马上就五一了，发呆的时候想到了之前接触过一点儿的Dlib，在c++下的使用，正好今天有人问起了会不会OpenCV，于是…dlib与OpenCV对比：识别精准度：Dlib >= OpenCV，Dlib更多的人脸识别模型，可以检测脸部68甚至更多的特征点。Dlib是一个跨平台的C++公共库，除了线程支持，网络支持，提供测试以及大量工具等等优点，Dlib还是一个强大的机器学习的C++库，包含了许多
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2024-05-24 10:56:23
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0.配置问题。解决方案：略。1.typedef void * POINTER_64 PVOID64; error：缺分号等 解决方法1：#define POINTER_64 __ptr64
2.缺少tbb_debug.dll或者tbb.dll
解决方法： 复制tbb_debug.d
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2024-03-25 22:46:00
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文章目录一、安装OpenCV1. 下载安装2. 配置环境二、使用示例——图片四、使用示例——视频1. 虚拟机获取摄像头权限2. 播放视频3. 录制视频总结参考 一、安装OpenCV1. 下载安装下载 OpenCV 3.4.11 数据包 国内快速下载地址： https://www.bzblog.online/wordpress/index.php/2020/03/09/opencvdownload/
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2024-05-06 09:45:50
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opencv 与dlib 结合实现人脸融合 融合流程检测面部标记旋转、缩放和转换第二张图像，使之与第一张图像相适应调整第二张图像的色彩平衡，使之与第一个相匹配把第二张图像的特性混合在第一张图像中实现流程找到人脸矩阵使用dlib提取面部标记 用Dlib实现了论文One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Tre
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2024-08-16 18:03:39
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很多人在配置OpenCV库的时候，有一栏要填写.lib文件的名字，文件多了就会很麻烦，但是有没有偷懒的方法呢？答案是有的，下面就来介绍一下。假设我的很多个.lib文件的目录是放在E:\lib这个路径下， 首先，要打开dos界面。默认的路径都是C盘下，有个地方要注意，如果你直接就是 cd E:\lib发现还是不行的，当前路径还是没有改变。这个问题有两个方法可以解决：方法1： 先切换盘符，再
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2024-03-29 16:09:00
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加载pdb，进入opencv库函数调试方法1： 1、Cmake-gui安装opencv，生成独立的install目录。 2、设置lib和path环境变量 lib=D:\opencv-3.4.2\install\x64\vc14\lib path=D:\opencv-3.4.2\install\bin\Debug 其中path包含了dll,exe,pdb,ilk等文件。 3、在vs201
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2024-05-13 10:46:58
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目录一.面部追踪①配置ARKitSettings ②.Face Anchor③.面部表情追踪④.人脸拓扑结构⑤.定向光估计（将脸做为场景中的定向探头，生成场景中的定向光）二.垂直面检测三.不规则平面(根据检测到的平面信息自定义绘制平面)四.图片检测 五. 重定位六.自动对焦七.分辨率八.重置世界中心一.面部追踪①配置ARKitSettings包括以下四种 ： &nbs
# 人脸检测教学
## 整体流程
首先，我们需要安装必要的库，如`opencv`、`dlib`和`pytorch`。然后，我们需要加载预训练的模型，执行人脸检测，并将结果显示出来。
### 步骤概览
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装必要的库 |
| 2 | 加载预训练模型 |
| 3 | 执行人脸检测 |
| 4 | 显示结果 |
## 具体步骤
原创
2024-02-25 04:00:41
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今天我们来使用面部标志和OpenCV检测和计算视频流中的眨眼次数。为了构建我们的眨眼检测器，我们将计算一个称为眼睛纵横比（EAR）的指标，由
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2021-07-29 11:03:11
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今天我们来使用面部标志和OpenCV检测和计算视频流中的眨眼次数。为了构建我们的眨眼检测器，我们将计算一个称为眼睛纵横比（EAR）的指标，由Soukupová和Čech在其2016年的论文“使用面部标志实时眼睛眨眼检测”中介绍。今天介绍的这个方法与传统的计算眨眼图像处理方法是不同的，使用眼睛的长
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2022-02-10 11:51:23
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re:1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/364896632.https://stackoverflow.com/questions/38180410/convert-rgb-image-to-grayscale-image-in-dlibEnd
原创
2022-07-11 12:38:12
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人脸检测随着人脸识别，人脸支付，换脸等业务等爆发，多的人都将目光放在人脸方面的研究上。可以说，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，人机交互，金融支付，社交和娱乐等方面有很强的应用价值，也是整个人脸识别算法的第一步。问题描述人脸检测的目标就是从图像中找到所有的人脸对应的位置，算法结果输出的是人脸在图像中所处的坐标。有些算法还会有其它的一些信息，比如性别，年龄，面
在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用 Go 语言结合 dlib 和 OpenCV 实现人脸比对。人脸识别技术近年来取得了显著的发展，广泛应用于安全监控、社交媒体等领域。我们将逐步了解这个过程的技术原理和操作步骤。
我们将围绕如下几个部分展开讨论：
1. 背景描述
2. 技术原理
3. 架构解析
4. 源码分析
5. 性能优化
6. 总结与展望
### 背景描述
在当今社会，人脸比对已成为一
应用程序的移植（基于 Qt3 与 opencv-0.9.7 制作） 1、 源程序的交叉编译，生成能够被 arm 执行的可执行文件“ *** ” 然后使用命令 “ arm-linux-readelf –d *** ”来查看应用程序所依赖的库（其中“ *** ”为
【代码】opencv用dlib实现人脸检测。
原创
2024-07-25 11:08:02
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最近在学习高博的SLAM14讲，在g2o的部分有一些困惑，便去特别的学习了一下这部分知识，主要参考了以下几篇文章：1、高博的博客中有一篇讲述g2o的：2、从零开始一起学习SLAM有三篇文章：总览、顶点编程和边编程根据这几篇文章，我又把高博博客中的BA例程跑了一下，并根据我自己的理解添加了注释。一、代码修改由于opencv库和g2o库的版本升级，高博的例程不能直接使用，需要进行一定的修改：1、ope
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2024-03-02 09:50:42
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DNN 人脸识别使用facenet模型基于Torch，对每张图片进行多层卷积处理，计算出128个向量使用样本空间中的每张图的128个向量与采样的128个向量进行余弦相似度比较，0度为1，表示方向相同，90度为0，表示垂直正交。值越小，相似度越高，通过label存储的名字信息，可以把人检索出来，但是应该设置一定的阈值，否则会出现误检测代码实现过程模型加载人脸检测与识别模型特征向量输出相似度比较，阈值
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2023-07-11 00:37:58
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Dlib学习笔记：dlib array2d与 OpenCV Mat互转 在Dlib库中图像存储是使用array2d类型，而在OpenCV是使用Mat类型，Dlib中提供了#include <dlib/opencv.h>，可实现dlib array2d与 OpenCV Mat的互转。其中toMat对象可将dlib的图像转为OpenCV的M
原创
2022-08-24 17:29:30
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大家好，我是老表
本文使用OpenCV dlib库生成口罩口罩已经被证明是防止COVID-19传播的最好的防御措施之一，然而，这也导致了基于面部特征（包括鼻子、嘴和下巴线）的面部识别算法的失效。在全球有传染病之前，面部识别系统通过对检测到的不同面部特征进行比较测量来验证两幅图像中的人脸。当一个人的鼻子、嘴和脸颊上戴上口罩，大大减少了通常用来识别他/她的身份的信息。将需要重新训练或重新设计有效的识别
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2024-07-29 21:11:30
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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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