Face Recognition 人脸识别Git地址开源项目Git地址 文章目录Face Recognition 人脸识别Git地址今天是来阅读这个库的API的识别关键点1.1.```face_recognition.load_image_file```1.2.```face_recognition.face_landmarks```1.3 ```_raw_face_landmarks```人脸识
开源网址目前,SeetaFace开源人脸识别引擎已全部发布在Github上供国内外同行和工业界使用,项目网址为:https://github.com/seetaface/SeetaFaceEngineSeetaFace人脸识别引擎包括了搭建一套全自动人脸识别系统所需的三个核心模块,即:人脸检测模块(SeetaFace Detection)、面部特征点定位模块(SeetaFace Alignment
OpenCV图像处理学习笔记-Day1目录OpenCV图像处理学习笔记-Day1第1课:图像读入、显示和保存1. 读入图像2. 显示图像3. 保存图像第2课:图像处理入门基础1. 基本概念2. RGB转灰度第3课:像素处理1. 读取像素2. 修改像素第4课:使用numpy进行像素操作1. 读取像素2. 修改像素第5课:获取图像属性1. 形状:行、列、通道数2. 像素数目3. 获取图像类型第6课:图
周刊论文分享又来了!本次包含超分辨率、用于实时防暗无人机追踪器、实例分割、人脸识别图像和谐化等,共计 7 篇。      01      MASA-SR: Matching Acceleration and Spatial Adaptation for Reference-Based Image Super
继中TFac
软硬件环境ubuntu 18.04 64bitGTX 1070Tianaconda with python 3.6face_recognition 1.2.3dlibopencvface_recognition简介face_recognition号称是世界上最简单的基于python的人脸识别库,是在大名鼎鼎的深度学习框架dlib上做的整合,dlib模型在LFW(Labeled Faces in t
人脸检测为目标检测的特例,是商业化最早的目标检测算法,也是目前几乎各大CV方向AI公司的必争之地。WIDER FACE数据集是由香港中文大学发布的大型人脸数据集,含32,203幅图像和393,703个高精度人脸包围框,该库中人脸包含尺度、姿态、表情、遮挡和光照等变化。 WIDER FACE 几乎是目前评估人脸检测算法最权威的数据集。RetinaFace 是今年5月份出现的人脸检测算法,当
文章目录【 1. 图片采集 】【 2. 图片读取 】【 3. 图片展示 】【 4. 图片保存 】【 5. 功能展示 】 OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库。 跨平台是指,它可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS等操作系统上。 OpenCV提供了多种语言的编程接口,例如C、C++、Python。 它实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法,具有轻量高效的特点
一.简介Tesseract是一个开源的文本识别【OCR】引擎,可通过Apache 2.0许可获得。它可以直接使用,或者使用API从图像中提取打印的文本,支持多种语言。该软件包包含一个ORC引擎【libtesseract】和一个命令行程序【tesseract】。Tesseract4添加了一个新的基于LSTM的OCR引擎,该引擎专注于行识别,但仍支持Tesseract 3的传统Tesseract OC
Python-opencv图像识别学习日记(1)——人脸检测一、前言第一次写博客,直接用的编辑器的模板,记录一下图像识别的学习过程…。之前一直对人脸识别、机器视觉等方面很感兴趣,利用课余时间学习一下,暂时不指望做出成型的项目,做点小东西(人脸门禁之类的)练练手。如有纰漏望指出…二、准备阶段一台安装了python3电脑(废话);一只摄像头(电脑自带);互联网(用于下载插件包);一颗爱学习的心哈哈哈哈
