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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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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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
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
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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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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opencv图像处理 Haar级联 由于灯光、视角、视距、摄像头抖动以及数字噪声的变化，一个图像的细节可能会变得不稳定。但是人们在分类时却不会受这些物理细节方面差异的影响。因此，提取出图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有用。即：从图像中提取特征。虽然任意像素都可能影响多个特征，但特征应该比像素数少得多。由此两个图像的相似程度可以通
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2023-10-19 17:29:10
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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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人脸识别是指程序对输入的人脸图像进行判断，并识别出对应的人的过程。人脸检测是人脸识别的基础。人脸存在性问题检测在人脸检测中，主要任务是构造能够区分包含人脸和不包含人脸的分类器。这些实例被分为“正类”（包含人脸图像）以及“负类”（不包含人脸图像）。为了解决人脸存在的问题，在OpenCV中，可以调用已经训练好的级联分类器。训练分类器非常耗费时间。现成的一些分类器已经可以用来检测人脸及相关特
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2024-01-09 18:50:43
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一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库。它包含成千上万优化过的算法，为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包。根据这个项目的关于页面，OpenCV 已被广泛运用在各种项目上，从谷歌街景的图片拼接，到交互艺术展览的技术实现中，都有 OpenCV 的身影。 OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目。从那时起，它的开发就一直很活跃。进化到现在
1 基础我们使用机器学习的方法完成人脸检测，首先需要大量的正样本图像（面部图像）和负样本图像（不含面部的图像）来训练分类器。我们需要从其中提取特征。下图中的 Haar 特征会被使用，就像我们的卷积核，每一个特征是一 个值，这个值等于黑色矩形中的像素值之后减去白色矩形中的像素值之和。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻
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2023-11-12 15:27:42
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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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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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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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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)
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2023-08-25 18:22:58
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一、人脸检测分类人脸检测是指检测并定位到指定图像中的人脸，并且返回高精度的人脸框坐标。 目前的人脸检测方法大致可分为两类：基于知识和基于统计基于知识的方法 将人脸看作器官特征的组合，根据面部器官的特征和几何位置关系来检测人脸。例如模板匹配、人脸特征、形状与边缘、纹理特征、颜色特征等方法。基于统计的方法 将人脸看作二维像素的矩阵，通过大量的人脸图像样本来构造人脸模式空间，根据相似度来判断人脸是否存在
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2023-06-29 22:25:33
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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
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2023-11-23 18:10:09
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