前言1.开发环境是win10,IDE是Android studio 北极狐，用到的库有NCNN,OpenCV。 2.NCNN库可以用官方编译好的releases库，也可以按官方文档自己编译。 3.OpenCV用的是nihui大佬简化过的opencv-mobile，大小只有10多M,如果不嫌大也可以用OpenCV官方的版本。 4.项目的各种依赖版本：一、人脸检测人脸活体检测的前提条件是先检测到当前的
# Android模糊度实现教程
## 1. 整体流程
下面的表格展示了实现Android模糊度的整个流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入相关库 |
| 2 | 创建布局文件 |
| 3 | 在代码中找到布局文件的视图 |
| 4 | 创建Bitmap对象 |
| 5 | 使用RenderScript进行模糊处理 |
| 6 | 将模糊后的Bitmap
今天我们来更深入了解一下Android开发上的模糊技术。我读过几篇有关的文章，也在StackOverFlow上看过一些相关教程的帖子，所以我想在这里总结一下学到的东西。 为什么学习这个模糊技术？ 现在越来越多的开发者喜欢在自定义控件的时候加上各种模糊背景，看看RomanNurik开发的Muzei或者Yahoo的Weather应用app都非常不错。我非常喜欢他们的设计。Mark Allison的帖
# Android人脸对比相似度实现指南
在本篇文章中，我将指导你如何在Android应用中实现人脸对比相似度的功能。整个过程分为几个步骤，从人脸检测到最后的相似度计算。接下来，我将通过表格和代码示例来详细解释每个步骤。
## 整体流程
首先，我们需要明确实现人脸对比相似度的流程。以下是整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库
OpenCV 人脸识别、图片相似度检测检测任意两张图片的相似度思路加载两张图片为 bitmap 进入内存将内存中的两张图片 bitmap 转换为 Mat 矩阵(Mat 类是 OpenCV 最基本的一个数据类型，它可以表示一个多维的多通道的数组。Mat 常用来存储图像，包括单通道二维数组——灰度图，多通道二维数组——彩色图)把 Mat 矩阵的 type 转换为 Cv_8uc1(1 通道 8 位矩阵)
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2023-08-25 18:22:58
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其实简单理解即是拿这一帧这个像素，和它上一帧做比较，知道了他速度是多少，再在这一帧这里通过他的速度对附近像素进行采样，得到新的像素，产生动态模糊的效果。方法一： 使用速度映射技术。速度映射图中存了第个像素的速度，然后使用这个决定模糊的方向和大小。可以把场景中物体的速度渲染到一张纹理中。但这个要改场景中所有物体的Shader，比较麻烦。方法二： 利用深度纹理在片元着色器中为每个像素 计算其在世界空间
Android差量更新-1应用场景：省流量更新应用，只需要下载差异包，而不需要下载完整的apk进行安装。这篇文章主要讲的是JavaEE端的实现，Android端之后的文章也会记录下来，另外使用到了Bsdiff 与 bzip2 将源码下载下来。我这里是在Linux下编译源码，Windows上尝试了挺长时间 编译不起来，应该还是我太菜了贴一张Windwos编译图 缺的东西挺多 后来直接放弃了，直接Li
1.摘要 该方法从人脸识别的效果影响因素出发，从理论上推导出人脸样本类间相似度分布与人脸图像质量高度相关，利用类内相似度分布和类间相似度分布之间的Wasserstein距离生成人脸图像质量伪标签。然后，利用这些质量伪标签进行无监督训练人脸质量回归网络，从而获得一个质量评估模型。大量实验表明，在各大人脸识别的基准数据集上，提出的SDD-FIQA方法在不同的人脸识别系统下，精度和泛化能力都达到目前最优
之前和女朋友在微信上玩明星脸小程序，发现大多小程序的分析都不太准，偶尔有几个准的还收费，正好之前学过人脸识别，想着原理应该大同小异，就决定自己搭建一个明星脸程序。 github项目地址：https://github.com/JiageWang/starface1. 数据收集要寻找最相似明星脸，首先得有数据，因为现成的数据集大多过时了，缺少很多当红的明星，因此决定自己去网上爬取，找了很多网站最终决定
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2023-08-28 17:25:22
