以前用Matlab写神经网络的面部眼镜识别算法，研究算法逻辑，采集大量训练数据，迭代，计算各感知器的系数。。。相当之麻烦~而现在运用调用pythonOpenCV库Adaboost算法，无需知道算法逻辑，无需进行模型训练，人脸识别变得相当之简单了。需要用到的库是opencv(open source computer vision)，下载安装方式请参照python_OpenCV安装首先讲讲需要用到的新
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2023-10-16 17:51:14
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人脸检测OpenCV自带了函数detectMultiScale()可以实现对行人和人脸的检测，实现简单，但识别效果相对较差。Opencv的人脸检测函数，定义了具体可跟踪对象类型的数据文件。Haar级联分类器，通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与已知对象是否匹配。两个图像的相似程度可以通过它们对应特征的欧式距离来度量。距离可能以空间坐标或颜色坐标来定义。类Haar特征是一种用于实现实时人
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2024-01-03 16:44:53
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前一个月做了一个项目，那个项目中涉及到人脸识别的显示，本来这块功能不是我做的，但是，由于感兴趣吧，突然就想搞搞人脸识别，就自己做了这个功能，但是在做的过程中发现一个问题，人脸识别涉及到的运算量很大，对于我这台已经差不多六年的笔记本，识别出来一张图像，方法不同，最后的识别效率也是不一样，在我学了各种人脸识别的框架，opencv,dlib, face_recongnize,做了一系列实验之后，我发现无
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2024-03-04 05:11:16
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人脸识别前言一、人脸识别是什么？二、人脸识别的学习1.先是学习摄像头的调用2. 不同的花样2.12.22.33、视频保存4、人脸识别总结 前言人脸识别技术可以在很多地方运用得到，比如进入小区，比如一些学校的学生安检，手机解锁等等提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、人脸识别是什么？就是通过代码然后视像头会识别出我们人脸的位置并将他标注起来便于我们进行操作和分析或者判断。二、人脸识别的
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2023-11-16 17:04:42
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这两天做人脸3D建模的时候为了优化速度需要提取人脸区域，用到了OpenCV的人脸检测函数。在这里只是使用了已经训练好的分类器和接口函数，对于内部的实现并不了解，下文是我找到一个写的一篇人脸检测算法综述，觉得很好，在这里贴一下供大家查阅。：人脸检测算法综述导言：人脸检测是目前所有目标检测子方向中被研究的最充分的问题之一，它在安防监控，人证比对，人机交互，社交和娱乐等方面有很强的应用价值
import cv2
import sys
from PIL import Image
def CatchUsbVideo(window_name, camera_idx):
cv2.namedWindow(window_name)
# 视频来源，可以来自一段已存好的视频，也可以直接来自USB摄像头
cap = cv2.VideoCapture(camera_idx)
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2023-06-14 14:28:48
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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
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2023-08-15 08:38:47
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# 使用 OpenCV 实现人脸对比的 Python 应用
在计算机视觉领域，人脸识别与对比是一项重要的技术。我们可以利用 OpenCV（一个开源的计算机视觉库）和 Python，来实现人脸的对比与识别。接下来，我们将通过一个具体的示例，介绍如何使用 OpenCV 进行人脸对比，并解释实现的基本流程。
## 项目准备
在开始之前，请确保你已安装 OpenCV 和其他所需的库。你可以通过以下命
# 在Android中实现OpenCV人脸对比的完整指南
在这篇指南中，我们将逐步介绍如何在Android应用中实现人脸对比功能。人脸对比是计算机视觉中的一项重要技术，通常用于身份验证、监控等领域。接下来，我们将详细阐述整个流程并提供相应的代码示例。
## 流程概述
在实现过程中，我们将分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 环境配置 | 配置
dlib库的简介一个机器学习的开源库，包含了机器学习的很多算法，使用起来很方便，直接包含头文件即可，并且不依赖于其他库(自带图像编解码库源码)。Dlib可以帮助您创建很多复杂的机器学习方面的软件来帮助解决实际问题。目前Dlib已经被广泛的用在行业和学术领域,包括机器人,嵌入式设备,移动电话和大型高性能计算环境。Dlib是一个使用现代C++技术编写的跨平台的通用库，遵守Boost Software
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2023-12-19 13:37:13
