目录一：前言二：人脸识别案例 实现步骤及完整代码步骤1 灰度化处理步骤2 将灰度图再次进行 行列压缩 步骤3 直方图均值化步骤4 使用模型 对每一个像素点遍历 图像甄别人脸识别案例 源码分享结果测试：可对人脸框选识别三：车辆识别案例 级联分类器 具体实现一：前言本次人脸识别技术使用到的是级联分类器对于级联分类器，如果想要自己训练模型可以参考这篇文章【OpenCV】 级联分类器训
face_recognition是世界上最简洁的人脸识别库，你可以使用Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。face_recognition的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib中的深度学习模型，用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试，有高达99.38%的准确率。但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升。face_recognition可以产生很多有
深度学习之人脸识别本内容主要介绍深度学习的人脸识别应用。在深度学习应用中各位需要平衡人脸识别准确率与检测帧率，本文会涉及 OpenCV 现有人脸检测、识别等模型及其算法以及深度学习在人脸相似度检测等方面进行介绍。OpenCV人脸检测理论人脸检测分类器OpenCV 采用 Adaboost 级联分类器进行人脸检测与识别等，其支持 Haar、LBP 以及 HOG 等特征接口类型。鉴于篇幅原因，本文对人脸
OpenVINO人脸检测模型OpenVINO的模型库中有多个人脸检测模型，这些模型分别支持不同场景与不同分辨率的人脸检测，同时检测精度与速度也不同。下面以OpenVINO2020 R04版本为例来逐一解释模型库中的人脸检测，列表如下：从列表中可以看出骨干特征网络主要是MobileNetv2与SqueezeNet两种支持实时特征网络，ResNet152是高精度的特征网络，检测头分别支持SSD、FC
OpenCV实现人脸检测人脸识别和人脸检测简介用OpenCV实现人脸检测1.加载Haar或LBP对象或人脸检测2.访问摄像机3.用Haar或LBP检测器来检测对象4.检测人脸 人脸识别和人脸检测简介人脸识别是对已知人脸进行分类的过程。人脸识别通常包括四个主要步骤：人脸检测：它是在图像中定位人脸区域的过程。（不关心人是谁，只关心是不是人脸）。人脸预处理：这步是调整人脸图像，使其看起来更加清楚，且相
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2023-08-26 10:26:05
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1 背景及理论基础人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来（类似于指纹识别），目的是完成识别功能，该术语需要和人脸检测进行区分，人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来，完成的是搜寻的功能。从OpenCV2.4开始，加入了新的类FaceRecognizer，该类用于人脸识别，使用它可以方便地进行相关识别实验。原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内，以窗口中心像素为阈值，将相邻的8个
在前面一篇教程中，我们学习了OpenCV中基于特征脸的人脸识别的代码实现，我们通过代码Ptr<FaceRecognizer> model = createEigenFaceRecognizer();创建了人脸识别模型类，该识别模型类基于特征值人脸。该类有几个重要的成员:int _num_components;
double
一、准备工作
本次实例的anaconda 环境 (有需要的自己导入anaconda)
链接：https://pan.baidu.com/s/1IVt2ap-NYdg64uHSh-viaA
提取码：g7ss
python -- 3.6.9
tensorflow --1.14.0
opencv -- 3.4.2
keras -- 2.2.4
scikit-learn -- 0.21.2
目录结构
--
本文使用OpenCV实现摄像头实时LBP人脸识别，这里不讲解LBP人脸识别的原理，小路孩会另外专门写特征提取的系列博客，到时会详细讲解LBP特征，敬请关注。才疏学浅，有错误在所难免，欢迎指正。系统：Windows7；OpenCV版本：2.4.10.一、准备工作1、人脸识别的简单流程人脸识别的简单流程一般包括：人脸检测、图像预处理、特征提取和人脸识别。下面分别进行介绍。人脸检测，使用Haar+ada
