1、介绍Introduction从OpenCV2.4开始，加入了新的类FaceRecognizer，我们可以使用它便捷地进行人脸识别实验。本实验采用的编程环境为：opencv3.0+VS2013。人脸识别的实验已经转移到face模块中，face模块在我这里的路径为：D:\Program Files\opencv3.0\opencv\sources\modules\opencv_contrib-ma
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2024-05-07 15:53:18
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在这篇文章中，我们将学习Eigenface(特征脸)，主成分分析（PCA）在人脸中的应用。1PCA美国人口约为3.25亿。你可能认为数百万人会有一百万种不同的想法，观点和想法，毕竟每个人都是独一无二的。对吗？错误！人类就像绵羊。我们跟着一群人。这很可悲但却是真实的。假设您在美国选择了20个最重要的政治问题，并要求数百万人使用“是”或“否”来回答这些问题。这里有一些例子：1.你支持枪支控制吗？1.你
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2022-04-24 14:05:36
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目录1 PCA1.1 方差是什么1.2 什么是PCA1.3 什么是矩阵的特征向量和特征值？1.4 如何计
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2022-12-17 19:25:07
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OpenCV中KMeans算法介绍与应用
OpenCV学堂
微信号 CVSCHOOL功能介绍 OpenCV学习教程分享、源码讨论、图像处理与计算视觉算法介绍，行业
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2024-04-30 17:53:30
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实验内容和要求自己构建数据库，可选用 AT&T 数据库，包含自己的人脸，进行 eigenface 人脸识别的训练、识别、重构训练：指定能量百分比，将训练结果输出到 model 文件，展示平均脸与前十个特征脸；识别：装载 model 文件，对输入的人脸图像进行识别，将识别结果叠加在输入的人脸图像上，展示训练库中最相似的图像；重构：装载 model 文件，对输入的人脸图像变换到特征脸空间，然后
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2024-04-22 13:53:21
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epsilon-greedy算法（通常使用实际的希腊字母）非常简单，并且在机器学习的多个领域被使用。epsilon-greedy的一种常见用法是所谓的多臂匪徒问题（multi-armed bandit problem）。假设你站在k = 3台老虎机前面。每台机器都会根据不同的概率分布进行支付，而你不知道这些分布。假设你总共可以玩100次。你有两个目标。第一个目标是使用一些硬币以尝试确定哪台机器的支
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2023-07-20 14:22:31
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人脸识别之特征脸方法（Eigenface） 因为需要，花了一点时间写了下经典的基于特征脸（EigenFace）的人脸识别方法的Matlab代码。这里仅把该代码分享出来。其实，在较新版本的OpenCV中已经提供了FaceRecognizer这一个类，里面不仅包含了特征脸EigenFace，还有FisherFace和LBPHFace这三种人脸识别方法，有兴趣的可
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2024-07-31 17:10:26
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这篇文章是撸主要介绍人脸识别经典方法的第一篇，后续会有其他方法更新。特征脸方法基本是将人脸识别推向真正可用的第一种方法，了解一下还是很有必要的。特征脸用到的理论基础PCA在另一篇博客里：特征脸(Eigenface)理论基础-PCA(主成分分析法)。本文的参考资料附在最后了^_^步骤一：获取包含M张人...