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这个例子我在winform中写的，做了一些二值化、高斯滤波处理，然后用霍夫圆检测或者网格提取法，代码如下：public partial class Form1 : Form
{
public Form1()
{
InitializeComponent();
}
private Mat imgscr =
方法3基于AdaBoost算法的人脸检测2010年viola和Jones引入积分图的概念，提出了基于Haar-like特征、级联结构的AdaBoost算法，成功应用于模式识别领域，实现了实时人脸检测，使人脸检测技术取得了突破性进展。为适应背景的复杂性，研究者提出了将肤色等人脸特征和AdaBoost算法相结合的人脸检测新算法。算法首先结合人脸特征，利用人脸特征确定人脸的大致方向，然后用级联结构的Ad
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2023-11-23 14:58:56
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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
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2024-08-05 22:45:27
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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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基于 OpenCV 的人脸识别 一点背景知识OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库。它包含成千上万优化过的算法，为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包。根据这个项目的关于页面，OpenCV 已被广泛运用在各种项目上，从谷歌街景的图片拼接，到交互艺术展览的技术实现中，都有 OpenCV 的身影。OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目。从那时起，它的开
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2023-08-25 19:19:59
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早在2017年8月，OpenCV 3.3正式发布，带来了高度改进的“深度神经网络”（dnn）模块。 该模块支持许多深度学习框架，包括Caffe，TensorFlow和Torch / PyTorch。 dnn模块的主要贡献者Aleksandr Rybnikov已经投入了大量的工作来使这个模块成为可能。 自从OpenCV 3.3发布以来，有一些深度学习的OpenCV教程。然后在opencv中
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2024-04-15 06:16:25
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人脸检测是计算机视觉最典型的应用之一，早期OpenCV的logo就是Haar人脸检测的示意图。
很多人的第一个OpenCV学习目标就是跑通Haar级联人脸检测，Dlib库在业内开始流行很大程度上是因为其HOG-SVM人脸检测比OpenCV Haar的好，而近年来OpenCV和Dlib均已包含基于深度学习的人脸检测算法实现。
Haar-Cascade,HOG-SVM,深度学习正是代表着人脸检测乃至目
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2024-02-20 07:01:29
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本文给大家分享一下使用opencv2.4.3版本和1.0版本下集中不同特征和方法人脸检测实现过程中的一些方法和经验，并附上完整代码。同时也有一些未能解决的问题在此一并提出。
先贴出一段代码，这是opencv1.0版本给出的sample，之前本人在vc6.0+opencv1.0的条件下做过实验，完全成功的。识别时间在50ms左右。View Code 1 #
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2023-07-24 14:50:07
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(给Python开发者加星标，提升Python技能)作者实现了10种常用的轻量级人脸检测算法，本套程序极简，高效，尽可能少的依赖第三方库，是本套程序的特点。安装在下载完程序后，需要下载模型文件，才能正常运行程序。由于模型文件太多，无法直接上传，可以去百度云盘下载：链接: https://pan.baidu.com/s/16EBjFG5tj6rp0m8TadDgHg 提取码: r
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2024-02-24 00:38:36
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摘要： 活体检测在各行各业应用比较广泛，如何实现一个活体检测系统呢？早期实现很困难，现在仅使用opencv即可实现，快来尝试一下吧。 什么是活体检测，为什么需要它？随着时代的发展，人脸识别系统的应用也正变得比以往任何时候都更加普遍。从智能手机上的人脸识别解锁、到人脸识别打卡、门禁系统等，人脸识别系统正在各行各业得到应用。然而，人脸识别系统很容易被“非真实”的面孔所欺骗。比如将人的照片放
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2024-05-21 22:45:20
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