目录六、百度智能云人脸库的创建七、人脸识别SDK的导入八、百度云平台的接入六、百度智能云人脸库的创建在百度智能云的人脸识别控制台中，申请领取免费资源，在进一步页面中我们选择领取全部免费接口即可 接下来在左侧公有云服务的应用列表中，创建应用，注意，需要将应用归属选择为个人。3 创建完成后即可看到创建情况：接下来在可视化人脸库中新建组，上传待识别的照片即可。七、人脸识别SDK的导入
OpenCV入门指南 人脸检测 EI，SCI高级别论文都能看到它的身影。甚至很多高校学生的毕业设计都会涉及到人脸检测。当然人脸检测的巨大实用价值也让很多公司纷纷关注，很多公司都拥有这方面的专利或是开发商业产品出售。 在OpenCV中，人脸检测也是其热门应用之一。在OpenCV的特征检测专题就详细介绍了人脸检测的原理——通过Haar特征来识别
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2024-06-27 18:50:16
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不知道怎么搞得，第一次发的时候，贴的图片都没有了，只好重新弄了一遍。由于项目的需要，使用到opencv自带的人脸分类器的xml文件，后面自己想生创建xml文件，上网搜了一把，一大堆，感觉都是一大抄，抄来抄去真的是坑爹啊，但是也有高质量的文章，借鉴后后来经过自己整理，终于实现了xml文件，现在这里把步骤记录如下：1。首先是在d盘创建一个文件夹boost文件夹，将opencv2.3的opencv_cr
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2023-09-24 05:55:40
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基于OpenCV自带分类器识别人脸在VS2019下要安装适用于桌面的VC++ 2015(2017) v14 00(v14)工具集。 访问网站：https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads，下载社区版，并安装 安装完成之后进入这个界面：安装所需要的组件安装完成后重启vs即可二、安装Opencv3.4.5关于在VS下对Opencv的配置： O
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2024-03-27 09:43:39
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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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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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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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双峰阈值分割法提取人眼人眼区域分割（1）初步通过求人脸的灰度投影曲线，得到人脸矩阵从行角度变化的规律：波谷一定包含人眼的部分，波峰到波谷的阶跃最大的部分一般为眼睛到鼻尖的部分。思路：通过人脸的灰度变化规律提取包含人眼部分的ROI图片，此时眼睛作为前景，而皮肤作为背景，可通过双峰找到阈值来分割ROI图片，则以最大限度保留人眼的部分。 ##步骤：1. 提取ROI图片 下图为人眼的灰度投影曲线（已滤波
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2024-02-27 17:06:04
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最近需要做一个图像分割的程序，查了opencv的源代码，发现opencv里实现的图像分割一共有两个方法，watershed和mean-shift算法。这两个算法的具体实现都在segmentation.cpp文件内。watershed（分水岭算法）方法是一种基于边界点的分割算法。我想好好的研究一下， 网上找了一些博客和教程，感觉也就泛泛的解释了一下实验的流程，具体算法的运行过程并不清楚，又把原始论文
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2024-03-31 11:04:06
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最简单的图像分割的方法。应用举例：从一副图像中利用阈值分割出我们需要的物体部分（当然这里的物体可以是一部分或者整体）。这样的图像分割方法是基于图像中物体与背景之间的灰度差异，而且此分割属于像素级的分割。为了从一副图像中提取出我们需要的部分，应该用图像中的每一个像素点的灰度值与选取的阈值进行比较，并作出相应的判断。（注意：阈值的选取依赖于具体的问题。即：物体在不同的图像中有可能会有不同的灰度值。一旦
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2024-07-10 18:27:36
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YOLACT，全称为：You Only Look At CoefficienTs，从标题可以看出这个模型的名称有些致敬YOLO的意思。YOLACT是2019年ICCV会议论文，它是在现有的一阶段（one-stage）目标检测模型里添加掩模分支。而经典的mask-rcnn是两阶段实例分割模型是在faster-rcnn(两阶段目标检测模型)添加掩模分支，但是在YOLACT里没有feature roi
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2024-03-25 13:46:52
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把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域，每一个区域代表一个像素的集合，每一个集合代表一个物体，而完成该过程的技术通常称为图像分割。图像分割方法主要分为：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法，以及基于特定理论的分割方法等。 阈值分割实现简单、计算量小、性能稳定。 阈值分割处理又称为图像的二值化处理。 文章目录1 全局阈值分割APIOTSU优化TRIANGLE优化直方图技术法
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2024-05-10 13:59:35
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有天导师突然找我，让我搞一些关于人脸的应用，比如换个脸什么的……没办法那就先把人脸自动检测出来吧。人脸检测，即检测出图像中存在的人脸，并把它的位置准确地框出来。是人脸特征点检测、人脸识别的基础。可以谷歌Face Detection Benchmark寻找数据集和优秀论文，上thinkface论坛，搜集人脸检测数据集和方法。常用的人脸检测数据集，包括FDDB、AFLW、WIDER FACE等。随着近
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2024-04-22 14:26:38
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OpenCV 入门系列：OpenCV 入门（一）—— OpenCV 基础OpenCV 入门（二）—— 车牌定位OpenCV 入门（三）—— 车牌筛选OpenCV 入门（四）—— 车牌号识别OpenCV 入门（五）—— 人脸识别模型训练与 Windows 下的人脸识别OpenCV 入门（六）—— Android 下的人脸识别OpenCV 入门（七）—— 身份证识别本篇我们来介绍在 Android 下
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2024-06-17 23:11:29
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import cv2
import sys
from PIL import Image
def CatchUsbVideo(window_name, camera_idx):
cv2.namedWindow(window_name)
# 视频来源，可以来自一段已存好的视频，也可以直接来自USB摄像头
cap = cv2.VideoCapture(camera_idx)
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2023-06-14 14:28:48
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一、初识 OpenCV是一款广泛使用的计算机视觉库，包含了很多人脸识别的方法。这里我们主要介绍face_recognition，它是OpenCV中一个基于深度学习的人脸识别模块。使用face_recognition，你可以输入一张图像或一段视频流，然后对其中的人脸进行识别和标注。其核心功能是将图像中的人脸进行编码，然后与已有的人脸编码进行比对，从而进行人脸识别。此外，face_recog
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2023-08-15 08:38:47
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opencv中已经有人脸识别的功能了，所以来看看整个流程以及具体实现吧。人脸识别：就是给一个已知人脸贴上一个标签。上面这句简单的话，其实包含的信息量好大啊，这说明首先你要知道这是一张脸，然后你还要识别出来这个脸属于哪个的。所以人脸识别具体分为以下几个步骤：1，人脸检测：从一张图中定位出人脸的位置，只关心这个区域是不是人脸，并不关心这个人是谁。2，人脸预处理：对人脸做一些预处理，包括人脸图像大小的调
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2023-09-27 15:22:32
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