1、人脸检测需要使用开源的opencv计算机视觉软件包 opencv-4.1.0-vc14_vc15.exe。 下载opencv, windows版，并安装，参见网址：https://opencv.org/releases/ 。opencv是一个开源的计算机视觉和机器学习的软件包。软件包有2500多种优化算法，其中包括一套综合的经典和最先进的计算机视觉和机器学
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2024-02-21 19:24:19
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OpenCV人脸识别的原理 . 在之前讲到的人脸测试后，提取出人脸来，并且保存下来，以供训练或识别是用，提取人脸的代码如下： [html]
print?
1. void GetImageRect(IplImage* orgImage, CvRect rectInImage, IplImage* imgRect,double scale)
2. {
3.
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2023-11-07 01:13:42
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前言计算机视觉是人工智能领域中的一个重要分之，传统的安防监控越来越智能化，不仅仅要求简单的移动侦测，还要求能检测人脸。目前实现人脸检测解决方案主要分为两种，一种是依靠大型服务器来实现，它的特点是计算能力强，同时依赖强大的人脸数据库可以运行相关算法将捕获到的人脸进行精准识别；另一种是依赖于嵌入式硬件运行在设备终端，比如海思Hi3559A之类的芯片，它的一个特点就是利用特定的硬件设计，将复杂的图像矩阵
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2023-09-18 18:55:52
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【火炉炼AI】机器学习052-OpenCV构建人脸鼻子眼睛检测器(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2，opencv-python 3.4.2)有两个重要的概念需要澄清一下：人脸检测：是指检测图像或视频中是否存在人脸，以及定位人脸的具体位置，人脸识别：确定图像或视频中的人脸是张三还是
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2024-04-03 15:54:27
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前言关于opencvOpenCV 是 Intel 开源计算机视觉库 (Computer Version) 。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV 拥有包括 300 多个 C 函数的跨平台的中、高层 API 。它不依赖于其它的外部库 —— 尽管也可以使用某些外部库。 OpenCV 对非商业应用和商业应用都是免费 的。同
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2023-07-19 14:56:02
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Haar-like通俗的来讲，就是作为人脸特征即可。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等。opencv api要想使用opencv，就必须先知道其能干什么，怎么做。于是API的重要性便体现出来了。就本例而言，使用到的函数很少，也就普通的读取图片，灰度转换，显示图像，简单的编辑图像罢
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2024-01-07 19:50:33
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让“它”认得你——利用opencv快速入门人脸检测与人脸识别opencv，顾名思义“开源，计算机视觉”。OpenCV就是这样的一个特殊的框架，一群大牛然绕自己的时间，制作了一个开源的计算机视觉框架。借助它我们可以快速的创建计算机视觉的应用。而我们这里将会使用更更加快速的OpenCV-Python，也就是OpenCV的Python接口。假如你已经安装了Python和pip，那么只需简单的执行“pip
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2024-08-09 16:51:07
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目录一、人脸区域检测（一）基于OpenCV（二） 基于Dlib+Face_Recognition二、人脸特征点检测一、人脸区域检测（一）基于OpenCV 首先，我们需要安装OpenCV。徽标键（win）+R键打开运行窗口，输入cmd打开命令提示符，键入如下命令来安装。第一种方法速度可能比较慢，推荐使用第二
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2024-01-09 17:40:46
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视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本，图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——OpenCV版（二）》 往期目录 视频人脸检测——Dlib版（六）OpenCV添加中文（五）图片人脸检测——Dlib版（四）视频人脸检测——OpenCV版（三）图片人脸检测——OpenCV版（二）OpenCV环境搭
原创
2022-01-25 17:34:39
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人脸识别学习笔记二：进阶篇一、人脸检测实战1.使用OpenCV进行人脸检测OpenCV进行人脸检测使用的是名为 Viola-Jones 的目标检测框架的算法。第一步：下载OpenCV库pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple第二步：找到默认的预训练权重文件1.一般在python安装目录的上级目录的/l
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2024-08-09 16:52:02
