本文中的知识来自于Mastering opencv with practical computer vision project一书。shape model形状模型，就是训练数据表示为什么样的形状模型；feature detector特征检测，检测目标脸中的特征；fitting algorithm适应算法，就是匹配算法，匹配检测到的目标特征点和训练
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2024-05-09 20:49:50
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这里的人脸匹配也是从已有的人脸文件夹里找到，最相似的人脸图片与当前的视频中的人脸匹配。然后它也是用的opencv3训练好的模型文件。直接上代码#include <iostream>
#include <string>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp
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2023-12-19 08:50:00
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1. CamShift思想 Camshift全称是"Continuously Adaptive Mean-SHIFT"，即连续自适应的MeanShift算法，是MeanShift算法的改进。CamShift的基本思想是视频图像的所有帧作MeanShift运算，并
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2024-05-09 16:11:21
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opencv人脸识别C++代码 http://read.pudn.com/downloads674/sourcecode/graph/opencv/2728222/facerec.cpp__.htm
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2019-01-30 13:23:00
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上学时候用matlab学过一些图像处理的基础知识，当时课程作业是用haar实现人脸检测but当时是心思根本不在图像处理上，so找了个同学帮忙做的，自己没上心然鹅天道好轮回，现在捡起来了原来的算法一脸懵逼，自己挖的坑再深也得跳下去啊！ 先上一张经典的lena图镇场子！ 流程图：读取一张图片→转灰度图→人眼/人脸检测→标识出来→显示/保存结果其中，重中之重就是怎样进行检测？下面主要
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2024-06-08 19:44:12
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下面是使用OpenCV通过在硬盘中读入图像来对其进行Haar人脸检测的代码。 //包含头文件
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
int main()
{
const char* cascade_name = "C:\\opencv249\\sourc
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2023-06-21 09:47:03
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编者荐语 树莓派（Raspberry Pi）是各种派中最早开始流行起来的一个嵌入式Linux板卡，其本质是尺寸仅有信用卡大小的一个小型电脑。你可以将树莓派连接电视、显示器、键盘鼠标等设备当一台正常Linux电脑使用，当然，现在也已经支持windows了。作者丨woshigaowei5146 目录 content准备配置测试程序 颜色识别跟
原创
2022-12-01 09:37:48
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opencv yyds 代码链接给一下添加链接描述 使用了OpenCV内置的多目标跟踪器，可以选择不同的跟踪算法进行目标追踪。以下是代码的主要流程和理论总结：导入所需的库和模块，包括argparse、time、cv2（OpenCV）和numpy。使用argparse设置命令行参数，其中–video用于指定要跟踪的视频路径，–tracker用于选择要使用的跟踪算法，默认为"csrt"。定义了一系列O
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2024-02-14 12:44:46
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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
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2024-04-26 18:21:13
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（1）OpenCV人脸检测C++程序流程：OpenCV的人脸检测程序采用了Viola & Jones人脸检测方法，主要是调用训练好的瀑布级联分类器cascade来进行模式匹配。 cvHaarDetectObjects先将图像灰度化，根据传入参数判断是否进行canny边缘处理(默认不使用)，再进行匹配。匹配后收集找出的匹配块，过滤噪声，计算相邻个数如果超过了规定值（传入的min_neighb
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2024-08-30 12:38:36
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OpenCV 人脸检测的代码分析
OpenCV 人脸检测的代码分析
一、预备知识： 1、动态内存存储及操作函数 CvMemStorage
typedef struct CvMemStorage
{
struct CvMemBlock* bottom;/* first allocated block */
struct CvMemBlock* top; /* the curren
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2024-08-21 22:19:42
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KCF： Kernelized correlation filterKCF是一种鉴别式追踪方法，这类方法一般都是在追踪过程中训练一个目标检测器，使用目标检测器去检测下一帧预测位置是否是目标，然后再使用新检测结果去更新训练集进而更新目标检测器。而在训练目标检测器时一般选取目标区域为正样本，目标的周围区域为负样本，当然越靠近目标的区域为正样本的可能性越大。论文：High-Speed Tracking
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2024-04-29 22:03:59
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实验环境：vs2008+opencv1.0+xp虚拟机。搭建环境：1.下载安装最新的OpenCV版本，我使用的是OpenCV_1.0.exe. 2.按照默认选项安装OpenCV，在安装过程中，选择需要修改系统环境变量。 3.打开电脑属性->高级->环境变量，在系统变量path里加上bin的路径(D:\Program Files\OpenCV\bin)。(此处Open
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2024-03-24 08:47:55
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人脸检测分为两种：一种是基于知识的，一种是基于深度学习的。深度不会学习人脸识别属于目标检测，主要涉及两个方面：①先对检测的物体进行概率统计，从而知道待检测对象的一些特征，建立其目标的检测模型②用得到的模型来匹配输入的图像，如果有匹配则则输出匹配的区域，否则什么也不做。 我们看到的图片和计算机不一样，计算机看到的是一串串数字矩阵，图片由多个像素组成，拿我们熟悉的RGB图像来说，每个像素又有
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2024-08-13 11:07:17
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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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2024-08-07 10:48:55
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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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2024-04-01 19:17:29
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本篇介绍图像处理与模式识别中最热门的一个领域——人脸检测（人脸识别）。人脸检测可以说是学术界的宠儿，在不少EI，SCI高级别论文都能看到它的身影。甚至很多高校学生的毕业设计都会涉及到人脸检测。当然人脸检测的巨大实用价值也让很多公司纷纷关注，很多公司都拥有这方面的专利或是开发商业产品出售。 在OpenCV中，人脸检测也是其热门应用之一。在OpenCV的特
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2024-05-28 15:47:05
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目录1. 调用库函数2. 调用摄像头并设置窗口3. 设置图片正负样本数据集的路径4. 调用人脸检测器5. 正负样本载入6.提取人脸区域7. 建立LBPH人脸识别模型8. 实时检测9. 测试结果10. 不足之处11. 改进方法 声明：本程序基于Python的OpenCV模块编程，利用opencv已有的人脸检测器和人脸识别器进行实时人脸识别 1. 调用库函数import cv2
import num
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2024-03-15 05:34:39
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Python3+Dlib+Opencv实现摄像头采集人脸并对表情进行实时分类判读一. dlib以及opencv-python库安装1.1 dlib库安装1.2 opencv-python库安装二.dlib的68点模型三.Python实现摄像头人脸检测3.1 python代码3.2 运行结果 一. dlib以及opencv-python库安装1.1 dlib库安装在Anaconda Prompt下
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2024-10-12 07:58:22
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通过两个主要的API，Android提供了一个直接在位图上进行脸部检测的方法，这两个API分别是 android.media.FaceDetector和android.media.FaceDetector.Face，已经包含在Android官方API中。本教程来自Developer网站，向大家介绍了这些API，同时提供教程中实例代码下载。
所谓人脸检测
