1.1 Haar特征分类器介绍Haar特征分类器就是一个XML文件，该文件中会描述人体各个部位的Haar特征值。包括人脸、眼睛、嘴唇等等。Haar特征分类器存放目录：D:\wsbSoft\Anaconda3\envs\tensorflow\Library\etc\haarcascades，根据命名就可以很快知道各个分类器的用途1.2 detectMultiScale函数详解cvHaarD
目录1、网络的体系结构2、下载模型的权重文件3. 第一步：生成图片对应的输出3.1 读取神经网络3.2 读取图像并生成输入blob 3.3 向前通过网络3.4 样本输出4. 第二步：关键点检测5. 第三步：找到有效的连接对6. 第四步： 组合所有属于同一个人的关键点绘出骨骼图7.
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2024-05-10 19:01:53
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在本教程中，使用OpenCV进行基于深度学习的人体姿态估计。我们将详细解释如何在您自己的应用程序中使用预先训练的Caffe模型，该模型赢得了2016年COCO关键点挑战。我们将简要回顾架构以了解其内部情况。1.姿态估计（关键点检测）姿态估计是计算机视觉中的一个普遍问题，用于检测物体的位置和方向。这通常意味着检测描述物体的关键点位置。一个相关的问题是头部姿态估计，我们使用面部关键点特征来获得一个人的
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2023-12-27 15:22:09
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Demo代码简单介绍项目利用face_recognition模块实现 人脸分辨识别 因为这篇文章主要介绍优化速度所以会以代码片段讲解方法 结尾会放出全部代码 注意以下代码需要一点点opencv的基础 但不多def face_detector(img, target):
start = time.time()
# 人脸检测结果
faceLocList = face_reco
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2024-08-07 10:46:51
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目錄UR Fall Detection Dataset（URFD）Excel数据标签说明UCF101 - Action Recognition Data SetPKU-MMDNTU RGB-DUP-FALL Dataset UR Fall Detection Dataset（URFD）Dataset来源：URFD动作：30 個跌倒 + 40 個日常生活活動該數據集包含 70 個（30 個跌倒 +
demo01.pyimport cv2
img = cv2.imread("peoples.png") # 读取人脸图像
# 加载识别人脸的级联分类器
faceCascade = cv2.CascadeClassifier("./cascades\\haarcascade_frontalface_default.xml")
faces = faceCascade.detectMultiScal
目录20202019201820172D关键点检测2020Toward fast and accurate human pose estimation via soft-gated skip connections（2020，MPII最优）2019Single-Network Whole-Body Pose Estimation（ICCV2019，自下而上）本文提出了第一个二维全身姿态估计的单网络
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2024-06-11 18:47:18
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参考博文：人体姿态项目的一个https://learnopencv/deep-learning-based-human-pose-estimation-using-opencv-cpp-python/参考github连接：https://github/spmallick/learnopencv/tree/master/OpenPose本项目实现：1.single 单人图像的姿态
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2024-03-14 09:12:05
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一、经过前人学者大量的皮肤统计信息可以知道，如果将皮肤信息映射到YCrCb空间，则在CrCb二维空间中这些皮肤像素点近似成一个椭圆分布。如果我们得到了一个皮肤CrCb的椭圆，我们只需判断它是否在椭圆内（包括边界），如果是，则可以判断其为皮肤，否则就是非皮肤像素点。 void ellipse(Mat& img, Point center, Size a
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2024-03-07 22:31:50
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1、Eigenfaces人脸识别器：Eigenface也叫做“特征脸”，通过PCA（主要成分分析）方法将人脸数据转换到另外一种空间维度做相似性运算。在计算过程中，算法可以忽略一些无关紧要的数据，仅识别一些具有代表性的特征数据，最后根据这些特征识别人脸。（1）创建Eigenfaces人脸识别器：# num_components：可选参数，PCA方法中保留的分量个数，建议使用默认值。threshold
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2024-04-02 08:14:16
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【 编者按】这篇文章概述了用于构建面部关键点检测模型的技术，这些技术是Udacity的AI Nanodegree程序的一部分。作者 | 小白责编 | 欧阳姝黎概述在Udacity的AIND的最终项目中，目标是创建一个面部关键点检测模型。然后将此模型集成到完整的流水线中，该流水线拍摄图像，识别图像中的任何面孔，然后检测这些面孔的关键点。使用OpenC进行预处理该项目的一部分是要熟悉Open
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2024-04-19 18:26:17
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参考： https://github.com/shantnu/FaceDetect/OpenCVOpenCV cascade 把人脸检测问题分解为好几步。对于每个数据块，它都进行一个粗略、快速的检测。若通过，会再进行一个更仔细的检测，以此不断类推。该算法有 30 到 50 个这样的阶段，或者说 cascade。只有通过全部阶段，算法才会判断检测到人脸。这样做的好处是：大多数图形都会在头几步就产生
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2024-08-21 16:24:11
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pycharm是一个很好用的软件，刚开始我们必须要配置相应的环境，当然你使用我主页里那篇模型训练的环境也可以，在
原创
2024-08-08 15:03:48
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Haar特征+Adaboost级联分类器 from imutils import *
image = imread('face.png')
show(image)
"""
1 image：输入图像
2 scaleFactor=1.1：这个是每次缩小图像的比例，默认是1.1
3 minNeighbors=3：匹配成功所需要的周围矩形框的数目，每一个特征匹配到的区域都是一个矩形框，只有多个矩
使用dlib，OpenCV和Python进行人脸识别--检测眼睛，鼻子，嘴唇和下巴前期文章我们分享了如何使用python与dlib来进行人脸识别，本期我们就来更细的来了解一下人脸识别的内容如下图，dlib人脸数据把人脸分成了68个数据点，从图片可以看出，人脸识别主要是识别：人眉，人眼，人鼻，人嘴以及人脸下颚边框，每个人脸的部位都有不同的数据标签从1-68当我们识别出人脸的这68个点，
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2024-02-24 14:10:15
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opencv中具有检测人体各部分的级联分类器，在opencv文件夹里面的sources/data/haarcascades里面。这里要选择的是能够检测人体头像的还有检测眼睛的级联分类器的文件。它们分别是：检测头像haarcascade_frontalface_alt.xml或者haarcascade_frontalface_alt2.xml检测眼睛haarcascade_eye.xml或者haar
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2024-05-01 13:28:49
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在这篇博文中，我将分享关于使用Python和OpenCV进行人体检测的详细步骤以及相关的环境预检和架构设计。同时，我将帮助你理清安装和版本管理的过程，确保你能顺利完成这个项目。
首先，我们需要确保我们的环境足够强大，以支持OpenCV的运行。下面是一些预检步骤。
### 环境预检
为了顺利执行相关代码，我们首先需要确认硬件配置是否符合要求。
| 硬件配置项 | 推荐配置
人体关键点实时检测前言代码实现（一）代码实现（二） 前言之前文章已经实现了图片中人体关键点的检测，这篇文章将实现调用摄像头对人体关键点进行检测代码实现（一）#导入库
import cv2
import mediapipe as mp
from tqdm import tqdm
import time
#导入模型
mp_pose=mp.solutions.pose
mp_drawing=mp.so
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2024-07-25 10:20:32
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OpenCV实现人体姿态估计(人体关键点检测）OpenPoseOpenPose人体姿态识别项
原创
2022-08-24 17:10:19
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import sys
import cv2
def CatchPICFromVideo(path_name, window_name="GET_FACE", camera_idx=0, catch_pic_num=500):
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 = cv
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2024-04-22 13:27:59
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