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一、人脸对齐介绍在人脸识别中有一个重要的预处理步骤-人脸对齐，该操作可以大幅度提高人脸识别的准确率与稳定性，但是早期的OpenCV版本不支持人脸Landmark检测，因此一般都是通过对人脸进行分割，然后通过角点检测来寻找眼睛两个角点，连线之后根据它们有水平线的角度，旋转实现人脸对齐之后在提取人脸区域，OpenCV3.x版本开始支持获取Landmark数据，最常见的Landmark数据就
【文章摘要】当前随着基于Android系统的移动终端设备的广泛应用，以及图像采集设备的普遍集成，使得Android系统的图像采集设备除了具有照相、摄像功能以外，正在扩展新的实用型功能。其中，利用Android系统中的图像采集设备，开发人脸识别系统，使移动终端设备多了一种加密的方式。从硬件角度无需成本投入，软件方面需要进行基于Android系统的人脸识别系统的开发。该系统可以设置在用户的开机环节，也
最近因为博主科研繁忙，没有时间更新，在此向所有关注的您说一声对不起！希望没有计算机视觉战队大家依然科研顺利，生活愉快，也希望大家时刻关注我们的平台，宣传计算机视觉战队，谢谢！今天我来给大家讲讲人脸识别的一些小事，希望您能有些收获，谢谢！n 主要内容卷积神经网络（CNN）已广泛地用于计算机视觉领域，显著地提高了先进的方法。在大多数的CNNs中，softmax损失函数被作为监督信号去训练深度
原创
2022-10-07 10:22:26
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人脸属性识别已经是一个解决的比较好的问题了。这里是花了一天时间做的一个简单的验证性项目。工程完整代码(GitHub)在训练数据使用CUHK的 Large-scale CelebFaces Attributes (CelebA) Dataset . 该数据集有40个属性标定(Attribute Label). 情况如下[1]：CelebA Label分布(蓝色为正样本)可见其中各个Label的正负样
前言：以前做过一个相机，当时使用的是OpenCV库来进行滤镜和图片的处理，当时发现滤镜处理的时间比较长，实时性还有待进一步提高，对于使用NDK对camera处理每一帧，算法必须要非常优化和简单，对于一些复杂算法，处理时间比较长的，就不太适合实时处理的滤镜，那么我们该怎么优化相机的滤镜和保存拍照的图片呢？当然是使用OpenGL和RS渲染脚本，比起使用ndk来处理每一帧的图片，OpenGL和Rende
人脸模糊实战
原创
2022-01-06 15:55:03
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点击下方“AI算法与图像处理”，一起进步！重磅干货，第一时间送达大家好，今天跟大家分
原创
2022-05-30 15:34:44
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### Python 模糊人脸图片修复
人脸模糊是在很多情况下需要解决的问题，例如因为隐私保护需要模糊人脸，或者是由于图像质量问题或者摄像头问题导致人脸模糊。在计算机视觉领域，有许多算法和技术可以用来修复模糊的人脸图像。本文将介绍如何使用Python来修复模糊的人脸图像。
#### 环境准备
首先，我们需要准备以下的Python库：
- OpenCV：用于图像处理和计算机视觉任务的库。
-
Fisherfaces是由Ronald Fisher最早提出的，这也是它名字的又来，它基于LDA线性判别分析技术，该方法将人脸数据转换到另外一个空间维度做投影计算，最后根据不同人脸数据的投影距离判断其相似度。开发者同样需要通过以下三个方法完成人脸识别操作1：通过cv2.face.FisherFaceRecognizer_create(num_components,threshold)参数说明如下n
1 简介对于人脸识别任务，人脸预处理至关重要。首先我们需要检测出图像中的人脸，然后通过人脸相似性变换得到对齐后的标准人脸。然后在对其进行人脸识别。在人脸识别过程中，往往检测到的人脸是倾斜的。相似性变换根据检测到的关键点和目标点得到变换矩阵，把整张脸乘变换矩阵得到对齐后的人脸。因为如果没有人脸对齐这一步操作，或者训练的对齐方式与验证的对齐方式不同，这将导致很大的性能差距。目前科研人员基本都用一致的对
一、实验目的在一般环境中识别出人脸。二、概要本实验所探讨的是一般环境图像中单个正面端正人脸的检测问题。这种条件下的人脸检测的方法主要有模板匹配方法、可变形模板方法等。概括的说，基于模板匹配的方法是在图形灰度上直接比较目标模板和候选图像区域之间的相似性，而基于特征匹配的方法是比较从图像中抽取的一定特征的相似性。本实验主要用到两种模板：双眼模板和不同长宽比的模板。在检测时首先使用双眼模板进行粗筛选，然