前言识别图形常用函数介绍 前言OpenCV图像处理与计算机视觉方面有很多通用算法。因此可以用来人脸识别、图形识别、文字识别等等。对于复杂一点识别的可能还涉及到大量的识别训练,最后的匹配比较分类等等。后续可能会介绍文字识别、人脸识别等等。 图形识别图形识别指的是对常见的几何图形进行识别,它通过opencv进图形处理(二值化,图片灰度化,细化等等),获取图形轮廓特征,然后在应用几何图形特
1. 切边源图像: 需求:扫描仪扫描到的法律文件,需要切边,去掉边缘空白,这样看上去才真实,人工操作成本与时间花费高,希望程序自动实现,高效、准确。 实现思路:边缘检测 + 轮廓发现或直线检测最大外接矩形。例子代码: #include 效果图 总结:先利用 Canny 算子检测图像的轮廓,再利用 findContours 发现轮廓,因为这时候会得到很多轮廓,而我们只
本文将梳理github上最火的wechat_jump_game的实现思路,并解析其图像处理部分源码首先废话少说先看效果核心思想获取棋子到下一个方块的中心点的距离计算触摸屏幕的时间点击屏幕重要方法计算棋子到下一个方块中心点的距离使用 adb shell screencap -p 命令获取手机当前屏幕画面再通过图像上的信息找出棋子的坐标和下一个方块中心点的坐标然后通过两点间距离公式计算出距离计算触摸屏
OpenCV算法         1、图像的基本操作读取、显示、存储:通过调用OpenCV中的cv2.imread(),cv2.imshow(),cv2.write()分别实现。         2、图像由数组构成,黑白
一、什么是计算机视觉? 为了说明这个问题我们来试想一个场景。 假设你和你女朋友去度假,然后你上传了很多照片到百度。但是现在在每张照片中找到你朋友的脸并标记它们要花费很多时间。实际上,百度已经足够智能,它可以帮你标记人物。那么,你认为自动的特征标记是如何工作的呢? 简单来说,它通过计算机视觉来实现。计
原创 2021-06-14 20:47:00
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今天,在使用人脸识别的时候出现了一个问题我用了两种方法获取照片,一种是自定义相机,一种是调用系统相机调用系统相机,能够识别出来,没问题,然后我开始把人脸识别接口嵌入UI中,并使用自定义相机然后,出问题了,不论怎么识别识别出来的结果都是正确的,也就是说,错误的照片也识别是正确的,这就是个大问题了但是,自定义相机得到的图片属性和调用系统相机得到的图片是一样的,然后测试开始先调用系统相机获得照片,up
△ 来自虾米妈咪小朋友用妈妈的一寸照片通过了人脸识别,打击了小度音箱的家长监督机制。活体检测没做好。公交车身广告上的董明珠头像,被宁波交警系统拍了照,判定成“违法闯红灯”。活体检测没做好。所以,活体检测要怎么做?名叫Adrian Rosebrock的程序猿,写了份事无巨细的教程,从构建数据集开始,一步步教大家用AI分辨真人和照片,精细到每行代码的用途。△ 川川是假的,光头是真的
1)前言从18年开始,我接触了叉叉助手,通过图色识别,用来给常玩的游戏写挂机脚本,写了也有两三年.也算是我转行当游戏测试的理由. 去年11月,也是用了这身技术,混进了外包,薪资还不错,属于是混日子了,岗位是在发行,接触到很多游戏,因为接不了poco,到手只有apk, 日积月累,游戏越来越多,项目组却还是只有这点人.为了减轻自己的压力,就开始了UI自动化的不归路.2)游戏UI自动化因为游戏引擎,是无
函数的设置为了使图像识别的流程更加直观,我们提前设置一个函数用于图像识别过程中每一步的图像展示。def cv_show(name,img): cv2.imshow(name,img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()使用这个函数可以使得在图像识别过程中的每一步更加直观的展示出来,也可以用于检测每一步是否正确运行。读取一个模板图像
OpenCV学习笔记:第一节课:RGB颜色通道:所有彩图都是三颜色图0~255,亮度从黑色到白色R:红, G:绿, B:蓝而对于一个灰度图,不需要RGB颜色通道import cv2 import numpy as np # numpy是一个数学运算库,可以自行搜索学习,一般与opencv搭配使用,有时还会用到matplotlib读取图像:img = cv2:imread('路径', 参数) # 两
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