做人脸识别的步骤：数据收集和预处理、训练模型、人脸识别三个部分最基本的第一步：认识并理解人脸识别，知道人脸识别需要的函数： 在OpenCV中主要使用了两种特征（即两种方法）进行人脸检测，Haar特征和LBP特征。使用已经训练好的XML格式的分类器进行人脸检测。我的电脑在OpenCV的安装目录下的install文件夹里的etc文件夹（opencv\install\etc\haarcascades ）
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2024-02-19 14:43:18
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首先说明，本人也像大家一样，新手。都是网上找博客跟着人家边学边做，对人脸识别所知甚少。网上学习了一段时间后，对人脸识别的实现，所知的大概如下： 需安装以下环境： opencv-3.2.0 + opencv_+contrib-3.2.0 一、数据准备---采集人脸图像并预处理，建立自己的人脸库 &nb
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2024-03-25 06:16:40
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一、人脸检测简介人脸检测是自动人脸识别系统中的一个关键环节。早期的人脸识别研究主要针对具有较强约束条件的人脸图象（如无背景的图象），往往假设人脸位置一直或者容易获得，因此人脸检测问题并未受到重视。随着电子商务等应用的发展，人脸识别成为最有潜力的生物身份验证手段，这种应用背景要求自动人脸识别系统能够对一般图象具有一定的识别能力，由此所面临的一系列问题使得人脸检测开始作为一个独立的课题受到研究者的重视
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2024-03-29 23:45:43
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0.引子以OpenFace算法中实现人脸识别的流程举例，这个流程可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架，结构如下图所示 由上图可知人脸识别项目可以分为5个主要步骤：1，首先输入一张照片；2，对照片检测出人脸并分类出是否为活体；3，对检测到的活体人脸进行对齐和裁切人脸；4，对对齐和裁切后人脸进行特征提取，表征为特征码；5，对表征后成对特征码进行比对。 2
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2024-03-27 22:40:34
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实验环境：python 3.6 + opencv-python 3.4.14.51 建议使用 anaconda配置相同环境背景人脸识别步骤
图1：人脸识别流程图 人脸采集采集人脸图片的方法多种多样，可以直接从网上下载数据集，可以从视频中提取图片，还可以从摄像头实时的采集图片。人脸检测方法人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十
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2024-03-20 22:46:57
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功能： 首先将人脸入库，每个人采集10张人脸图像 然后可以检测某个人脸是否属于这个人脸库中的某个人一.利用opencv打开摄像头并捕捉图像二.图像预处理 1.图像灰度化 ptr[j*ColorImage->width+x]= (char)( 0.072169*ColorImage->imageData[3*(j*ColorImage->width+x)] +0.715
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2024-04-25 16:36:15
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opencv实现图片与视频中的人脸检测第一章：反思与总结 上一篇博客我相信自己将人脸检测中的AdaBoost算法解释的非常清晰了，以及如何训练人脸检测的强分类器：。事后，自我感觉对这个人脸检测还是不够具体，所以自己抽了一下午的时间用opencv实现图片与视频中的人脸检测，下面是我用vs2013加opencv4.9来实现的。做一下声明，我的代码是参考的
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2024-06-24 19:41:22
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人脸识别的十大过程：1、人脸检测 “人脸检测”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。 人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列（0个人脸框或1个人脸或多个人脸框）。一般情况下，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形，但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形，或者带旋转方向的矩形。 常见的人脸检测算法剧本是一个“扫描”+“判断”的过程，即算法在图像范围内扫描，再逐个判定候选区域是否是人脸的
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2023-12-12 10:55:38
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实现以下功能: 交互式对话框：请选择要执行的动作
人脸采集：打开摄像头，采集照片，保存训练模型人脸识别：
打开摄像头，采集照片，预识别；输入图像的路径，图像识别输出结果：
找到匹配的对象，输出名字；未找到匹配的对象，提示：人脸采集并保存训练模型 程序 /*
交互式对话框：请选择要执行的动作
1.人脸采集：
打开摄像头，采集照片，保存
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2023-09-08 15:05:29
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初学人脸识别，感觉安装也是一个很大的麻烦。写在这里记录一下吧一：先安装好我们需要的软件首先安装Vs2015，在官网或者csdn搜一下应该找的到。安装步骤没有太多讲究。点击exe文件，我选择的是默认安装，你也可以自定义安装。 然后在opencv官网安装opencv3.2然后根据自己所需要的用处选择，我选的是windos 然后就是下载安装包。解压到你想解压的地方就可以了
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2024-07-22 08:26:42
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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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##先来张人脸识别效果图：##1、概述人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。##2、人脸识别步骤1 人脸图像采集及检测
2 人脸图像预处理
3 人脸图像特征提取以及匹配与识别##3、 人脸识别的方法在Open
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2023-09-29 19:18:45
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人脸识别在当前广泛应用于日常生活的各个方面,随着技术的进步,将来人脸应用将会越来越深入到日常生活中来.作为开发者,我们应该掌握一些应用知识,本文介绍一种使用opecv自带的人脸算法,实现人脸简单的识别.该方法适用于,要求准确率不高的场景,比如签到.考勤等场景.本文简单介绍使用opencv进行人脸识别的思路及方法。一.编程前准备:
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2023-08-29 13:33:33
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OpenCV图像处理学习笔记-Day1目录OpenCV图像处理学习笔记-Day1第1课：图像读入、显示和保存1. 读入图像2. 显示图像3. 保存图像第2课：图像处理入门基础1. 基本概念2. RGB转灰度第3课：像素处理1. 读取像素2. 修改像素第4课：使用numpy进行像素操作1. 读取像素2. 修改像素第5课：获取图像属性1. 形状：行、列、通道数2. 像素数目3. 获取图像类型第6课：图
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2024-07-31 15:38:29
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opencv的强大之处想必大家也是略知一二吧，本文章人脸识别研究的入门，算法都是直接调用opencv。opencv3.0都已经发布了但是本代码还是写在2.4.9的环境中，不过其中的方法都是用的C++ API，也就是与3.0接轨了//头文件：image.h#include "opencv.hpp"#include <iostream>
#include <iterator>
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2024-07-01 20:17:10
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导言：本系列博客目的在于能够在vs快速上手opencv，理论知识涉及较少，大家有兴趣可以查阅其他博客深入了解相关的理论知识，本博客后续也会对图像方向的理论进一步分析，敬请期待：）PS：官方文档永远是最好的入门资料，逐步提高英文阅读能力也很重要：）官方文档传送门：【英】http://www.docs.opencv.org/2.4.6/#【中】http://www.opencv.org.cn/open
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2024-05-06 06:33:51
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1.创建基于对话框的MFC项目。2.opencv的相关配置见。3.MFC下使用opencv。
由于opencv2.2以后取消了CvvImage类，所以需要在项目中分别添加CvvImage.h和CvvImage.cpp。
在头文件中添加CvvImage.h文件，在源文件中添加CvvImage.cpp，在...Dlg.cpp源文件中添加
#include "CvvIm
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2024-09-08 22:42:23
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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
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2023-12-13 20:13:42
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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
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2024-03-29 22:02:47
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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
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2024-04-22 14:45:05
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