。人脸识别：Python 实现人脸识别是人工智能（AI）的一项重要功能，它可以让电脑识别一个人是谁。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python来实现人脸识别功能。使用openCV实现OpenCV是一个开源库，它支持图像处理，计算机视觉和机器学习等多种应用，包括人脸识别。下面我们就以OpenCV来实现一个简单的人脸识别功能。准备工作首先，我们需要安装OpenCV库和Python的各种相关的包，如下
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2023-07-03 10:06:20
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之前写过一篇关于实现人脸识别的文，里面用到的技术是通过调用百度 API 实现的，本次将借助于 dlib 程序包实现人脸区域检测、特征点提取等功能，dlib 封装了许多优秀的机器学习算法， 可实现人脸识别、检测、识别，视频目标追逐等功能，是由由 C++开发的一个开源程序库，目前也提供了 Python 接口，可供我们直接调用。1，dilb 安装dlib 程序包的安装方式也是用 pip 来进行安装的，但
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2023-08-22 12:18:57
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本篇文章是使用python通过调用电脑摄像头实时检测摄像头画面识别画面中的人脸这里的python版本是3.9，各个版本思路上相似我的大体思路是：采集人脸数据---->训练模型---->实现人脸识别第一步：采集人脸数据首先要导入cv库import cv2如果没有opencv库的话要用pip先安装一个pip install opencv-python采集人脸要用到调用摄像头capture
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2023-08-18 12:54:53
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OpenCV的使用前言一、OpenCV、图片二值化、图片的腐蚀膨胀学习二、使用1.引入库2.读取图片3.对图片进行腐蚀4.获取矩形框5.对图片进行裁剪完整代码三、最终效果 前言最近老师给了我一些图片，让我按照每张图片内的矩形框进行截图，图片量不是很大，但是自己有点懒，不想用PS去一张一张的截图，于是就去学习了一下OpenCV的使用，用代码进行截图。一、OpenCV、图片二值化、图片的腐蚀膨胀学习
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2023-11-29 00:27:18
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使用前端页面+java后台实现人脸登录，人脸的图像对比是调用的百度接口（百度AI开放平台）。 一、实现思路 a.前端页面调用设备摄像头获取实时图片数据。 b.通过Ajax将图片数据提交后台处理，并返回处理后的数据。 c.后台使用java调用接口进行图片的对比。 d.最后将返回的结果进行分析后返回前端页面。 二、准备工作 a.编辑器：Myeclipse写jiava代码、WebStorm写前端页面（编
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2023-07-16 09:20:10
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人脸识别+数据采集+人脸特征提取（哈哈哈，绝绝子）1.实验效果根据采集的照片进行特征提取识别出人，效果还不错2.基本需要python 3.6dlib 19.7.0pycharmdlib下载可以去看我的这哈哈哈，夸我，now，说完咱就开始把3.开始实验3.1人脸采集import cv2
import dlib
import os
import sys
import random
# 存储位置
ou
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2024-08-09 17:21:36
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# 使用OpenCV截取人脸的Java实现
在本文中，我将教给你如何使用OpenCV库在Java中实现截取人脸的功能。我将分步骤介绍整个过程，并提供相应的代码示例和注释。
## 流程概述
下表展示了实现该功能所需的步骤以及每个步骤需要完成的任务。
| 步骤 | 任务 |
| -----
原创
2023-12-07 17:09:46
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# 使用Java利用OpenCV截取人脸
在计算机视觉领域，OpenCV是一个非常流行的开源计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。而在Java中，我们可以通过使用OpenCV库来实现人脸截取的功能。本文将介绍如何使用Java编程语言结合OpenCV来截取人脸。
## 安装OpenCV
要在Java中使用OpenCV，首先需要安装OpenCV库。可以通过以下步骤来完成安装：
原创
2024-04-13 03:44:44
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一、什么是Openface？Openface是一个基于深度神经网络的开源人脸识别系统。该系统基于谷歌的文章FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering。Openface是卡内基梅隆大学的 Brandon Amos主导的。 官方地址：http://cmusatyalab.github.io/ope
使用动态规划思想解决钢条切割问题(详解)python版目录使用动态规划思想解决钢条切割问题(详解)python版一 .了解动态规划二.分析钢条切割问题三.代码实现一 .了解动态规划相信大家既然开始看这个题已经是多少对动态规划有了解了，那么我们简单带过一下，为什么钢条切割问题能用动态规划做解答呢？因为钢条问题具备两个明显的条件1.最优子结构2.重叠子问题关键点就是能不能看出来该问题的最优子结构和重复
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2024-10-31 06:41:47
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学更好的别人，做更好的自己。——《微卡智享》本文长度为2168字，预计阅读6分钟前言《C++ OpenCV Contrib模块LBF人脸特征点检测》文章中已经介绍了人脸特征点的检测，本篇文章是在原代码的基础上实现人脸的提取。实现效果从上图上可以看到，左边蓝色方框里面是截取的人脸图像，然后在人脸图像的基础上针对特征点选定区域，最后生成右边圆框中的人脸图像。#实现方式1使用DNN检测到人脸并截取人脸部
