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
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2024-04-22 14:29:47
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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
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2024-04-22 14:33:23
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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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印刷纸张尺寸列表 2009-12-16 10:10 ●印刷纸张尺寸对比表:成品尺寸=纸张尺寸-修边尺寸常用印刷纸张的开法虽然ISO的标准是将纸张划分为A、B、C三种开本，但是目前国内基本上还是采用787mm×1092mm的老规格(正度纸张)。由于要除去印刷机咬口，所以实际的可印刷幅面是780mm×1080mm左右。常用印刷纸张的开法和可印刷面积表:这里要注意一下，纸张一般有两种开法——两开法和三
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2024-07-30 17:04:08
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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
热力学温标是由威廉·汤姆森，第一代开尔文男爵于1848年利用热力学第二定律的推论卡诺定理引入的。它是一个纯理论上的温标，因为它与测温物质的属性无关。符号T，单位K（开尔文，简称开）。国际单位制（SI）的7个基本量之一，热力学温标的标度，符号为T。根据热力学原理得出，测量热力学温度，采用国际实用温标。热力学温度旧称绝对温度（absolute temperature）。单位是“开尔文”，英文是“Kel
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2024-08-29 17:49:40
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直方图的对比 OpenCv提供了5种对比直方图的方式：CORREL（相关）、CHISQR（卡方）、INTERSECT（相交）、BHATTACHARYYA、EMD（最小工作距离），其中CHISQR速度最快，EMD速度最慢且有诸多限制，但是EMD的效果最好。世界总是充满了矛盾，而我们的工作就是化解矛盾（ 需要注意的是：EMD方式要
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2024-05-25 19:26:40
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# 使用Python opencv进行SIFT算法比对
SIFT（尺度不变特征变换）是一种用于图像处理和计算机视觉领域的特征提取算法，可以用于图像匹配、物体识别等各种应用。在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现SIFT算法的比对操作。本文将介绍如何使用Python opencv来进行SIFT算法比对，并附带代码示例。
## SIFT算法简介
SIFT算法是由David Lowe于
原创
2024-05-26 05:30:09
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在使用opencv for unity做图像处理的时候突然出现bug，就是读取工程目录下的图片时会无法读到图像，我使用的是Imgcodecs.imread(imgpath, 1)，这一句语句来读图像，但发现读的图像都为空，百思不得其姐，然后偶然发现使用绝对路径的话就能够正常读取，读取一次之后再使用工程路径来读图像就没问题，我用的unity版本是5.6.1f1，openc
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
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2024-10-21 16:22:19
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opencv中，常用的特征点检测算法有：SURF算法，SIFT算法，ORB算法，FAST算法。其中检测速度上，在提取一帧图像特征点的实验中，在提取相同数量的特征点情况下，提取SURF点耗时时间大约是提取ORB特征点的14倍，而提取SIFT点耗时更大，大概比提取ORB特征点多三百多倍，所以ORB是计算量最小的算法。本文使用的SUFR的算法进行的特征点检测以及图像拼接，若想在在opencv中使用SUR
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
在移动应用开发中，图像比对是一个非常重要的功能，尤其是在使用 Android 平台时。使用 OpenCV 进行图片比对能够帮助实现多个应用场景，比如人脸识别、物体检测等。本文将会详细记录 Android OpenCV 图片比对的整个过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘和复盘总结。
## 背景定位
在初始技术阶段，我们面临着多个痛点，包括图像处理速度慢、比对算法效率低下、内
# 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
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ref: https://github.com/vipstone/faceairef: https://github.com/imistyrain/MTCNNPS: 1 安装dlib库花了好长时间，最终花钱下载了一个轮子，安装：pip3 install dlib-19.17.0-cp37-cp37m-win_amd64链接：https://pan.baidu.com/s/1h7
视频中运动目标检测的一种思路是，通过区分视频中静止和运动的部分，提取出运动的部分就是我们的检测目标。 背差法是：如果事先拍好静止的背景，每一帧的图像与背景图像相减可以得到差异的部分，差异的部分就是运动目标。下面举两张图片的例子来体会：上图使用absdiff图像减法函数，代码如下：//二值化腐蚀膨胀学习，帧差法和背景差法对比测试
#include<opencv2\opencv.hpp
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2024-03-21 15:26:42
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1.Haar级联概念 类Harr特征是一种用于实现实时人脸跟踪的特征。 即使窗口大小不一样，仅在尺度不同的两幅图像也应该具有相似的特征，这些特征集合成为级联。 Harr级联具有尺度不变性。opencv的Haar级联不具有旋转不变性，即Haar级联不认为导致的人脸图像和直立的人脸图像一样，侧面的人脸图像和正面的人脸图像也不一样。2.获取Haar级联数据 OpenCV提供了尺度不变Haar级联的分类器
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2024-03-28 16:51:14
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# 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
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# 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
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# 使用Python OpenCV增强图像对比度
在图像处理和计算机视觉领域，增强图像的对比度是一个非常重要的步骤。图像对比度的提高可以使图像的细节更加明显，提升图像的视觉效果。从医学影像到卫星图像分析，对比度增强都有着广泛的应用。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库来增强图像对比度，并提供代码示例。
## 什么是图像对比度？
图像对比度指的是图像中最亮和最暗部分之间的差异。高对比
