本文中的知识来自于Mastering opencv with practical computer vision project一书。shape model形状模型，就是训练数据表示为什么样的形状模型；feature detector特征检测，检测目标脸中的特征；fitting algorithm适应算法，就是匹配算法，匹配检测到的目标特征点和训练
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2024-05-09 20:49:50
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这里的人脸匹配也是从已有的人脸文件夹里找到，最相似的人脸图片与当前的视频中的人脸匹配。然后它也是用的opencv3训练好的模型文件。直接上代码#include <iostream>
#include <string>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp
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2023-12-19 08:50:00
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Linux系统作为一种开源操作系统，在科研、教育和商业领域都有广泛的应用。而OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，在图像处理、机器学习等方面也发挥着重要作用。Qt则是一个跨平台的应用程序开发框架，能够在各种操作系统上运行。
人脸识别技术作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，也是实际应用中非常常见的技术之一。在Linux系统上利用OpenCV和Qt开发人脸识别系统，可以实现人脸图像的采集、检测、
原创
2024-04-09 10:53:31
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#ifndef MAINWINDOW_H#define MAINWINDOW_H#include #include #include #in
原创
2022-08-16 16:35:57
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KCF： Kernelized correlation filterKCF是一种鉴别式追踪方法，这类方法一般都是在追踪过程中训练一个目标检测器，使用目标检测器去检测下一帧预测位置是否是目标，然后再使用新检测结果去更新训练集进而更新目标检测器。而在训练目标检测器时一般选取目标区域为正样本，目标的周围区域为负样本，当然越靠近目标的区域为正样本的可能性越大。论文：High-Speed Tracking
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2024-04-29 22:03:59
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运用Opencv实现人脸的检测和识别是非常方便的，也比较常用。对于人脸检测可以用Opencv自带的分类器实现，而人脸识别需要自建训练分类器，以及收集人脸数据。本文重点讲讲人脸数据的训练以及人脸识别的实现，识别功能的实现也结合了MFC这个基础类库，界面更加美观。1.人脸数据训练关于数据的训练以及识别的教程可以参考博客：，在这篇博文里作者已经把流程说的很详细了，本文参照这个流程实现了人脸识别。&nbs
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2024-08-07 10:48:55
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所需库import cv2 # 用于获取视频、图像变换、标记
# cv2.face模块 用于人脸数据训练，人脸匹配
"""
注意1：cv2有两个包
一个为opencv-python，# opencv主仓库的模块
一个为opencv-contrib-python，# main模块和contrib模块
注意2：face模块在opencv-contrib-python中，需要单独安装。
注
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2024-04-01 19:17:29
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通过两个主要的API，Android提供了一个直接在位图上进行脸部检测的方法，这两个API分别是 android.media.FaceDetector和android.media.FaceDetector.Face，已经包含在Android官方API中。本教程来自Developer网站，向大家介绍了这些API，同时提供教程中实例代码下载。
所谓人脸检测
对于刚入门的OpenCV玩家，提起目标跟踪，马上想起的就是camshift，但是camshift跟踪往往达不到我们的跟踪要求，包括稳定性和准确性。 opencv3.1版本发行后，集成了多个跟踪算法，即tracker，大部分都是近年VOT竞赛榜上有名的算法，虽然仍有缺陷存在，但效果还不错。 ps：我在知乎上看到一个目标跟踪的介绍，感觉不错，链接在此！ 单目标跟踪很简单，放一个官方例程供参考（ope
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2024-03-12 15:45:39
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文章目录一、黑白图片二、HSV颜色空间三、OpenCV中的HSV1. HSV二值化处理的函数:2. HSV颜色范围的选取：四、颜色直方图的获取与目标跟踪1. 颜色直方图的获取2.基于颜色直方图的目标跟踪五、camshift算法原理1. 色彩投影图（反向投影）：2. meanshift3. camshift算法过程4. OpenCV中相关API1. 直方图2. CamShift函数六、基于颜色特征
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2024-01-05 22:51:44
