关于PCA的理论，资料很多，公式也一大把，本人功底有限，理论方面这里就不列出了。下面主要从应用的角度大概来讲讲具体怎么实现数据集的降维。把原始数据中每个样本用一个向量表示，然后把所有样本组合起来构成一个矩阵。当然了，为了避免样本的单位的影响，样本集需要标准化。求该矩阵的协防差矩阵求步骤2中得到的协方差矩阵的特征值和特征向量。将求出的特征向量按照特征值的大小进行组合形成一个映射矩阵，并根据指定的PC
一、Haar-like特征边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征【也可以分成三类：边缘特征、线性特征(包含对角线特征)、点特征（中心特征）】，组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。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，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深
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2024-01-09 19:10:32
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qt利用opencv3.4进行人脸识别和特征点提取1本文是用qt5.6.3和opencv3.4、opencv_contrib3.4在windows平台下实现人脸识别以及特征值提取 **2** qt调用opencv可以自己编译也可以使用别人利用mingw编译好的库，现在常用的方法就是利用VS编译，也可以利用qt自己进行编译。但是两者都要下载cmake，安装的时候要选择第二个自动加入环境变量，如果选择
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2024-05-07 13:28:56
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系统：从AI到AR无所不能华为P20系列手机在系统上搭载了基于Android 8.1的EMUI 8.1，而在发布会上据余承东说，EMUI 8.1正积极努力的创造一个良好的AI生态，而在麒麟970的加持下，这个完成的华为AI生态环境是完全可期的。面部识别这次在发布会上仅仅一带而过，不过这方面华为依然不乏亮点，例如在黑暗的环境中也可以进行面部识别，这真的很imba。在解锁
OpenCV 是最流行的计算机视觉库，原本用 C 和 C++ 开发，现在也支持 Python。它使用机器学习算法在图像中搜索人的面部。对于人脸这么复杂的东西，并没有一个简单的检测能对是否存在人脸下结论，而需要成千上万的特征匹配。算法把人脸识别任务分解成数千个小任务，每个都不难处理。这些任务也被称为分类器。对于类似于人脸的对象，你或许需要不少于 6000 个分类器，每一个都需要成功匹配
在本博文中，我将详细介绍如何使用JavaCV提取面部特征，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展等内容。
JavaCV是用于计算机视觉和机器学习的开源库，它为OpenCV的Java封装提供了强大的支持。通过JavaCV，我们可以方便地从图像中提取面部特征，这对于开发面部识别和相关应用非常重要。
## 环境准备
在进行JavaCV面部特征提取之前，需要准备好开发环境。以
# PyTorch面部特征点Insightface
 命令行里运行 根据帮助文档 python 程序路径 -c 图片1路径 图片2路径
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2018-08-28 22:06:00
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在这篇博文中，我将分享如何使用Java和OpenCV实现面部表情捕捉的过程。随着人工智能和计算机视觉的迅猛发展，面部表情识别已成为一个热门的研究领域，它在心理学、人机交互、游戏开发等多个领域都有广泛的应用。
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### 背景定位
面部表情捕捉的技术定位在于通过分析人脸图像来理解情感状态。此技术在商业、医疗和社交等领域具有重要的应用价值。我们需要借助OpenCV的强大图像处理能力来实现这一
OpenCV与图像处理学习十二——图像形状特征之HOG特征一、图像特征理解1.1 颜色特征1.2 纹理特征1.3 形状特征1.4 空间关系特征二、形状特征描述2.1 HOG特征2.1.1 基本概念2.1.2 HOG实现过程2.1.3 代码实现 前面介绍了图像的基础知识、基本处理方法以及传统图像分割的应用，下面的笔记将介绍图像特征与目标检测部分的应用，知识脉络如下所示：一、图像特征理解图像特征是图
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2024-04-23 21:30:39
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将最近所学opencv的图像处理做个小整理，下期打算整理视频处理的一些记录。1.使用OpenCV对图像进行Harris，SIFT特征点提取，并标注特征点更多可以了解 Harris角点检测和SIFT特征· 特征点是啥?图像处理中，特征点指的是图像灰度值发生剧烈变化的点或者在图像边缘上曲率较大的点(即两个边缘的交点)。图像特征点能够反映图像本质特征，能够标识图像中目标物体。通过特征点的匹配能够完成图像
