学习总要从兴趣开始,自己制作一个利用opencv的分类器来检测人脸,再将检测出的人脸用程序扣图出来,创建一个分类器,实现不同人的人脸识别,标记出他的名字;程序可以在这里下载:程序效果图:// RlsbDlg.cpp : 实现文件
//
#include "stdafx.h"
#include "Rlsb.h"
#include "RlsbDlg.h"
#include "afxdialogex.
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2024-08-07 16:11:42
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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
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2024-04-26 18:21:13
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# 使用Java OpenCV比较两张人脸的实现教程
在计算机视觉中，人脸识别是一个重要的技术应用。本文将指导你如何使用Java和OpenCV库比较两张人脸。我们将分步骤进行，确保你能够清晰地理解实现流程和每一步的代码。
## 流程概述
为了完成“比较两张人脸”的功能，我们需要经历以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--
作者说的很详细，可以参考作者博客，搭建环境参考我的上一博客。 这里只说一些自己的理解，和解决遇到的问题，有想在Windows下实现人脸识别并且匹配的，可以按照我的步骤一步步解决问题。经测试真实有效，不好用不要钱！- -！二、分析想要看懂代码并且自己能够修改，你需要了解的几个知识1：openCv调用图片，或者视频 。 构建模型和模型训练（问题开
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2024-08-01 14:01:29
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## 实现Java OpenCV人脸识别的步骤
### 1. 安装OpenCV库
在开始使用Java OpenCV人脸识别之前，我们首先需要安装OpenCV库。可以按照以下步骤进行安装：
1. 下载OpenCV库：从官方网站（
2. 解压下载的文件：将下载的文件解压到一个合适的位置。
### 2. 创建Java项目
在开始编写Java代码之前，我们需要创建一个新的Java项目。可以按照以下步
原创
2023-12-31 05:20:28
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import cv2
import sys
from PIL import Image
def CatchUsbVideo(window_name, camera_idx):
cv2.namedWindow(window_name)
# 视频来源，可以来自一段已存好的视频，也可以直接来自USB摄像头
cap = cv2.VideoCapture(camera_idx)
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2023-06-14 14:28:48
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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
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2023-09-06 10:20:55
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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
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2024-01-03 16:44:53
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在 2019年7月6日 上张贴 由 hotdog发表回复 opencv 人脸识别在本教程中，您将学习如何使用 opencv 人脸识别 。为了构建我们的人脸识别系统，我们首先进行人脸检测，使用深度学习从每个人脸提取人脸嵌入，在嵌入上训练人脸识别模型，然后用 OpenCV 识别图像和视频流中的人您当然可以换成自己的面部数据集！您需要做的就是按照我的目录结构插入您自己的面部OpenCV人脸识别 在今天的
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2023-10-29 21:30:10
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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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一个是对本地图片进行人脸识别 一个是对摄像头截取的图片进行人脸识别 这里我只是对参考文章做了一点更改，加了一个摄像头获取人脸去识别的功能。注：如想复现，请改下文件路径# # -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import os
import numpy as np
# 检测人脸
def detect_face(img):
# 将测试图像转换为灰度图像，因为
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2023-08-19 23:56:34
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一：相关依赖文件下载https://github.com/opencv/opencv 二：实现步骤（图片检测）（一）读取图片 image= cv.imread("./d.png") #读取图片 （二）灰度转换 gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) #在灰度图像基础上实现的 （三）获
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2023-11-15 10:24:35
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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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本文给大家分享一下使用opencv2.4.3版本和1.0版本下集中不同特征和方法人脸检测实现过程中的一些方法和经验，并附上完整代码。同时也有一些未能解决的问题在此一并提出。
先贴出一段代码，这是opencv1.0版本给出的sample，之前本人在vc6.0+opencv1.0的条件下做过实验，完全成功的。识别时间在50ms左右。View Code 1 #
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2023-07-24 14:50:07
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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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# 人脸识别技术及其在Java中的应用
## 引言
人脸识别技术是一种通过计算机视觉和模式识别技术，通过对人脸图像进行分析和处理，从而实现对人脸进行自动识别的技术。随着计算机技术的不断发展和人脸识别算法的日益成熟，人脸识别技术被广泛应用于安防系统、人机交互、金融支付等领域。而在Java中，我们可以利用一些开源的人脸识别库来进行人脸识别的开发和应用。
## 人脸识别算法及其原理
常用的人脸识
原创
2023-08-24 18:03:58
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# 使用 OpenCV 实现 Java 人脸认证
人脸认证是一项广泛应用的技术，尤其在安全与便捷性需求日益增加的今天。对于刚入行的小白来说，理解如何使用 OpenCV 来开发一个简单的人脸认证系统很重要。本文将带你逐步完成这一过程。
## 流程概述
首先，我们来看一下整个项目的流程。为了更好地理解这个过程，我们将各步骤整理成表格。
| 步骤 | 描述
## 人脸识别技术及其在Java OpenCV中的实现
### 什么是人脸识别？
人脸识别是一种生物特征识别技术，通过分析和比对人脸图像来识别和确认个体的身份。作为一种重要的人工智能应用，人脸识别已经广泛应用于安防监控、社区管理、金融系统、社交媒体等多个领域。
### 人脸识别的工作原理
人脸识别一般分为以下几个关键步骤：
1. **人脸检测**：识别图像中出现的人脸。
2. **特征提
## 使用 OpenCV 和 Java 实现视频人脸检测
人脸检测在计算机视觉领域中是一个重要的应用，尤其是在视频监控、社交媒体和人机交互等领域。本文将指导你如何使用 OpenCV 库和 Java 实现视频中的人脸检测。作为一名刚入行的开发者，你只需按照以下步骤操作，即可轻松实现。
### 实现流程
首先，我们将整个流程分为几个主要步骤，以下是详细的流程表：
| 步骤
这两天做人脸3D建模的时候为了优化速度需要提取人脸区域，用到了OpenCV的人脸检测函数。在这里只是使用了已经训练好的分类器和接口函数，对于内部的实现并不了解，下文是我找到一个写的一篇人脸检测算法综述，觉得很好，在这里贴一下供大家查阅。：人脸检测算法综述导言：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，人证比对，人机交互，社交和娱乐等方面有很强的应用价值
