文章目录问题描述解决方案安装人脸检测1. HARR特征级联分类器2. LBP特征级联分类器3. DNN预训练模型4. MTCNN预训练模型5. HOG人脸检测器6. MMOD预训练模型7. RetinaFace预训练模型运算时间人脸识别1. LBPH人脸识别器2. OpenFace人脸识别器（尚未完成）3. DeepID人脸识别器（尚未完成）4. FaceNet人脸识别器（尚未完成）5. Ins
转载
2024-08-16 13:01:49
39阅读
人脸检测是人脸识别、人机交互、智能视觉监控等:工作的前提。近年来,在模式识别与计算 机视觉领域,人脸检测已经成为一个受到普遍 重视、研究十分活跃的方向。本文针对复杂背 景下的彩色正面人脸图像，将肤色分割、模板匹配与候选人脸图像块筛选结合起来，构建了人 脸检测实验系统，并用自制的人脸图像数据库在该系统下进行了一系列的实验统计。本文首
转载
2023-08-14 20:46:30
207阅读
用python进行人脸识别（五）基本原理代码 OpenCV的基本操作已经学会了，那么开始尝试进行人脸识别吧。 基本原理人类区分不同的人脸是根据鼻子、醉、眼睛、眉毛、肤色等等因素，这些因素的大小、间距、形状的不同，构成了形形色色的人脸，也构成了这个大千世界。人脸识别的前期就是按照这个思路进行，即几何特征法。但后来发现这玩应儿并不好用，发展出了许许多多的识别方法。如果人眼是根据鼻子、嘴巴这些组织的
转载
2023-12-12 21:27:35
143阅读
一、概述 建立模型就是在已知对象的特征基础上来给对象建立一个模型，并借此对对象实现判断、检测、绘制、控制等功能。人脸建模的方式很多，各有各的优缺点"肤色模型较之几何模型来，要相对简单，执行速度快。而在肤色模型中常用的是高斯模型。二、建模1、高斯肤色模型 &nb
肤色检测肤色是人类皮肤重要特征之一，在检测人脸或手等目标时常采用肤色检测的方法，将相关区域从图像中分割出来。肤色检测方法：肤色检测方法有很多，但无论是基于不同的色彩空间还是不同的肤色模型，其根本出发点在于肤色分布的聚集性，即肤色的颜色分量一般聚集在某个范围内。通过大量的肤色样本进行统计，找出肤色颜色分量的聚集范围或用特殊的分布模型去模拟肤色分布，进而实现对任意像素颜色的判别。本例主要采用肤色颜色分
转载
2023-12-14 18:44:37
215阅读
1.肤色检测 肤色检测技术利用了计算机对人体皮肤像素的分析过程，随着人脸检测技术，表情识别及手势识别等技术的快速发展，肤色应用领域日趋增多。肤色检测技术常用的方法有基于颜色空间、光谱特征以及肤色反射模型等方法，这些方法的主要步骤先进行颜色空间变换，然后再建立肤色模型。肤色检测中颜色空间有RGB、YCrCb、HSV和Lab等，通常在处理的时候是将RGB颜色空间变换成相应的颜色空间，对某种类型的图像
转载
2023-08-13 15:41:35
195阅读
RGB颜色空间中的肤色检测1. 问题 很多相关文章中都会每每在肤色检测时都会提到：RGB颜色空间中肤色受光照影响，背光时肤色都是黑的，当然会受光照影响了。 之前像我这样的懒人在网上各种人脸和手势的实现中发现大多数人都转入HSV颜色空间去，而且我也这么干了，结果可以想象，Hue空间的噪声很多都
转载
2024-01-17 10:26:20
64阅读
一 人脸识别 1 EigenFace 介绍 EigenFace 在人脸识别历史上应该是具有里程碑式意义的，其被认为是第一种有效的人脸识别 算法。1987 年 Sirovich and Kirby 为了减少人脸图像的表示采用了 PCA（主成分分析）的方法进行降维，1991 年 Matthew Turk 和 Alex Pentland 首次将 PCA 应用于人脸识别，即将原始图像投影到特征空间，得到一
转载
2024-04-28 09:22:18
24阅读
# 用Python实现肤色提取
肤色提取是计算机视觉中的一个重要任务，通常用于人脸检测、图像分析等应用场景。本文将指导你如何使用Python实现肤色提取，并详细介绍相应的代码。
## 整体流程
以下是实现肤色提取的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--------|------------------------------
一、简介人脸检测是人脸识别、人机交互、智能视觉监控等:工作的前提。近年来,在模式识别与计算机视觉领域,人脸检测已经成为一个受到普遍 重视、研究十分活跃的方向。本文针对复杂背景下的彩色正面人脸图像，将肤色分割、模板匹配与候选人脸图像块筛选结合起来，构建了人脸检测实验系统，并用自制的人脸图像数据库在该系统下进行了一系列的实验统计。本文首先介绍了人脸检测技术研究的背景和现状，阐明人脸检测技术发展的重要意义，对目前常用的一一些检测算法进行了总结,然后着重阐述了基于肤色分割和模板匹配验证的人脸检测算法。肤色是人脸重
原创
2021-11-08 11:09:08
166阅读