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作者说的很详细，可以参考作者博客，搭建环境参考我的上一博客。 这里只说一些自己的理解，和解决遇到的问题，有想在Windows下实现人脸识别并且匹配的，可以按照我的步骤一步步解决问题。经测试真实有效，不好用不要钱！- -！二、分析想要看懂代码并且自己能够修改，你需要了解的几个知识1：openCv调用图片，或者视频 。 构建模型和模型训练（问题开
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2024-08-01 14:01:29
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首先，基于上一步的工作：想基于自己编译的opencv+vs2010可移植项目做一些简单工作，于是尝试做一个简单的人脸识别的实现。实现流程如下：下载数据集并制作测试数据集，并生成CSV文件；训练模型，基于opencv自带的识别算法。导入训练模型，实现在视频中实时识别人脸。 实现步骤：1.下载数据集2.制作测试数据集，即待测人脸数据集。这里需要去opencv官网下载的源码中找到：opencv
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2024-04-28 11:15:50
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Python 实现人脸识别技术人脸识别技术在现代社会中被广泛应用，如手机解锁、安防监控等领域。Python作为一门易于上手的编程语言，也可以用来实现人脸识别技术。人脸识别的基本原理人脸识别系统的基本流程包括：人脸检测：通过计算机视觉算法从一个图像中识别出一个或多个面部区域。面部对齐：调整脸部区域的位置和姿态，使所有脸部数据具有相同的位置和大小。特征提取：使用机器学习算法从面部图像中提取面部的特征信
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2023-10-26 22:32:30
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最近一个小项目需要动画交互：鼠标进入区域，显示动画（循环）；鼠标离开区域，停止动画；思路：动画采用视频播放肯定不
原创
2022-09-20 10:50:45
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本文实例讲述了Python基于OpenCV库Adaboost实现人脸识别功能。分享给大家供大家参考，具体如下：以前用Matlab写神经网络的面部眼镜识别算法，研究算法逻辑，采集大量训练数据，迭代，计算各感知器的系数。。。相当之麻烦~而现在运用调用pythonOpenCV库Adaboost算法，无需知道算法逻辑，无需进行模型训练，人脸识别变得相当之简单了。需要用到的库是opencv(open sou
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2024-02-19 14:42:46
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目标跟踪论文整理（不全）1. 按问题类型整理1.1 轻量化模型1.2 超长跟踪探索2. 按发表年份/会议/期刊整理2.1 2022 CVPR2.2 2021 ICCV2.3 2021 CVPR2.4 2020 CVPR2.5 2020 ACMMM2.6 2022 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 【注】：
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2024-10-18 17:47:10
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前言：最近在看跟踪算法，看了下比较久远的meanshift、Lk光流算法等，感觉效果和速度都不是很满意。直到我看了KCF跟踪算法，这个算法速度快，效果好，具有很强的鲁棒性，思路清晰。此外作者在主页上给出了matlab和c的代码，可以更好的理解算法。本来我打算叙述一下算法的原理，但是因为网上已经有了很好的博客对KCF进行了详细的介绍，对论文原理进行了推导，所以我打算从另一个方面去看算法——从代码上看
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2024-08-09 17:41:19
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知识要点1. OpenCV目标跟踪算法的使用大概可以分为以下几个步骤:创建MultiTracker对象: trackers = cv2.legacy.MultiTracker_create()读取视频或摄像头数据: cap = cv2.VideoCapture('./videos/soccer_02.mp4')框选ROI区域: roi = cv2.selectR
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2023-09-27 12:50:23
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一、简介 本文章的起源是本人在做一个项目，用摄像头识别笔，根据笔的运动，绘制出其轨迹。主要应用到的方法，有运动物体识别、运动物体检测，以及绘制运动物体的运动轨迹。1、 运动物体的识别方法很多，主要就是要提取相关物体的特征，主要分为： &
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2023-12-22 14:39:30
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1. CamShift思想 Camshift全称是"Continuously Adaptive Mean-SHIFT"，即连续自适应的MeanShift算法，是MeanShift算法的改进。CamShift的基本思想是视频图像的所有帧作MeanShift运算，并
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2024-05-09 16:11:21
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