本文源地址：http://docs.opencv.org/2.4/modules/contrib/doc/facerec/facerec_tutorial.html#local-binary-patterns-histograms简介OpenCV（Open Source Computer Version）是由Inter在1991年发起的一个广受欢迎的计算机视觉库。这个跨平台的代码库专注于实时图片处
小编所有的帖子都是基于unbuntu系统的，当然稍作修改同样试用于windows的，经过小编的绞尽脑汁，把刚刚发的那篇python 实现人脸和眼睛的检测的程序用C++ 实现了，当然，也参考了不少大神的博客，下面我们就一起来看看：
Linux系统下安装opencv我就再啰嗦一次，防止有些人没有安装没调试出来喷小编的程序是个坑， sudo apt-ge
官方文档：https://docs.opencv.org/3.4.3/dd/d81/facerec_8hpp.html
源代码在 .\opencv_contrib-3.4.3\modules\face\src中Opencv实现从OpenCV2.4开始，加入新的类FaceRecognizer，可以用它方便的进行人脸识别实验。人脸识别的任务也就是两大部分，训练和预测，分别对应着train函数和pred
这两天在踩OpenCV的坑，需求：在不安装OpenCV Manager apk的情况下跑通opencv下的人脸检测demo。写下此文记录下；注：本文采用opencv下的原始人脸检测的demo，所以里面的c代码都是原始包名的，如果你想修改包名则需要自己会jni的知识；如果不太会请看：像小白一样学习android jni编程 ；后面我自己会修改包名重新生成新的so，如果这部分大家有问题的话，欢迎留言
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2023-06-27 21:22:32
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近期要开展一个新项目，关于场景图像信息获取的，具体涉及到场景中人脸检测、运动目标检测以及场景中给定目标的追踪问题，后面还会涉及到信息交互的界面开发。接下来将通过写博客的方式记录项目进展（问题及解决方案）和心得。人脸检测人脸检测不同于人脸识别，人脸检测通俗的意思就是在获取是场景数据（图像、视频）中，将具有人脸特征的目标检测出来，但不清楚检测到的人脸是谁，只知道这可能是一张脸；人脸识别就是在检测的基础
之前写过一篇关于实现人脸识别的文章，里面用到的技术是通过调用百度 API 实现的，本次将借助于 dlib 程序包实现人脸区域检测、特征点提取等功能，dlib 封装了许多优秀的机器学习算法， 可实现人脸识别、检测、识别，视频目标追逐等功能，是由由 C++开发的一个开源程序库，目前也提供了 Python 接口，可供我们直接调用。1，dilb 安装dlib 程序包的安装方式也是用 pip 来
32.OpenCV的人脸检测和识别——人脸检测 文章目录前言一、基于Haar的人脸检测1、使用Haar级联分类器检测人脸2、使用Haar级联分类器检测猫脸3、使用Haar级联分类器检测人脸的框架式程序4、使用Haar级联分类器检测摄像头视频中的人脸和眼睛二、基于深度学习的人脸检测1、基于深度学习的人脸检测(图片)2、基于深度学习的人脸检测(视频)三、OpenCV-Python资源下载总结 前言
# Python 侧脸
Python 是一种高级编程语言，它具有简单易学、易读易写的特点，因此广受欢迎和使用。但是，Python 也有一些隐藏的“侧脸”，即一些容易忽视或容易出错的特性。本文将介绍一些常见的 Python 侧脸，并提供相应的代码示例。
## 1. 可变对象作为函数默认参数
在 Python 中，函数的默认参数只会在函数定义的时候被计算一次，而不是每次调用函数时都重新计算。这一
原创
2023-07-22 12:59:46
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python+opencv实现人脸识别 安装OpenCV1.读取文件&灰度转换#导入cv模块
import cv2 as cv
#读取图片
img = cv.imread('face1.jpg')
#灰度转换
gray_img = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
#显示灰度图片
cv.imshow('gray',gray_img)
#保存灰度图片
cv
# 如何实现Python侧脸检测
## 一、整体流程
首先，我们先来看一下实现Python侧脸检测的整体流程，如下表所示：
```mermaid
pie
title Python侧脸检测流程
"数据准备" : 20%
"侧脸检测模型加载" : 30%
"侧脸检测" : 40%
"结果展示" : 10%
```
## 二、详细步骤
### 1. 数据
# Python侧脸检测
侧脸检测是计算机视觉领域的一个重要应用，它可以在给定一张图像时识别出图像中是否存在人物的侧脸。
在本文中，我们将介绍如何使用Python进行侧脸检测，并提供代码示例。
## 使用OpenCV进行侧脸检测
OpenCV是一个流行的计算机视觉库，提供了许多用于图像处理和分析的函数和工具。它支持多种编程语言，包括Python。
要进行侧脸检测，首先需要安装OpenCV
大致思路：训练人脸识别模型--->检测人脸--->识别人脸 环境：win10/vs2017/opencv3.4.0(需要把opencv_contrib-3.4.0编译进去) /c++PS：旧版opencv包含contrib模块，后来就从opencv3里分离出去了，需要自己编译 在OpenCV 3.