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视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本，图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——OpenCV版（二）》 往期目录 视频人脸检测——Dlib版（六）OpenCV添加中文（五）图片人脸检测——Dlib版（四）视频人脸检测——OpenCV版（三）图片人脸检测——OpenCV版（二）OpenCV环境搭
原创
2022-02-14 14:27:52
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# 检测人脸的Python OpenCV介绍及示例
在图像处理和计算机视觉领域，人脸检测是一个非常常见的任务，可以帮助我们识别图像或视频中的人脸。Python中一个流行的图像处理库OpenCV提供了丰富的功能来实现人脸检测。本文将介绍如何使用OpenCV来检测人脸，并提供代码示例。
## OpenCV介绍
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和机器学习功能。通过Open
原创
2024-04-26 04:14:49
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opencv中人脸识别算法的基本原理（一）使用opencv中自带的三种人脸识别算法进行实验后，特意去了解学习了一下其基本原理，在这里记录下。opencv人脸识别 这两篇博客。这里不再赘述。opencv支持3种人脸识别的算法，分别是：Eigen FacesFisher FacesLocal Binary Pattern Histograms(局部二值模式直方图)本文对三种算法的基本原理进行介绍。
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2023-06-30 14:22:39
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python+opencv入门-动手实现人脸检测任务描述本关任务：利用 openCV 对图片进行相应的处理。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握： 1 . 人脸检测。 2 . 如何利用 openCV 实现人脸检测。人脸检测在上一关，我们已经知道如何去检测图片中人物的性别。然而，在真实项目中，我们不仅仅是需要知道图片中人物的性别，有时候还需要将图片中人脸的位置检测出来。 如上图，我们用一个方框将人脸
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2023-10-13 12:43:20
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人脸识别是指程序对输入的人脸图像进行判断，并识别出其对应的人的过程。人脸识别程序像我们人类一样，“看到”一张人脸后就能够分辨出这个人是家人、朋友还是明星。当然，要实现人脸识别，首先要判断当前图像内是否出现了人脸，也即人脸检测。只有检测到图像中出现了人脸，才能根据人脸判断这个人到底是谁。本文分别介绍人脸检测和人脸识别的基本原理，并分别给出了使用OpenCV 实现它们的简单案例。 OpenCV学习笔记
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2023-08-09 18:58:35
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下午的时候，配好了OpenCV的Python环境，OpenCV的Python环境搭建。于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别，如下文。 必备知识Haar-like通俗的来讲，就是作为人脸特征即可。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等。opencv ap
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2023-07-24 20:07:22
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一.简介1.OpenCV：OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个开源的跨平台的计算机视觉库。可以运行在Linux、Windows、Android和macOS操作系统上，帮助人们快速构建复杂的视觉应用程序。2.计算机视觉：计算机视觉（Computer Vision）就是利用计算机来处理图像，将来自静止或摄像机的数据转换成新的表示方式，获得我
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2023-09-03 13:18:07
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# Python 人脸检测 视频实现教程
## 前言
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Python中实现人脸检测视频。这是一个适合初学者的项目，希望你能跟随我的步骤一步步完成。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> Download_OpenCV
Download_OpenCV --> Import_OpenCV
I
原创
2024-06-23 04:43:26
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opencv图像处理 Haar级联 由于灯光、视角、视距、摄像头抖动以及数字噪声的变化，一个图像的细节可能会变得不稳定。但是人们在分类时却不会受这些物理细节方面差异的影响。因此，提取出图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有用。即：从图像中提取特征。虽然任意像素都可能影响多个特征，但特征应该比像素数少得多。由此两个图像的相似程度可以通
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2023-10-19 17:29:10
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OpenCV和DNN结合实现人脸检测本人在工作之余，做了一个小功能，在动手之前阅读了不少文档，从而实现人脸检测功能，做这个目的有二，一方面是出于爱好，另一方面是提高自身编码能力。1.下面是程序的流程图 实现步骤： A) 首先需要先加载DNN模型文件，用深度学习DNN模型检测出人脸区域并进行裁剪，见下图，然后用opencv裁剪出人脸部分； B) 然后把人脸图像转换位灰度图，通过HSV模型计算出二值图
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2023-08-17 09:08:47
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