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2024-06-04 06:21:04
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和YOLO没啥关系，FPN最重要的成分是分而治之的处理思路缓解了优化难问题而非多尺度特征融合。针对FPN的多尺度特征、分而治之思想分别提出了Dilated编码器提升特征感受野，Uniform Matching进行不同尺度目标框的匹配；从而可以仅仅采用一级特征进行检测。结合所提两种方案得到了本文的YOLOF，在COCO数据集上，所提方案取得了与RetinaNet相当的性能且推理速度快2.5倍；所提方
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2024-06-28 18:16:45
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文章目录0.前言1. OpenCV的安装2. 简单的图像处理操作2.1 图像输入2.2 图像输出和压缩2.3 图片批量裁剪3. 总结 0.前言· 做图像处理少不了OpenCV，OpenCV功能强大且轻量，可以跨平台使用，十分实用。今年9月其使用CUDA的接口也被实现了。笔者作为第一次使用OpenCV的小白，在这里记录和分享一下OpenCV在python上的简单使用。这里分享两个实用的网站： O
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2024-09-18 12:56:17
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首先我们需要去官网下载一份OpenCV的SDK，点击打开官网下载，截止到本文发布，最新版本为V3.2，那我们就以此版本为例。 一、在Android Studio中导入OpenCV1.新建一个安卓工程。2.点击File->New->Import Module，选择到刚才下载并解压过的OpenCV SDK的java目录，Module Name自己起一个见面知意的就行了，然后一路N
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2024-04-28 11:24:56
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一、前言本篇文章适合人脸识别初学者。小总结篇。 环境：Python 3.3+ or Python 2.7macOS or Linux (Windows这个库说是不支持的，但是应该也有办法)下面是这个库的github地址 face_recognition 基于opencv的人脸实时识别&&face_recognition库进行本地人脸识别 对视频中的人脸抓取并匹配照片安装 face_
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2024-05-03 15:54:28
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在最近刷今日头条以及其他媒体软件时，经常会发现一些AI换脸的视频，于是我想，可不可以自己实现一个可以进行人脸识别的软件程序。我的具体流程是先配合python网络爬虫先进行万张PubFig人脸公共图片的爬取，分析出图片具体特征，然后再配合机器学习的OpenCV视觉库进行软件的构建。有一篇Github的文章讲得很详细，大家可以参考：https:/
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2024-07-31 16:26:20
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Python实现人脸检测（个人、多人、视频）1、加载图片：源程序代码如下：运行结果如下：2、图片灰度转换：源程序代码如下：运行结果如下：3、修改图片尺寸（在此次人脸检测案例中未用到）：源程序代码如下：运行结果如下：4、绘制矩形-圆形（只是简单地在图片上随便画一个）：源程序代码如下：运行结果如下：5、图像单个人脸检测：源程序代码如下：运行结果如下：6、图像多个人脸检测：源程序代码如下：运行结果如下
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2023-07-12 21:50:55
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最近需要做人脸对齐的算法，通俗理解就是将图片人人脸姿态不太正确的给矫正过来，所以写了python版本的人脸对齐算法。基本原理是先通过MTCNN检测到人脸的五个关键点，再把原图中人脸区域外扩100%（这样做的目的是保证对齐后图片中没有黑色区域，当然这个外扩的比例是看对齐效果自己可以调节的，我这里设置的100%）。最后的人脸对齐尺寸分为两种：112X96尺寸和112X112尺寸，其中首先需要定死仿射变
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2023-08-23 09:15:23
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人脸对齐1. 通过Dlib库1.1.环境需求：opencv-python
dlib下载dlib库的68关键点文件：http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 然后解压后得到shape_predictor_68_face_landmarks.dat。其次，下面可能需要有一定python基础才能快速调用。注意：Dlib
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2023-07-01 14:03:04
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利用python环境的opencv实现图片上的人脸识别，并识别框选出指定的人脸 import cv2
# 读取图片
src=cv2.imread("img.jpg")
#缩放图片
src=cv2.resize(src,(800,600))
#灰度图像
gray=cv2.cvtColor(src,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#调用模型,参数是模型所在路径
face_date=cv2.C
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2023-06-19 09:49:47
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