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2023-07-26 22:01:33
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ROS结合OpenCV示例——人脸识别一、实验原理：二、实验步骤：<1> 安装opencv 以及串口功能包<2> 测试opencv串口是否安装成功 一、实验原理：Opencv库是一个基于BSD许可发行的跨平台开源计算机视觉库，基于opencv库，可以很方便的入手机器视觉方面的应用，ros已经集成了opencv库和相关接口功能包； 人脸识别的目的是在输入图像中确定人脸的位置
最近在尝试学习使用卷积神经网络对猫狗进行识别，准备猫、狗图片各500张图片，图片是大小不一的彩色图片。大致的实现思路：各准备猫、狗500张图片，并对其命名“cat.XXX.jpg”、“dog.XXX.jpg”，计划20%猫、20%狗作为验证，剩下做训练；图片大小归一化：使用OpenCV3把图片归一为64*64的彩色图片；读取图片内容（numpy数组，batchszie*64*64*3）、标签值（0
人脸识别前言一、代码实现获取人脸，转为灰度图对模型进行训练调用摄像头进行识别二、出现的报错总结 前言利用python中的OpenCV库来实现人脸识别技术，使用pycharm进行实现。一、代码实现获取人脸，转为灰度图在同目录下新建data文件夹，用来存储灰度图。haarcascade_frontalface_default.xml文件根据实际途径更改，输入id数字会与识别代码中的names对应，例
Py文件# file: sidebar.py
import sys
from PySide2.QtCore import QUrl
from PySide2.QtCore import QSize, Qt
from PySide2.QtWidgets import QWidget
from PySide2.QtWidgets import QHBoxLayout
from PySide2.QtW
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2023-05-22 14:06:49
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功能解释：1.人脸检测：摄像头下有人检测出来即可。 功能解释：2.人脸识别：得识别出当前的人是否和人脸库里面的人一致。我这里实现的是第一个功能。 默认你的工程已接入了OpenCv所需要的相关库，如果没接入的话可以看我写的一篇：Android OpenCv导入工程第一步：添加相机权限： 如果手机是6.0以上的要动态申请权限，否则不能正常使用相机功能。6.0以上动态权限申请第二步：创建布局文件，使用o
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2023-07-23 14:53:30
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文章目录前言一、下载安装opencv库二、找到级联分类文件 前言原本只是记录下如何安装及找到级联分类器xml文件的，结果发现坑还很多… 全部重新写过一、下载安装opencv库因为Wall的存在，所以正常的安装方法是不可能的, 一点也不Great。 从国内镜像网站下吧，阿里或清华都行。想想也挺悲哀的，堂堂国内国际一顶流学府，被迫搞此营生。重点：opencv 分核心版(opencv-python)和
前言1.OpenCV官方训练好的人脸和眼睛的级联分类器，3.30的版本都放在opencv\sources\data这个文件夹下，在OpenCV这个文件夹中，主要有 Haar特征 和 LBP特征进行人脸检测，其中“lbpcascades”，“haarcascades”，“hogcascades”，这三个文件夹，分别放表示通过“haar”、“hog”和“lbp”三种不同的特征而训练出的分类器。"haa
1.环境搭建：见上一篇博客整个项目的结构图： 2.编写DetectFaceDemo.java,代码如下： package com.njupt.zhb.test;import org.opencv.core.Core;import org.opencv.core.Mat;import org.opencv.core.
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2013-08-17 22:31:00
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