骤一步步解决问题。经测试真实有效，不好用不要钱！- -！二、分析想要看懂代码并且自己能够修改，你需要了解的几个知识1：openCv调用图片，或者视频 。 构建模型和模型训练（问题开
文章目录ORB算法视频读写图像人脸识别摄像头实时人脸检测 ORB算法orb算法结合了Fast和Brief算法，提出了构造金字塔，为Fast特征点添加了方向，从而使得关键点具有了尺度不变性和旋转不变性。# orb算法结合了Fast和Brief算法，提出了构造金字塔，为Fast特征点添加了方向，从而使得关键点具有了尺度不变性和旋转不变性。
import numpy as np
import
目录1.作者介绍2．背景及访问流程介绍2.1 人脸识别服务介绍2.2 华为人脸服务2.3 华为API访问流程2.4 构建HTTPS协议2.5 人脸识别限制要求3．关于实验代码、实验过程、测试结果3.1 Token获取代码3.2 调用人脸比对算法API3.3 结果输出3.4 完整代码 1.作者介绍马梦航，男，西安工程大学电子信息学院，2021级硕士研究生 研究方向：医学影像大数据分析 孟莉苹，女，
[1] X. Jin, X.Y. Tan, Face alignment in-the-wild: A survey, CVIU2017[2] E Zhou, H Fan, Z Cao, Y Jiang, Q Yin, Extensive Facial LandmarkLocalization with Coarse-to-Fine Convolutional Network Cascade, I
概念理解人脸识的流程：人脸检测 ——人脸对齐——特征提取——相似度对比人脸对齐也是关键的一步，在不同的应用场景下，会直接影响到人脸识别的结果。因为是否进行人脸对齐，会影响到提取到的特征，对齐前后提取到的特征是有差别的。人脸对齐（矫正）：就是检测到人脸角度不正，关键点不对齐，然后需要对齐操作。人脸对齐前后的效果对比如下图，发现对齐后效果还是挺好的。 那么我们要怎
最近需要做人脸对齐的算法，通俗理解就是将图片人人脸姿态不太正确的给矫正过来，所以写了python版本的人脸对齐算法。基本原理是先通过MTCNN检测到人脸的五个关键点，再把原图中人脸区域外扩100%（这样做的目的是保证对齐后图片中没有黑色区域，当然这个外扩的比例是看对齐效果自己可以调节的，我这里设置的100%）。最后的人脸对齐尺寸分为两种：112X96尺寸和112X112尺寸，其中首先需要定死仿射变
转载
2023-08-23 09:15:23
357阅读
1评论
人脸对齐1. 通过Dlib库1.1.环境需求：opencv-python
dlib下载dlib库的68关键点文件：http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 然后解压后得到shape_predictor_68_face_landmarks.dat。其次，下面可能需要有一定python基础才能快速调用。注意：Dlib
转载
2023-07-01 14:03:04
256阅读
1 介绍
本文所述方法为SDM在人脸对齐上的应用（Supvised Descent Method）。SDM本是一种求函数逼近的方法，可以用于最小二乘求解。SDM并非一种人脸对齐方法，只是作者在提出新的人脸对齐方法中运用了自己的最小二乘方法。
人脸对齐，又叫做人脸特征点定位，需要先人工指定
众所众知，严格定义上的人脸识别分为四个步骤：①人脸检测：从图片中准确定位到人脸②人脸矫正（对齐）： 检测到的人脸，可能角度不是很正，需要使其对齐③对矫正后的人脸进行特征提取④对两张人脸图像的特征向量进行对比，计算相似度这里，我们主要是推荐步骤1和步骤2用到的一个方法，论文是《2016 Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Casca
从实时视频流中识别出人脸区域，从原理上看，其依然属于机器学习的领域之一，本质上与谷歌利用深度学习识别出猫没有什么区别。程序通过大量的人脸图片数据进行训练，利用数学算法建立建立可靠的人脸特征模型，如此即可识别出人脸。幸运的是，这些工作OpenCV已经帮我们做了，我们只需调用对应的API函数即可，先给出代码：#-*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import sys
fr
转载
2023-07-11 21:28:27
93阅读
最近在实现Pairwise Relational Networks for Face Recognition论文，预处理人脸时发现资料没那么好找，现整理成jupyter文档方便回顾。预处理的总体流程：人脸关键点检测根据眼部关键点旋转图片做人脸对齐旋转人脸关键点，使其与对齐后的图片匹配根据关键点裁剪人脸到固定尺寸（此步骤和PRN论文略有不同）变换人脸关键点，使其与裁剪后的图片匹配1 Impo
OpenCV人脸识别的原理 . 在之前讲到的人脸测试后，提取出人脸来，并且保存下来，以供训练或识别是用，提取人脸的代码如下： [html]
print?
1. void GetImageRect(IplImage* orgImage, CvRect rectInImage, IplImage* imgRect,double scale)
2. {
3.
转载
2023-11-07 01:13:42
84阅读
人脸识别是指程序对输入的人脸图像进行判断，并识别出其对应的人的过程。人脸识别程序像我们人类一样，“看到”一张人脸后就能够分辨出这个人是家人、朋友还是明星。当然，要实现人脸识别，首先要判断当前图像内是否出现了人脸，也即人脸检测。只有检测到图像中出现了人脸，才能根据人脸判断这个人到底是谁。本文分别介绍人脸检测和人脸识别的基本原理，并分别给出了使用OpenCV 实现它们的简单案例。 OpenCV学习笔记
转载
2023-08-09 18:58:35
215阅读
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
转载
2023-10-14 17:51:41
113阅读
一文详解人脸检测与人脸对齐。
转载
2021-06-24 14:30:22
5408阅读
一、初识 OpenCV是一款广泛使用的计算机视觉库，包含了很多人脸识别的方法。这里我们主要介绍face_recognition，它是OpenCV中一个基于深度学习的人脸识别模块。使用face_recognition，你可以输入一张图像或一段视频流，然后对其中的人脸进行识别和标注。其核心功能是将图像中的人脸进行编码，然后与已有的人脸编码进行比对，从而进行人脸识别。此外，face_recog
转载
2023-08-15 08:38:47
477阅读
一、实验目的：我这里完成的是，将8张人脸图片(4组，每组两张）存入库中，选取1张图片，程序识别出与其匹配的另一张。这里介绍分三个步骤完成该工作，①程序读取摄像头、拍照 ②程序从电脑文档中读取图片 ③检测人脸，并用红框框出人脸 &nbs
转载
2023-07-03 16:45:31
142阅读
