人脸识别相关操作图片人脸识别开摄像头进行人脸识别视频中的人脸识别人脸采集人脸验证 图片人脸识别import numpy as np
import cv2
if __name__ == '__main__':
img = cv2.imread('./sew2.jpeg')
gray = cv2.cvtColor(img,code=cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 数据变
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2024-03-11 16:50:19
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实验环境：python 3.6 + opencv-python 3.4.14.51
建议使用 anaconda配置相同环境背景人脸识别步骤 图1：人脸识别流程图人脸采集采集人脸图片的方法多种多样，可以直接从网上下载数据集，可以从视频中提取图片，还可以从摄像头实时的采集图片。人脸检测方法人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，
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2022-09-02 21:49:38
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本博文IDE为vs2013 OpenCV2.49 话不多说，先看视频演示（20S演示）: 例如以下： https://v.youku.com/v_show/id_XMjYzMzkxMTYyMA==.html?spm=a2h0w.8278793.2736843.4#paction 程序截图例如以下：
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2018-01-30 08:37:00
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参考OpenCV自带的例子，30行Python代码实现人脸检测，不得不说，Python这个语言的优势太明显了，几乎把所有复杂的细节都屏蔽了，虽然效率较差，不过在调用OpenCV的模块时，因为模块都是C语言编写，所以在效率上并不会比用C或者C++编写慢太多。本例子使用自带的级联分类器。#!/usr/bin/env python
import cv2
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2023-07-01 22:41:08
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Python-OpenCV人脸检测(代码)@author:wepon做人脸识别，首先要检测出图片/视频中的人脸，今天就研究了一下OpenCV的Python接口，把常用的一些功能模块写成函数。基于Python-OpenCV以及PIL，实现图片中人脸的检测以及截取保存、眼睛检测、笑脸检测。下面简单总结一下。一、软件安装安装Python-OpenCV以及其依赖库、PIL，通过软件包管理器安装即可（Ubu
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2024-01-09 16:26:20
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人脸检测本文叙述的是使用opencv库实现人脸检测 安装opencv-pythonpip install opencv-python需要一个人脸训练模型，下载一个xml文件 haarcascade_frontalface_default.xml 源码如下：import cv2
filepath = "1.jpg"
img = cv2.imread(filepath) # 读取图片
gray =
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2023-07-18 15:54:36
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目录1.理论知识1）安装opencv2）opencv人脸检测器3） 加载人脸分类器2.代码介绍1）用摄影头调用图像2）选择图片 3.完整代码1.理论知识1）安装opencv本文实现人脸目标检测的方法是opencv图像采集，因此我们也需先下载opencv的相关库方法：pip install opencv-python -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/s
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2023-06-20 21:42:28
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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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2023-12-13 22:18:46
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作者：张皓霖 上海电力学院课程老师：秦伦明上篇我将人脸美化的过程列出来了，这篇我是用VS2012（VC++）+MFC+OpenCv 将这些功能实现。实验目的利用VC++实现人脸美化软件，要求：1、具有人脸美化界面；2、具有磨皮功能，参数可调；3、具有美白功能，参数可调；实验内容基于VS2012+OpenCv+MFC制作人脸美化软件实验原理磨皮：滤波（均值滤波、高斯滤波、双边滤波）美白：使用阈值白平
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2024-01-06 21:28:14
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从实时视频流中识别出人脸区域，从原理上看，其依然属于机器学习的领域之一，本质上与谷歌利用深度学习识别出猫没有什么区别。程序通过大量的人脸图片数据进行训练，利用数学算法建立建立可靠的人脸特征模型，如此即可识别出人脸。幸运的是，这些工作OpenCV已经帮我们做了，我们只需调用对应的API函数即可，先给出代码：#-*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import sys
