opencv+mtcnn+facenet+python+tensorflow 实现实时人脸识别Abstract:本文记录了在学习深度学习过程中，使用opencv+mtcnn+facenet+python+tensorflow，开发环境为ubuntu18.04，实现局域网连接手机摄像头，对目标人员进行实时人脸识别，效果并非特别好，会继续改进这里是如果各位老爷看完觉得对你有帮助的话，请给个小星星，3q
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2024-08-08 15:59:05
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以下我一直以为我下载的是opencv4.1.0的源码编译的，其实是opencv4.4.0。另外ubuntu16.04下编译的opencv4.1.0在ubuntu20.04上可以直接使用，无问题。当然我下面在ubuntu20.04下编译的opencv4.4.0（我一直以为是4.1.0）在ubuntu20.04下使用也没问题。看过之前介绍的应该知道我用的是ubuntu16.04+opencv3.4.1
目录step1 运行环境和前期准备step2 编译OpenCV和Contrib库step3 深度学习模型下载及调用示例总结 OpenCV是一个非常强大的计算机视觉库，特别是进入3.X时代以后，它抛弃了整体统一架构，采用内核+插件的架构形式，使得主体更加稳定，附加的库更加灵活多变。 目前的OpenCV3分为稳定的核心功能库和contrib库（包含了特征匹配等）。OpenCV3.3以后，contri
查资料的时候看了一个不文明的事情，转载别人的东西而不标注出处，结果原创无人知晓，转载很多人评论~~标注了转载而不说出处这样的人有点可耻！写在前面：Gaussian Mixture Model (GMM)。事实上，GMM 和 k-means 很像，不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来(所以 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于 density estimation )，简
主要记录一下数据集的制作，看了很多的文章和参考，数据集的制作，因为没有找到一个现成的YOLOV3格式的数据集，就打算自己搞一下，学习一下如何训练数据集的。 1.虚拟机： vmware14+ubuntu16.04 2.darknet
OpenCV 基础方法，Caffe，TensorFlow模型加载环境配置： 方法预览class QuickDemo
{
public:
QuickDemo();
void colorSpace(Mat* mat);// 色彩转换
void matCreate(Mat mat);// 创建Mat
void pixelTransformation(Mat mat);// 像素转换
void
本次内容主要讲解什么是支持向量，SVM分类是如何推导的，最小序列SMO算法部分推导。 最后给出线性和非线性2分类问题的smo算法matlab实现代码。 一、什么是支持向量机(Support Vector Machine) 本节内容部分翻译Opencv教程： http://docs.opencv.org/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introdu
1 分类器的训练 训练过程可分为以下几步：(1)准备正负训练样本。正样本：正样本尺寸保持一致，建议自己写个小程序来剪裁图像实现尺寸统一。负样本：负样本的尺寸无需统一，负样本越多，检测结果误检率越小。demo所检测的目标是图像中的云，其他均为背景。准备好训练样本后，创建两个文件夹，假设为pos以及neg，分别存放正负样本，并将这两个文件夹与opencv_createsamples.exe
本文主要是对下面网址博客中内容的实例操作：在上述博客中，详细的讲述了OpenCV训练分类器的做法。虽然他的步骤很详细，但是不能被人很快的利用到实践中来。所以我归纳这些内容，能够让人很快的动手操作起来，这样对于一个新手来说一个多小时就可以很快的掌握做分类器的方法了。 一：分别准备好正负样本将正样本剪裁统一大小，放到一个的文件夹里面。将一些和待检测图像无关的照片放入一个文件夹里面。--负样本
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2024-05-29 07:38:07
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前言1. 项目环境编码环境：Visual Studio Code程序框架：.NET 6.0 目前在Mac OS上使用C#语言官方提供了编译Visual Studio for Mac，但是根据官方发布的通知后续将不再支持该软件更新，后续将全部转移到Visual Studio Code平台，所以在此处我们演示使用Visual Studio Code进行演示。而代码的运行与配置使用dotnet指令实现
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2024-08-29 16:33:53
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OpenCvSharp中通过使用findContours函数，简单几个的步骤就可以检测出物体的轮廓，很方便。这些准备继续探讨一下findContours方法中各参数的含义及用法，比如要求只检测最外层轮廓该怎么办？contours里边的数据结构是怎样的？hierarchy到底是什么鬼？先从opencv中的findContours函数原型看起：findContours( InputOutputArra
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2024-03-19 17:00:21
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 前言 1.OpenCVSharp的简介概念：OpenCVSharp是C#的计算机视觉库，直接封装了很多OpenCV的方法，降低处理图像的难度Mat：表示一个类，是Matrix的缩写，表示矩阵的大小存储的地址，这里用来存储图像 Mat有很多类型，可以创建空类型，也可以直接来存储图像的地址。Mat的构造函数：/
