本文中的知识来自于Mastering opencv with practical computer vision project一书。shape model形状模型，就是训练数据表示为什么样的形状模型；feature detector特征检测，检测目标脸中的特征；fitting algorithm适应算法，就是匹配算法，匹配检测到的目标特征点和训练
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2024-05-09 20:49:50
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上学时候用matlab学过一些图像处理的基础知识，当时课程作业是用haar实现人脸检测but当时是心思根本不在图像处理上，so找了个同学帮忙做的，自己没上心然鹅天道好轮回，现在捡起来了原来的算法一脸懵逼，自己挖的坑再深也得跳下去啊！ 先上一张经典的lena图镇场子！ 流程图：读取一张图片→转灰度图→人眼/人脸检测→标识出来→显示/保存结果其中，重中之重就是怎样进行检测？下面主要
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2024-06-08 19:44:12
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基于OpenCV人脸跟踪
原创
2021-07-16 17:43:32
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追踪结果：
人脸追踪 1.卡尔曼滤波简介卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，包含噪声的，对物体位置的观察序列（可能有偏差）预测出物体的位置的坐标及速度。在很多工程应用(如雷达、计算机视觉)中都可以找到它的身影。同时，卡尔曼滤波也是控制理论以及控制系统工程中的一个重要课题。例如,对于雷达来说，人们感兴趣的是其能够跟踪目标。但目标的位置、速度、加速度的测量值往往在任何时候都有噪声。卡尔曼滤波
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2023-12-31 21:31:09
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上一张效果图，渣画质，能看就好 功能说明： 人脸识别使用的是虹软的FreeSDK，包含人脸追踪，人脸检测，人脸识别，年龄、性别检测功能，其中本demo只使用了FT和FR（人脸追踪和人脸识别），封装了开启相机和人脸追踪、识别功能在FaceCameraHelper中。实现逻辑： 打开相机，监听预览数据回调进行人脸追踪，且为每个检测到的人脸都分配一个trackID（上下帧位置变化不
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2023-07-14 14:04:42
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前段日子，写了个人脸检测的小程序，可以检测标记图片、视频、摄像头中的人脸。效果还行吧，用的是opencv提供人脸库。至于具体的人脸检测原理，找资料去啃吧。 环境：VS2013+OPENCV2.4.10+Win8.1代码地址GitHub: https://github.com/adver1991/FaceDetect 一 基于对话框的MFC首先，新建一个基于对话框的MFC应用程序，命名为myFace
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2023-10-22 22:14:58
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目录1. opencv CascadeClassifier人脸检测步骤2. CascadeClassifier分类器简介2.1 从文件中加载级联分类器2.2 目标检测方法3. 代码实现 1. opencv CascadeClassifier人脸检测步骤从文件加载级联分类器读取图片并灰度化resize灰度图直方图均衡化，得到对比度更强的输出图像detectMultiScale检测2. Cascad
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2023-12-16 15:24:18
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现在，越来越多关于AI智能识别方面的技术涌现，如百度AI，腾讯AI等等，在这些上面我们都可以了解到AI系统，但是作为程序员的我们，我就要学会如何运用别人的AI来进行开发，首先这里就以微信小程序为例简单的说明一下如何结合AI在微信小程序上实现关于人脸追踪的实例。 在开始前，也先普及一下，其实js也是有人脸识别的插件Tracking.Js，clmtrackr.js，这里就不介绍，到时候我会另开文
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2024-05-18 15:27:32
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#include "mainwindow.h"#include <QApplication>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <QMessageBox>using namespace std;using namespace cv;int main(int argc, char *argv[]){QApplic
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2024-07-19 15:12:52
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在开始动手前，我们先来捋一下思路。
通过OpenCV可以方便的实现Face Detect，OpenCV的sample目录就有这个例子。流程大致是从摄像头得到逐帧的图像，通过事先训练好的特征检测出人脸的坐标（即图像的像素坐标），最后在该帧图像上圈出人脸的位置。