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2023-07-11 21:28:27
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从实时视频流中识别出人脸区域，从原理上看，其依然属于机器学习的领域之一，本质上与谷歌利用深度学习识别出猫没有什么区别。程序通过大量的人脸图片数据进行训练，利用数学算法建立建立可靠的人脸特征模型，如此即可识别出人脸。幸运的是，这些工作OpenCV已经帮我们做了，我们只需调用对应的API函数即可，先给出代码：#-*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import sys
fr
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2024-01-07 15:05:56
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之前笔者在学习OpenCV的时候，曾经接触过人脸检测，那时候我们只需要一个函数就能轻松实现人脸检测。关于如何在OpenCV中实现人脸检测功能，可以参考文章：OpenCV神技——人脸检测、猫脸检测。那时候的感觉是，CV是如此的神奇，而人脸检测正是笔者迈向CV的关键一步。以前，笔者从没想过能自己实现人脸检测功能，直到不久前接触了目标检测，接触了darknet，脑海中就有了“自制人脸检测”这个想法。如果
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2024-08-20 11:54:53
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目录 一官方文档链接二官方java sdk三本地调用前端ajax跨域请求后端java请求腾讯接口注意事项官方sdk包截图 一、官方文档链接http://open.youtu.qq.com/#/develop/api-makeup-merge二、官方java sdkhttps://github.com/TencentYouTu/java_sdk另外官方还提供了php,, nodejs, python
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2024-08-20 18:50:56
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追踪结果：
人脸追踪 1.卡尔曼滤波简介卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，包含噪声的，对物体位置的观察序列（可能有偏差）预测出物体的位置的坐标及速度。在很多工程应用(如雷达、计算机视觉)中都可以找到它的身影。同时，卡尔曼滤波也是控制理论以及控制系统工程中的一个重要课题。例如,对于雷达来说，人们感兴趣的是其能够跟踪目标。但目标的位置、速度、加速度的测量值往往在任何时候都有噪声。卡尔曼滤波
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2023-12-31 21:31:09
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文章目录一、基于OpenCV人脸检测1. 准备工作2. 代码3. 测试结果二、基于Dlib+fr人脸检测1. 安装运行环境2. 代码3. 测试结果三、基于Dlib人脸对齐1. 需要先下载预训练模型2. 代码3. 测试结果 一、基于OpenCV人脸检测1. 准备工作安装opencv：pip install opencv-python（速度慢）
pip install -i https://pypi
# 实现人脸识别的流程
## 步骤一：安装必要的库和工具
在开始编写人脸识别的代码之前，我们需要先安装一些必要的库和工具。具体步骤如下：
1. 安装Python：在官网（
2. 安装OpenCV库：在命令行中执行以下命令安装OpenCV库。
```shell
pip install opencv-python
```
3. 安装dlib库：在命令行中执行以下命令安装dlib库。
```
原创
2023-07-16 16:06:50
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与前面人脸检测区别就是代码中换了xml文件，还有就是detectMultiScale()中的参数选择为默认。上代码：#导入cv模块
import cv2 as cv
#检测函数
def face_detect_demo():
gary = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
face_detect = cv.CascadeClassifier('E
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2023-07-28 22:17:02
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人脸检测及识别python实现系列（3）——为模型训练准备人脸数据 机器学习最本质的地方就是基于海量数据统计的学习，说白了，机器学习其实就是在模拟人类儿童的学习行为。举一个简单的例子，成年人并没有主动教孩子学习语言，但随着孩子慢慢长大，自然而然就学会了说话。那么孩子们是怎么学会的呢？很简单，在人类出生之前，有了听觉开始，就开始
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2024-08-26 12:46:33
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实战 | 18行代码轻松实现人脸实时检测【附完整代码与源码详解】Opencv、人脸检测
原创
2024-06-21 11:58:52
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人脸检测及识别python实现系列（2）——识别出人脸 从实时视频流中识别出人脸区域，从原理上看，其依然属于机器学习的领域之一，本质上与谷歌利用深度学习识别出猫没有什么区别。程序通过大量的人脸图片数据进行训练，利用数学算法建立建立可靠的人脸特征模型，如此即可识别出人脸。幸运的是，这些工作OpenCV已经帮我们做了，我们只需调用对应的
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2024-06-12 20:00:09
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