1 基础我们使用机器学习的方法完成人脸检测，首先需要大量的正样本图像（面部图像）和负样本图像（不含面部的图像）来训练分类器。我们需要从其中提取特征。下图中的 Haar 特征会被使用，就像我们的卷积核，每一个特征是一 个值，这个值等于黑色矩形中的像素值之后减去白色矩形中的像素值之和。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，眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻
OpenCV4.1已经发布将近一年了，其人脸识别速度和性能有了一定的提高，这里我们使用opencv来做一个实时活体面部识别的demo首先安装一些依赖的库pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python
pip install numpy
pip install pillow需要注意一点，最好将pip设置国内的阿里云的源，否则安装
一、人脸检测准备图片代码import cv2
img=cv2.imread("Faces.jpeg")
faceCascade=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') #加载级联分类器
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转为灰度模式
faces=faceC
1.1.介绍Introduction从OpenCV2.4开始，加入了新的类FaceRecognizer，我们可以使用它便捷地进行人脸识别实验。本文既介绍代码使用，又介绍算法原理。(他写的源代码，我们可以在OpenCV的opencv\modules\contrib\doc\facerec\src下找到，当然也可以在他的github中找到，如果你想研究源码，自然可以去看看，不复杂)目前支持的算法有Ei
前面一文我们介绍了电脑打开摄像头，本文我将介绍opencv人脸检测，我使用的是LBP特征级联分类器，这个模型是2016年12月21日上传的，使用 OpenCV 的级联分类器 CascadeClassifier加载预训练模型lbpcascade_frontalface_improved.xml，这个模型我放在了迅雷网盘上的地址如下：链接：https://pan.xunlei.com/s/V
目录一、下载opencv并进行配置1.opencv环境变量的配置2.opencv在vs2017中的相关配置二、编译libfacedetection库 本文在Windows平台下编译源代码源代码下载链接：https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection一、下载opencv并进行配置opencv下载链接：https://opencv.org/releases.h
在使用opencv自带的分类器haarcascade_frontalface_alt.xml进行人脸识别的基础认识后，决定自己训练一个分类器看一下效果。该过程大致可分为三个阶段：样本采集、分类器训练和运用训练好的分类器进行人脸检测。1、样本的采集 &nbs
人脸检测是 OpenCV 的一个很不错的功能， 它是人脸识别的基础。 什么是人脸识别呢？ 其实就是一个程序能识别给定图像或视频中的人脸。 实现这一目标的方法之一是用一系列分好类的图像来“训练” 程序， 并基于这些图像来进行识别。这就是 OpenCV 及其人脸识别模块进行人脸识别的过程。&nbs
近段时间在搞opencv的视频人脸识别，无奈自带的分类器的准确度，实在是不怎么样，但又能怎样呢？自己又研究不清楚各大类检测算法。 正所谓，功能是由函数完成的，于是自己便看cvHaarDetectObjects 这个识别主函数的源代码，尝试了解并进行改造它，以提高精确度。 可惜实力有限
OpenCV人脸识别之实践篇前言 前段时间对OpenCV的人脸识别进行了一些研究，在网上找到的资料，大部分都是介绍人脸检测，很少有涉及人脸识别的模块，甚至有的人连人脸检测与人脸识别的概念都没有搞清楚，而人脸识别模块大部分还是使用C++来实现的，并没有提供java接口，因此在Android上面进行人脸识别就需要多花点时间。 人脸检测与人脸识别是不同的，人脸检测只需要找到人脸即可，而人脸识别需
2、vs2015下载安装 3、vs2015的qt插件下载安装 4、qt库下载安装（最后的分享地址中，在qt库的目录下面找到安装包，安装好后再把需要的库拷贝到qt库目录下） 5、opencv330_64位库下载（最后的分享地址中，在opencv库的目录下面找到安装包，安装好后再把需要的库拷贝到opencv库目录下） 6、项目结构如下： Opencv330、Qt562msvc2015_6