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2015-12-06 12:54:00
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【计算机视觉】特征脸EigenFace与PCA标签（空格分隔）： 【图像处理】 说明：本文主要想弄清楚将人脸识别推向真正可用的第一种方法：特征脸方法。【这里采用的是1维的PCA方法，将图像转变为行向量或者列向量，虽然破坏了几何结构，但是处理比较直观方便】第一步是构建样本集合获取包含有M张人脸图像的集合S，每张人脸图片的
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2015-11-27 16:57:00
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1.问题描述图像表示的难点在于它的高维度。二维的p×q的灰度图像就有一个维度为1×pq的特征，所以一张100×100的图像就有一个10000维的特征。这个数据对于任何计算来说都是庞大的，但是否所有维度的信息都是有用的？其实，我们只要找到存储着大量信息的部分就行。Principal Components Analysis (PCA) 由karl 等人提出，它将一组可能相关的变量变成较小的一组不相关的
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2023-09-02 22:58:37
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https://www.toutiao.com/a6698955075127083527/这个算法需要数学知识特别好的人才会看得懂吧！步骤一：获取包含M张人脸图像的集合S。在我们的例子里有25张人脸图像（虽然是25个不同人的人脸的图像，但是看着怎么不像呢，难道我有脸盲症么），如下图所示哦。每张图像可以转换成一个N维的向量（是的，没错，一个像素一个像素的排成一行就好了，至于是横着还是竖...
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2019-06-07 15:36:43
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【计算机视觉】特征脸EigenFace与PCA标签（空格分隔）： 【图像处理】 说明：本文主要想弄清楚将人脸识别推向真正可用的第一种方法：特征脸方法。【这里采用的是1维的PCA方法，将图像转变为行向量或者列向量，虽然破坏了几何结构，但是处理比较直观方便】第一步是构建样本集合获取包含有M张人脸图像的集合S，每张人脸图片的
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2015-11-27 16:57:00
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在之前的博客 人脸识别经典算法一：特征脸方法（Eigenface）里面介绍了特征脸方法的原理，但是并没有对它用到的理论基础PCA做介绍，现在做补充。请将这两篇博文结合起来阅读。以下内容大部分参考自斯坦福机器学习课程：http://cs229.stanford.edu/materials.html假设...
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2015-12-06 12:55:00
339阅读
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learn opencv website: https://www.learnopencv.com/ learn opencv github:https://github.com/spmallick/learnopencv
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2022-07-21 08:25:18
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运用特征脸（eigenface）和sklearn.svm.SVC进行人脸识别。首先需要下载一个经过预处理的数据集，从数据集中找出最有代表性的前5人的预期结果第一步，import导入实验所用到的包import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.model_s
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原创
2022-07-21 08:45:43
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一、openCV介绍 Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、M
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2024-04-18 22:33:46
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图像最基本的变换即仿射变换(Affine Transform)和透射变换(Perspective Transform)。仿射变换是对一个向量空间进行一次线性变换并接上一次平移。透射变换是中心投影的射影变换。1.仿射变换仿射变换是线性变换与平移的组合。1.1原理描述首先，线性变换是什么？线性变换是满足以下两条性质的变换：1）直线在变换后仍然为直线，不能有所弯曲。2）原点必须保持固定。常见的线性有绕原
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2024-03-11 14:53:42
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很多细碎的知识散落在各个角落，每天记录用过的函数和知识点。不积跬步无以至千里。1、cvZero()可以将矩阵置0.2、一个很好的debug网站 http://stackoverflow.com/3、用了Mat确实方便了许多，但是接着就出现了许多莫名奇妙的错误。 integral()CV_EXPORTS_W void integral( InputArray src, OutputArray
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2023-07-25 22:25:34
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为了提取关键帧，这里使用帧差法，语言为C语言，调用opencv库实现。我们将视频第一帧设定为关键帧，后面的每一个帧与前一个关键帧进行像素帧差(灰度图)，并设定阈值判断发生变化的像素点比例，通过此比例判断帧是否有发生突变，有发生突变的帧设定为关键帧并保存在特定文件夹中。以此循环将所有帧遍历完成即可。在测试程序前，为了方便测试，我们将电影截取为两分钟的片段，不然太长了不方便测试，如果有备好的视频片段可
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2024-04-26 11:42:30
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记录cvSmooth函数的用法和 OpenCV自带的人脸检测。（1）cvSmooth函数 void cvSmooth( const CvArr* src, CvArr* dst,int smoothtype=CV_GAUSSIAN,int param1, int param2, double param3, double param4 ); src：输入图像. dst：输出图像. smoo
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2024-06-05 14:12:43
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