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2024-07-30 12:48:32
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特征，判决，得到判决 1.什么是haar特征？特征 = 某个区域的像素点经过某种四则运算之后得到的结果。这个结果可以是一个具体的值也可以是一个向量，矩阵，多维。实际上就是矩阵运算 2.如何利用特征 区分目标？ 阈值判决，如果大于某个阈值，认为是目标。小于某个阈值认为是非目标。 3.如何得到这个判决？ 使用机器学习，我们可以得到这个判决门限 
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2024-04-01 05:58:57
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一、概述谷歌人脸识别算法，发表于 CVPR 2015，利用相同人脸在不同角度等姿态的照片下有高内聚性，不同人脸有低耦合性，提出使用 cnn + triplet mining 方法，在 LFW 数据集上准确度达到 99.63%。通过 CNN 将人脸映射到欧式空间的特征向量上，实质上：不同图片人脸特征的距离较大；通过相同个体的人脸的距离，总是小于不同个体的人脸这一先验知识训练网络。三、FaceNet
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2024-07-04 18:59:28
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今天跟大家分享的是又一个关于人脸的好文。希望大家加入我们，积极参与讨论，谢谢！首先说明下今天文章的主要贡献，
原创
2022-07-22 14:25:58
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## 如何实现“计算机视觉 面部特征分割”
### 整体流程
首先，让我们来看一下实现“计算机视觉 面部特征分割”的整体流程。我们可以将这个过程分为以下几个步骤：
```mermaid
erDiagram
理解问题 --> 数据准备
数据准备 --> 模型选择
模型选择 --> 训练模型
训练模型 --> 模型评估
模型评估 --> 部署模型
```
原创
2024-04-29 05:00:51
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摘要：人脸识别（Face Recognition）是当前一项非常热门的研究领域。这里介绍采用图像处理中的强大工具OpenCV实现简单的图片中人脸的检测，并在图像中标记出感兴趣区域（region of interest）。本文详细介绍如何使用python实现图片中人脸、眼睛的检测，并标记出来（如图），文中给出了全部代码，主要内容如下：OpenCV haar分类器人脸标记完整代码点击跳转至全
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2023-11-16 19:45:53
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Hog特征什么是Hog特征？Hog特征属于特征的一种，因此也是一种计算结果。我们在【OpenCV14：Haar特征】中可以知道，Haar特征是由模板计算出来的结果，Hog特征与其不同的是，其在经过模板计算时更复杂，还需要进一步的运算。首先陈述一下如何计算Hog特征：1、模块划分 图1 如上图所示，白色底板作为一张
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2024-04-29 15:25:20
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目标• 联合使用特征提取和 calib3d 模块中的 findHomography 在复杂图像中查找已知对象。基础还记得上一节我们做了什么吗？我们使用一个查询图像，在其中找到一些特征点（关键点），我们又在另一幅图像中也找到了一些特征点，最后对这两幅图像之间的特征点进行匹配。简单来说就是：我们在一张杂乱的图像中找到了一个对象（的某些部分）的位置。这些信息足以帮助我们在目标图像中准确的 找到（查询图像
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2024-06-22 18:47:36
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一般用法为： 基于Haar特征Adaboost人脸检测级联分类，称haar分类器。目前只介绍下Haar特征和积分图，其他的还未深入。1.Haar特征 什么是特征，特征就是分类器的输入。 把它放在以下的情景中来描写叙述，如果在人脸检測时我们须要有这么一个子窗体在待检測的图片窗体中不断的移位滑动，子窗体每到一个位置，就会计算出该区域的特征，然后用我们训练好的级联分类器对该特征进行筛选，一旦该特征通
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2024-04-06 09:26:22
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