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2024-03-17 08:58:47
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1： 输出一个Mat对象的像素自定义一个Mat 对象，然后输出像素值（像素值基本都在 0 – 255 之间 ，图像为三通道）代码public static void F1()
{
Scalar s = new Scalar(0, 0, 255); //定义一个三通道颜色（红色）
Mat m = new Mat(100, 100, Ma
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2024-04-03 14:56:41
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一：形态学操作（morphology operators）- 膨胀与腐蚀图像形态学操作 – 基于形状的一系列图像处理操作的集合，主要是基于集合理论基础上的形态学数学形态学基本的四个操作 : 腐蚀，膨胀，开，闭膨胀和腐蚀是图像处理中最常用的形态学操作手段膨胀原理： 跟卷积操作相似，假设有图像A和结构元素B，结构元素B在A上面移动，其中B定义其中心点为锚点，计算B覆盖下A的最大像素值用来替换锚点的像素
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2024-08-29 11:26:26
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级联分类器训练 介绍使用级联分类器工作包括两个阶段：训练和检测。 检测部分在OpenCVobjdetect 模块的文档中有介绍，在那个文档中给出了一些级联分类器的基本介绍。当前的指南描述了如何训练分类器：准备训练数据和运行训练程序。 重点注意事项OpenCV中有两个程序可以训练级联分类器： opencv_haartraining 和 opencv_traincasc
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2024-05-27 12:47:59
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OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。实现 使用方式如下：
[python]
view plain
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1. import cv2
2.
3. img = cv2.imread('D:\\test\\contour.jpg')
4. gray = cv2.c
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2024-05-22 21:39:52
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一 ：图像的颜色空间转换在OpenCvSharp中颜色转换函数为：Cv2.CvtColor() 参数：参数说明src:源图像，8位无符号，16位无符号或单精度浮点dst:输出图像，具有与src相同的大小和深度code:颜色空间转换代码:(ColorConversionCodes)枚举类型代码：static void Main(string[] args)
{
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2024-04-06 09:33:19
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1.什么是Blob？ 像素是图像中的一组连接像素，它们共享一些公共属性（例如灰度值）。在上面的图像中，暗连接区域是斑点，而斑点检测的目标是识别和标记这些区域。这个算法说白了就是检测图像的斑点，“一坨一坨”的异于周围背景的东西，代表的是一些“不同”的区域。2. Blob检测是如何实现的？ simpleblob
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2024-03-20 22:23:36
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1、什么是OpenCVSharp 为了解决在Csharp下编写OpenCV程序的问题，我做过比较深入的研究,并且实现了高效可用的方法（GOCW）；这几天在搜集资料的时候，偶尔看见了OpenCVSharp，从时间上来看，它已经经过了更久的发展，应该有许多直接借鉴、或者直接使用的地方。OpenCVSharp有一名日本工程师开发，项目地址为：https://github.com/shimat/openc
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2024-07-27 15:51:51
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文章目录一、下载与安装二、编译 opencv三、编译 opencv_contrib四、 visual studio 编译五、配置 opencv 环境1.配置系统环境变量2.新建项目3.配置项目环境六、测试 近来想用VS2017和opencv做一个人脸识别的简单训练项目，需要用到 opencv 的FisherFaceRecognizer类，但是使用FisherFaceRecognizer类需要使用
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2024-05-09 16:42:23
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