什么，只要一行代码就能搞定人脸识别？当然是假的啦。虽然不能一行就搞定，依靠python强大的人脸识别包，只要十多行代码完全可以实现人脸识别的功能。这就叫站在巨人的肩膀上，看得更高更远。face-recognition，使用最先进的人脸识别技术构建而成的python包，而且具有深度学习功能。经测试识别正确率高达99.38％。确实很高。安装因为face-recognition使用到了dlib库，这是c
今天是2018年第一天，首先真诚地祝福各位同行朋友元旦快乐，在未来开发之路不断进步，为促进公司发展壮大、为提升人们生活品质以实现自我价值。言归正传，继续探讨Android移动端的图片处理，使用NDK实现人脸抠图。天天P图、美图秀秀们都具备P图技能，让女孩秒变网红脸、明星脸，这技能令人爱不释手，简直是女神打印机。那么到底如何实现这变脸大法呢？经
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2023-12-07 06:22:29
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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、
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2023-08-28 18:39:46
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最后是读取训练好的模型进行人脸辨认，并进行确认身份。 首先读取训练好的模型：####利用LBPH方法读取训练好的模型####
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() # in opencv3
# recognizer = cv2.createLBPHFaceRecognizer() # in OpenCV2
recogniz
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2024-09-10 11:14:27
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简介MTCNN（Multi-task convolutional neural networks）是ECCV2016年提出、用以解决人脸检测以及人脸对齐任务的一篇文章，这里不对文章技术细节进行讲解，只是把官方的代码跑了一下，记录一下这个过程，希望也可以帮助到遇到类似问题的朋友。首先还是象征性的贴张图，这是文章的Pipeline： 环境搭建官方的代码是基于caffe搭建的，因此这个代码想跑起来基本上
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2024-10-25 13:40:35
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在这篇博文中，我将详细介绍如何在Android环境下使用OpenCV实现人脸裁剪的过程。这一步骤包括从环境配置、编译过程到参数调优，以及定制开发、错误集锦和生态集成等多个方面。
### 环境配置
在开始之前，确保安装好了必要的软件和库。以下思维导图展示了整个环境配置过程，确保你准确无误地完成每一步。
```mermaid
mindmap
root
环境配置
├── J
使用 OpenCV 在 Android 上进行人脸检测裁剪的实践，能让开发者轻松实现智能拍照等功能。今天，我将带你走过这个过程，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比、进阶指南。让我们一起深入挖掘吧！
首先，我们需要进行环境配置。确保我们的开发环境已安装 Android Studio、NDK 和 OpenCV。下面是配置的具体流程：
```mermaid
flowchart TD
我们要明确目的，实现歌曲歌词同步。1.将歌词文件一次性去取到内存中。（以周董的“简单爱”为例）a.用fopen打开歌词文件 FILE *fp = fopen（“简单爱.lrc”,"r"）;(r->只读)b.使用fseek将文件流指针，要定位到文件尾部，ftell或得文件总大小；c.使用rewind 复位文件流指针；d.根据文件总大小从堆区申请合适的空间；e.使用fread读取文件
本人对MTCNN的具体算法实现没有进行过深入的了解，这里只是综合现有的资源使用MTCNN这套开源的库来实现人脸检测等功能。关于MTCNN的详细内容可以参考下面资料 Multi task Cascaded Convolutional Networks MTCNN-将多任务级联卷积神经网络用于人脸检测和对
Camera 人脸检测 需要 android sdk 14+，当开启人脸识别特性时， android.hardware.Camera 类的setWhiteBalance(String)[白平衡], setFocusAreas(List)[一个或多个对焦区域]和setMeteringAreas(List)[ 指定一个或多个区域来计算白平衡 ]不再起作用． 当android.hardwar
1 基础我们使用机器学习的方法完成人脸检测，首先需要大量的正样本图像（面部图像）和负样本图像（不含面部的图像）来训练分类器。我们需要从其中提取特征。下图中的 Haar 特征会被使用，就像我们的卷积核，每一个特征是一 个值，这个值等于黑色矩形中的像素值之后减去白色矩形中的像素值之和。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，眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻
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2023-11-12 15:27:42