1 HSV 颜色空间 from： 把rgb转换到hsv空间，用h分量 进行识别，像素值在7~29之间 是肤色的几乎全部范围 识别会受到光照的影响。但是整体上准确度是较高的。 在白天 正常的明亮的光照下，效果非常好。 这是我在晚上拍摄的一张图像的处理 对于不同的环境（主要是光照条件），阈值应相应 变动以提高精确度 程序源码下载 2 YCrCb 源码下下载 
一、简介人脸检测是人脸识别、人机交互、智能视觉监控等:工作的前提。近年来,在模式识别与计算机视觉领域,人脸检测已经成为一个受到普遍 重视、研究十分活跃的方向。本文针对复杂背景下的彩色正面人脸图像，将肤色分割、模板匹配与候选人脸图像块筛选结合起来，构建了人脸检测实验系统，并用自制的人脸图像数据库在该系统下进行了一系列的实验统计。本文首先介绍了人脸检测技术研究的背景和现状，阐明人脸检测技术发展的重要意义，对目前常用的一一些检测算法进行了总结,然后着重阐述了基于肤色分割和模板匹配验证的人脸检测算法。肤色是人脸重
原创
2021-11-08 13:39:07
132阅读
一、简介人脸检测是人脸识别、人机交互、智能视觉监控等:工作的前提。近年来,在模式识别与计算机视觉领域,人脸检测已经成为一个受到普遍 重视、研究十分活跃的方向。本文针对复杂背景下的彩色正面人脸图像，将肤色分割、模板匹配与候选人脸图像块筛选结合起来，构建了人脸检测实验系统，并用自制的人脸图像数据库在该系统下进行了一系列的实验统计。本文首先介绍了人脸检测技术研究的背景和现状，阐明人脸检测技术发展的重要意义，对目前常用的一一些检测算法进行了总结,然后着重阐述了基于肤色分割和模板匹配验证的人脸检测算法。肤色是人脸重
原创
2022-04-08 09:44:24
309阅读
概述本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上. 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。本文主要使用了OpenCV的图
转载
2024-01-12 01:46:01
268阅读
#1，原理每张图片都可以生成颜色分布的直方图（color histogram）。如果两张图片的直方图很接近，就可以认为它们很相似。任何一种颜色都是由红绿蓝三原色（RGB）构成的，所以上图共有4张直方图（三原色直方图 + 最后合成的直方图）。如果每种原色都可以取256个值，那么整个颜色空间共有1600万种颜色（256的三次方）。针对这1600万种颜色比较直方图，计算量实在太大了，因此需要采用简化方法
你今天真好看app是一款专为广大女性用户设计的美容护肤服务软件。不用美容院，直接测试，从你的肤色、痘痘、毛孔、脸色等方面为你智能分析，检测出你的皮肤情况，护肤最真诚的伴侣，附带详细的护肤常识和护肤推荐。你今天真好看app使用教程1、下载打开软件2、点击中间的拍照3、开始分析即可4、稍等两分钟，就会有一个肤质报告了5、拍一拍就能测肤质！我的得分是89，超过全国83%的人。你呢？你今天真好看app功能
转载
2024-01-07 19:50:18
177阅读
3.1 各彩色空间中肤色[1]的聚类情况
好的肤色模型要求选择一个恰当的彩色空间，在此空间中肤色能团簇、聚合在一起，并且与非肤色的重叠部分要尽可能少。通过各色度空间中肤色聚类的结果比较发现，肤色在各空间中的聚类情况如下：在RGB彩色空间中，肤色与非肤色的重叠部分较多。因此RGB空间不适合构造肤色模型；在rgb彩色空间中的分布情况（用r，g表征）。由于色饱
转载
2024-02-29 11:17:27
86阅读
在拍摄人像照片时，由于受环境色的影响，人的皮肤上通常有部分区域产生偏色（Color Cast）现象。比如，在绿草地或绿色植物附近拍摄时，部分皮肤受反射的绿光的影响而染上难看的绿色。对于黄种人来说，皮肤主要的颜色是红色和黄色。红色与黄色混合之后呈现为橙色，所以在Lightroom、Camera Raw等修片软件中，调整HSL面板中的橙色的饱和度、明度或色相，对肤色影响最大。本文所介绍的肤色统一方法，
转载
2023-11-25 05:28:29
169阅读
今天目的是爬取所有英雄皮肤在爬取所有之前，先完成一张皮肤的爬取打开anacond调出编译器Jupyter Notebook打开王者荣耀官网下拉找到位于网页右边的英雄/皮肤 点击【+更多】进入英雄皮肤页面按键盘F12调出网页代码点击进入调出页的【Network】（这里是谷歌浏览器，其他浏览器可能显示为’网络‘） 刷新网页 重新接收所有网页数据（不要关闭调出
转载
2024-01-09 22:22:45
30阅读
本篇文章通过调用opencv里的函数简单的实现了对图像里特定颜色提取与定位，以此为基础，我们可以实现对特定颜色物体的前景分割与定位，或者特定颜色线条的提取与定位 主要步骤:将RGB图像转化为HSV，H表示色调（度数表示0-180），S表示饱和度（取值0-255），V表示亮度（取值0-255），不同的颜色有着不同的取值范围，一般给出如下：设定待提取颜色的HSV范围值，然后调用inRange函数实现对
转载
2023-10-20 14:31:45
9阅读