我们需要的就是这个人脸的坐标，先计算出人脸坐标x轴和y轴分别偏离画面中心点的距离（单位：像素），然后根据这个偏离值驱动摄像头的云台去修正摄像头的指向，使人脸坐标与画面中心点重合（即指向人脸）。
原创
2013-12-12 14:08:32
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目标跟踪作为机器学习的一个重要分支，加之其在日常生活、军事行动中的广泛应用，很多国内外学者都对此颇有研究。本文将讨论OpenCV上八种不同的目标追踪算法。虽然我们熟知的的质心追踪器表现得很好，但它需要我们在输入的视频上的每一帧运行一个目标探测器。对大多数环境来说，在每帧上进行检测非常耗费计算力。所以，我们想应用一种一次性的目标检测方法，然后在之后的帧上都能进行目标追踪，使这一任务更加快速、更高效。
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2023-11-14 11:19:38
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本篇博文是我结合《深入理解OpenCV》 和 CSDN 大佬 taotao123 的博文整理所得。由于本科毕业设计要做人脸识别算法方面的研究，现在才刚开始看，很多地方尤其是公式还看不大懂。 本章所说的非刚性是指脸部特征间的相对距离会随着面部表情和人群的不同而变化，这也是它与人脸检测和跟踪的不同之处，人脸检测和跟踪只是为了找到每帧视频中人脸位
在计算机科学中，机器学习是一个非常有意思的领域，它已经在我的最想学习的愿望清单中驻留已久。因为有太多来自于RxJava, Testing, Android N, Android Studio 以及其他 Android 相关的技术更新，所以我都每能花时间来学习这个。甚至在 Udacity 还专门有一个有关机器学习的课程
一、背景知识1.1、headblur简介追踪人脸打马赛克需要使用headblur函数。调用语法：headblur(clip,fx,fy,r_zone,r_blur=None)说明：其中参数fx和fy是两个函数，该函数带参数t，用于确认t时刻需要模糊化范围的中心点位置，moviepy将对以中心点为圆心半径r_zone的圆范围内的图像进行模糊化处理，模糊化处理时的卷积核大小由r_blur指定。关于r_
追踪的目的是在当前帧找到前一帧确定的对象。因为我们要在当前帧确定其对象位置，因此我们需要知道它是如何运动的，换句话说，需要知道运动模型参数。 如果对象非常简单且没有什么外貌上的变化，我们可以使用模板匹配。但是现实并未如此，当前模型可能随时随地变换(如人脸，你可能下一秒变成侧脸)。 Opencv中集成了诸多算法，随着其不断更新，算法的种类也越来越多，3.3版本的算法种类是6种-BOOSTING,
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2023-07-05 13:04:40
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使用OpenCV’s Haar cascades作为人脸检测，因为他做好了库，我们只管使用。代码简单，除去注释，总共有效代码只有10多行。所谓库就是一个检测人脸的xml 文件，可以网上查找，下面是一个地址：https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xm
所需库import cv2 # 用于获取视频、图像变换、标记
# cv2.face模块 用于人脸数据训练，人脸匹配
"""
注意1：cv2有两个包
一个为opencv-python，# opencv主仓库的模块
一个为opencv-contrib-python，# main模块和contrib模块
注意2：face模块在opencv-contrib-python中，需要单独安装。
注
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2024-04-01 19:17:29
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运用Opencv实现人脸的检测和识别是非常方便的，也比较常用。对于人脸检测可以用Opencv自带的分类器实现，而人脸识别需要自建训练分类器，以及收集人脸数据。本文重点讲讲人脸数据的训练以及人脸识别的实现，识别功能的实现也结合了MFC这个基础类库，界面更加美观。1.人脸数据训练关于数据的训练以及识别的教程可以参考博客：，在这篇博文里作者已经把流程说的很详细了，本文参照这个流程实现了人脸识别。&nbs
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2024-08-07 10:48:55
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本文实例讲述了Python基于OpenCV库Adaboost实现人脸识别功能。分享给大家供大家参考，具体如下：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 sou
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2024-02-19 14:42:46
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Python 实现人脸识别技术人脸识别技术在现代社会中被广泛应用，如手机解锁、安防监控等领域。Python作为一门易于上手的编程语言，也可以用来实现人脸识别技术。人脸识别的基本原理人脸识别系统的基本流程包括：人脸检测：通过计算机视觉算法从一个图像中识别出一个或多个面部区域。面部对齐：调整脸部区域的位置和姿态，使所有脸部数据具有相同的位置和大小。特征提取：使用机器学习算法从面部图像中提取面部的特征信
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2023-10-26 22:32:30
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