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# PyTorch使用MTCNN人脸裁剪
## 引言
人脸识别是计算机视觉领域中一个重要的任务，它在人脸识别、人脸检测和人脸特征提取等领域有着广泛的应用。MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional Networks）是一种常用的人脸检测框架，具有精度高、速度快的特点。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch和MTCNN进行人脸裁剪。
## MTCNN简介
原创
2023-10-13 08:27:26
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MTCNN人脸检测与人脸对齐1 写在前面首先再次提一下人脸识别的一般步骤：人脸检测：简单的说就是得到人脸图像在图片中的位置；具体的一些方法有比如HOG/FHOG/SVM，还有一些基于Cascade的方式可以达到比较不错的效果。例如Compact CascadeCNN速度较快，速度要优于opencv和dlib，还有就是RCNN系列的通用检测方法（如R-CNN,FAST R-CNN,FASTER R-
在处理大量图片并裁剪出其中的人脸时，Python 的强大功能可以帮助我们轻松实现该目标。本篇博文将详细记录如何使用 Python 裁剪多图片中多个人脸的过程，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧及部署方案等方面。
### 环境配置
在开始之前，我们需要确保开发环境已正确配置。主要依赖库有 `opencv-python`, `dlib`, 和 `face_recognition`
百度AI人脸识别测颜值由百度AI官方推出，目前已将人脸识别氛围V2和V3两个接口，使用前需要参考相应的文档权限来选择接口类型。本次为大家带来百度AI人脸识别测颜值平台源码资源下载，相关的测量源码数据都有呈现，方便用户学习体验，想要百度AI人脸识别测颜值开源数据内容的朋友们可以下载试试哦！百度AI人脸识别测颜值官方说明：人脸识别接口分为V2和V3两个版本，本文档为V3版本接口的说明文档，请确认您在百
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2024-02-21 09:41:09
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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-likeHaar-like百科释义。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
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2024-02-24 14:02:08
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# Java 识别人脸并裁剪图片
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用Java实现人脸检测和裁剪图片感到困惑。不用担心，我将通过这篇文章，向你展示如何使用Java实现这一功能。
## 步骤概览
以下是实现Java识别人脸并裁剪图片的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备环境 |
| 2 | 选择人脸检测库 |
| 3 | 读取图片 |
| 4 |
原创
2024-07-17 08:11:59
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引言人脸关键点检测即对人类面部若干个点位置进行检测，可以通过这些点的变化来实现许多功能，该技术可以应用到很多领域，例如捕捉人脸的关键点，然后驱动动画人物做相同的面部表情；识别人脸的面部表情，让机器能够察言观色等等。如何检测人脸关键点本文是实现15点的检测，至于N点的原理都是一样的，使用的算法模型是深度神经网络，使用CV也是可以的。如何检测这个问题抽象出来，就是一个使用神经网络来进行预测的功能，只不
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2023-11-21 16:42:15
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# Android OpenCV 识别人脸并裁剪教程
## 1. 整体流程
为了帮助这位刚入行的小白实现"Android OpenCV 识别人脸并裁剪"，我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 步骤 1 | 导入 OpenCV 库 |
| 步骤 2 | 在 Android 项目中配置 OpenCV |
| 步骤 3 | 创建人脸识别器 |
| 步骤 4
原创
2023-08-30 08:53:16
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前言1.OpenCV官方训练好的人脸和眼睛的级联分类器，3.30的版本都放在opencv\sources\data这个文件夹下，在OpenCV这个文件夹中，主要有 Haar特征 和 LBP特征进行人脸检测，其中“lbpcascades”，“haarcascades”，“hogcascades”，这三个文件夹，分别放表示通过“haar”、“hog”和“lbp”三种不同的特征而训练出的分类器。"haa
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2024-04-16 13:41:45
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