一、前言 今天给大家带了的人脸识别非常简单,不需要大家了解TensorFlow,只需要对Python基本语法有一定了解。由于TensorFlow的火爆,把人脸识别再度推向我们的视线。像前段时间比较火的dee pfake,和人脸支付技术。虽然现阶段人脸识别仍有很大的争议性,但是它已经走进我们的视线当中了。很多小区在门禁系统中加入了人脸识别的功能,有些景区也添加了刷脸通道。但是对于技
转载 2021-06-13 08:55:05
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# JavaScript 快速检测人脸 随着技术的发展,计算机视觉已经逐渐渗透到我们的生活中。从相册的自动整理到社交网络中的人脸标记,人脸检测的应用已经无处不在。在JavaScript中,借助一些开源库,我们可以轻松实现人脸检测功能。本文将介绍如何使用JavaScript进行快速人脸检测,并提供代码示例。 ## 人脸检测的基本原理 人脸检测算法通常基于图像处理和机器学习技术。在这段过程中,首
原创 8月前
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人脸识别技术概念和应用已经切入到大家的实际生活中,比如某些商店买东西可以刷脸支付了,某些会议可以刷脸入场了等等。本文结合tracking.js和百度人脸识别api给大家介绍人脸识别技术的落地,那么普通的软件公司也可以开发出适合自己业务场景的人脸识别应用。一、概述tracking.js 是github上的一个js开源项目,地址 https://github.com/eduardolundg
利用OpenCV和Python一百行代码快速实现人脸检测和人脸识别目录利用OpenCV和Python一百行代
现在正在做论文,数据处理过程中有一个变量是对用户头像进行数据编码。图片有上万张,如果人工编码,我得累死。大致头像数据样式如下:才开始我想到图片是由像素颜色等组成的,分析图片的主色调,正好之前有一期公众号文章分享过类似的功能。但是只是这样编码头像这个变量,意义不大。后来才发现有OpenCV这个库,图片视频处理库,目前我只是需要处理人脸功能,今天就记录下来。项目需要:识别有无人脸如可能,最好标出人脸
原创 2021-01-03 14:52:11
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最近看到Github上有个项目很火,于是尝试clone下玩玩。项目名:animegan2-pytorch项目
原创 2022-08-23 14:30:08
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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
转载 2023-08-23 09:15:23
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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
        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:/
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
转载 2023-07-01 14:03:04
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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
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
在当今企业管理中,"python 人脸打卡 注册人脸"的技术讨论变得越来越重要。这项技术不仅提高了考勤管理的准确性,还提升了工作效率,促进了现代企业的数字化转型。这篇博文将详细记录下如何用 Python 实现人脸打卡与注册的全过程。 ## 背景定位 随着远程工作的普及和企业对考勤管理的高度重视,传统打卡方式逐渐显得不够高效和安全。人脸识别技术的引入,让打卡过程更加智能和便捷。为了更好地服务于企
目录一、软件安装二、pip安装openvc-python三、配置Pycharm,安装
1.准备工作需要安装opencv与requests库opencv:先cmd打开命令行输入pip install opencv-python -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 如下图: 然后,等待几秒钟,会看到如下情况,最后一行Sucessfully installed opencv-python-4.4.0(因为我是最新版的Python3.8所以
前言        当下,视频内容火爆,带有争议性或反差大的换脸视频总能吸引人视线。虽然 AI 换脸在市面上已经流行了许久,相关制作工具或移动应用也是数不胜数。但是多数制作工具多数情况下不是会员就是收费,而且替换模板有限。以下在实战的角度,用阿里 ModelScope 的图像人脸融合实现一下 AI 视频换脸。流程      &n
现在的人脸识别技术已经得到了非常广泛的应用,支付领域、身份验证、美颜相机里都有它的应用。用iPhone的同学们应该对下面的功能比较熟悉iPhone的照片中有一个“人物”的功能,能够将照片里的人脸识别出来并分类,背后的原理也是人脸识别技术。这篇文章主要介绍怎样用Python实现人脸检测。人脸检测是人脸识别的基础。人脸检测的目的是识别出照片里的人脸并定位面部特征点,人脸识别是在人脸检测的基础
整体代码# -*- coding:utf-8 -*- #!/usr/bin/env python # @Time : 2020/02/21 9:48 # @Author : Cxk # @File : face_recongnition.py·········· from tkinter.messagebox import * from tkinter import * i
转载 2023-11-15 15:44:35
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文章目录前言1.目录结构2.具体功能代码1.双线性插值法2.人脸关键点检测3.瘦脸代码总结【完整代码】 前言本次目标比较简单,当时学习代码的时候是其他博主的教程,但是找不到博主链接了, 因为时间有点久远了。1.学习Python语言和OpenCV,构建开发环境; 2.学习人脸识别算法,能在图片中自动识别人脸; 3.利用图像锐化算法,使得皮肤和头发细节完美呈现; 4.利用图像平滑算法,实现自动磨皮、
目录一、采集人脸二、采集对应20张图片的68个特征点数组和平均特征数组三、人脸识别四、总结五、参考资料 一、采集人脸代码:import cv2 import dlib import os import sys import random # 存储位置 output_dir = 'F:/my/631907060127' size = 64 if not os.path.exists(outpu
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