OpenCV与图像处理学习十七——OpenCV人脸检测（含代码）一、人脸识别概要1.1 人脸检测1.2 人脸对齐（Face Alignment）1.3 人脸特征提取（Face Feature Extraction）1.4 人脸识别（Face Recognition）二、人脸检测（不是识别）的代码2.1 cv2.CascadeClassifier2.2 dlib库 一、人脸识别概要一般而言，一个完
转载
2023-09-06 10:20:55
714阅读
1 人脸检测算法在DM6467上移植的步骤要将人脸检测算法移植到DM6467，我们使用OpenCV现有的源码作为基础。首先，需要在PC上用C语言实现人脸检测的程序编写，然后移植OpenCV到DM6467，接下来再修改代码直至程序运行无误。1.1 PC上用C语言实现人脸检测在OpenCV安装包中
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
转载
2024-01-03 16:44:53
113阅读
# 人脸识别比对技术在Java中的应用
人脸识别比对技术是一种通过特定算法识别照片或视频中人脸的技术，它在安防、人脸支付、人脸门禁等领域得到了广泛应用。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，可用于实现人脸识别比对功能。本文将介绍如何使用OpenCV在Java中实现人脸识别比对功能。
## 1. 准备工作
在开始实现人脸识别比对功能之前，需要安装Java开
原创
2024-02-23 07:50:59
331阅读
# Java OpenCV 实现人脸比对
## 整体流程
首先，让我们通过以下表格展示整个实现人脸比对的流程：
| 步骤 | 操作 |
|------|---------------------|
| 1 | 加载两张人脸图片 |
| 2 | 检测人脸并提取特征 |
| 3 | 进行人脸比对 |
## 操作步骤
### 步骤1
原创
2024-06-19 05:38:12
262阅读
opencv4.5.4在objdetect模块中添加了基于深度学习的人脸检测与识别功能，该项目由OpenCv China于仕琪团队、邓伟洪团队贡献。 文章目录1、介绍1.1、检测1.2、识别2、人脸识别（1:N）解决方案2.1、FaceSolution.hpp2.3、FaceSolution.cpp3、人脸识别测试 FaceDetector人脸检测、识别 DNN模型 demo。 1、介绍基于深度
转载
2024-04-22 14:29:47
255阅读
绪论1992年麻省理工学院通过实验对比了基于结构特征的方法与基于模版匹配的方法，发现模版匹配的方法要优于基于特征的方法。以支持向量机为代表的统计学习理论在随后被应用到了人脸识别与确认中去。但是由于算法运行效率问题，很快被一种新的算法替代了。这就是2001年康柏研究院提出的基于简单矩形特征和AdaBoost的实时人脸检测系统。该方法的主要贡献包括：1.可以快速计算简单矩形特征作为人脸图像特征2.基于
转载
2024-10-21 16:22:19
57阅读
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
转载
2024-04-22 14:33:23
109阅读
# 人脸比对技术在 Python OpenCV 中的应用
人脸比对是一种常见的人脸识别技术，通过比较两个人脸图像的相似度来判断它们是否属于同一个人。在 Python 中，我们可以使用 OpenCV 库来实现人脸比对功能。本文将介绍如何使用 Python OpenCV 实现人脸比对，并提供代码示例。
## 人脸比对原理
人脸比对通常包括以下步骤：
1. 检测人脸：使用人脸检测算法检测图像中的
原创
2024-06-25 05:45:19
339阅读
OpenCV4.1已经发布将近一年了，其人脸识别速度和性能有了一定的提高，这里我们使用opencv来做一个实时活体面部识别的demo 首先安装一些依赖的库 pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python
pip install numpy
pip install pillow 需要注意一点，最好将pip设置国内的阿里云
文章目录ORB算法视频读写图像人脸识别摄像头实时人脸检测 ORB算法orb算法结合了Fast和Brief算法，提出了构造金字塔，为Fast特征点添加了方向，从而使得关键点具有了尺度不变性和旋转不变性。# orb算法结合了Fast和Brief算法，提出了构造金字塔，为Fast特征点添加了方向，从而使得关键点具有了尺度不变性和旋转不变性。
import numpy as np
import
转载
2024-07-22 13:26:59
93阅读
一、实验目的：我这里完成的是，将8张人脸图片(4组，每组两张）存入库中，选取1张图片，程序识别出与其匹配的另一张。这里介绍分三个步骤完成该工作，①程序读取摄像头、拍照 ②程序从电脑文档中读取图片 ③检测人脸，并用红框框出人脸 &nbs
转载
2024-02-24 14:20:46
219阅读
前一段时间写了一个人脸相关的算法，包括视频中的人脸检测，相机的人脸检测，图像中人脸检测，还有人脸识别。使用的是VS2013和opencv。首先创建头文件common.h#ifndef _COMMON_H
#define _COMMON_H
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
转载
2024-06-28 19:04:06
464阅读
1评论
工作需要，分别接触过百度AI，OpenCV，MTCNN的人脸检测人脸识别的接口，虽然没有非常深入的了解它们内部的各种算法，只是简单的应用，但还是想就这三种方案做一个简单的总结介绍，以供没使用过的人做个参考，也给自己留做一个日志，以便日后查询。下面三篇博客记录的是我对百度AI，OpenCV和MTCNN使用的实际情况。百度AI： 百度AI的接口，总体来说识别率还是比较高的，但
转载
2023-10-12 09:57:12
192阅读
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)
转载
2023-08-25 18:22:58
461阅读
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
转载
2024-02-20 07:01:29
118阅读
关于Opencv实现人脸检测的阐述最近用Opencv开发一个人脸检测的小程序，结构并不复杂，但对于Opencv初学者来说还是具有一定的引导意义。接下来对于程序开发中出现的一些问题进行简单讨论。一、图像采集。图像既可以从摄像头设备中读取，也可以从磁盘中加载，两者方法大同小异。以摄像头为例，Opencv对于摄像头的操作同matlab中一样，是通过一个简单的API函数实现的，具体如下：CvCapture
转载
2023-11-23 18:10:09
143阅读
之前的人脸识别匹配需要大量图片进行建模，然后通过概率匹配，结果不是很准确，同时也不符合一般需求。一般需求是人员通过摄像头拍摄一张照片，然后将照片保存进行命名，之后如果再次通过摄像头进行验证时候，通过算法特征匹配这个人跟保存的图片中的相似度，相似度最低的就是这个人，当然如果有足够的理论跟实验支持，可以确定最低的这个如果大于某个值，也认为不是这个人。LBP算法参考博客地址：  
转载
2024-03-18 11:10:04
76阅读
一、人脸检测（后续有时间再补录个操作视频吧）人脸识别的先决在于先进行人脸检测。先按本文档的前置章节在Python3.7环境下的安装”完成了环境的搭建工作；本文主要讲述如何使用 USB-PiCam 实现实时人脸识别:最常见的人脸检测方式是使用“Haar 级联分类器”。使用基于 Haar 特征的级联分类器的目标检测是 Paul Viola 和 Michael Jones 2001 年在
转载
2023-12-07 22:55:24
52阅读
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
转载
2023-11-23 14:58:56
144阅读
