这篇博客主要介绍下用C++代码,提取出一张人脸图片的特征向量,这里的网络,是上文中用到了center loss的网络,根据论文里介绍的,我们提取出人脸图片以及该图片的上下翻转图各自经过网络在fc5层输出的特征向量,然后将两者拼起来,形成一个2倍维数的特征向量,该特征向量表征了这个人脸。这样子,我们计算出一对待验证的人脸图片各自的特征向量后,就可以计算相似度了,这里用余弦            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 如何实现Android计算人脸128维特征描述符
## 整体流程
```mermaid
flowchart TD
    A(初始化人脸检测器) --> B(拍摄人脸照片)
    B --> C(提取人脸特征)
    C --> D(计算128维特征描述符)
```
## 步骤表格
| 步骤 | 描述            |
|------|-----------------|            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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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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            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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            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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            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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              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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            首先,基于上一步的工作:想基于自己编译的opencv+vs2010可移植项目做一些简单工作,于是尝试做一个简单的人脸识别的实现。实现流程如下:下载数据集并制作测试数据集,并生成CSV文件;训练模型,基于opencv自带的识别算法。导入训练模型,实现在视频中实时识别人脸。 实现步骤:1.下载数据集2.制作测试数据集,即待测人脸数据集。这里需要去opencv官网下载的源码中找到:opencv            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            人脸特征提取绘制特征点import numpy as np
import cv2
import dlib
import os
import sys
import random
# dlib预测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('D:\date\shape_predictor            
                
         
            
            
            
                 近段时间在搞opencv的视频人脸识别,无奈自带的分类器的准确度,实在是不怎么样,但又能怎样呢?自己又研究不清楚各大类检测算法。     正所谓,功能是由函数完成的,于是自己便看cvHaarDetectObjects 这个识别主函数的源代码,尝试了解并进行改造它,以提高精确度。     可惜实力有限            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            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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            人脸识别是指程序对输入的人脸图像进行判断,并识别出其对应的人的过程。人脸识别程序像我们人类一样,“看到”一张人脸后就能够分辨出这个人是家人、朋友还是明星。当然,要实现人脸识别,首先要判断当前图像内是否出现了人脸,也即人脸检测。只有检测到图像中出现了人脸,才能根据人脸判断这个人到底是谁。本文分别介绍人脸检测和人脸识别的基本原理,并分别给出了使用OpenCV 实现它们的简单案例。 OpenCV学习笔记            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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            
                
         
            
            
            
                   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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                 收集人脸就是把刚完成预处理的人脸放入到预处理人脸数组中,同时往数组中放入一个标签(明确这张人脸所属的人)。例如,你可以使用第一个人的10张预处理人脸,10张第二个人的预处理的人脸,那么人脸识别算法的输入就会是一个包含20个预处理的人脸数组以及一个有20个整数的数组(前十个数字是0后10个数字是1)。       人脸识            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            face_recognition是世界上最简洁的人脸识别库,你可以使用Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。face_recognition的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib中的深度学习模型,用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试,有高达99.38%的准确率。但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升。face_recognition可以产生很多有            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            OpenCV人脸识别的原理 .  在之前讲到的人脸测试后,提取出人脸来,并且保存下来,以供训练或识别是用,提取人脸的代码如下: [html] 
 print?
1. void GetImageRect(IplImage* orgImage, CvRect rectInImage, IplImage* imgRect,double scale)  
2. {  
3.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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