# YOLO人脸检测的Python实现
人脸检测是计算机视觉和人工智能领域的热门研究课题。针对这一需求，YOLO（You Only Look Once）算法凭借其高效准确的特性，逐渐成为人脸检测的热门选择。本文将带你深入了解YOLO人脸检测的原理，并用Python实现一个简单的示例。
## 1. YOLO算法简介
YOLO是一种通过回归分析直接从图像中预测检测结果的目标检测算法。与传统目标检
人脸遇到的一些问题：Ø 图像质量：人脸识别系统的主要要求是期望高质量的人脸图像，而质量好的图像则在期望条件下被采集。图像质量对于提取图像特征很重要，因此，即使是最好的识别算法也会受图像质量下降的影响；Ø 照明问题：同一张脸因照明变化而出现不同，照明可以彻底改变物体的外观；Ø 姿势变化：从正面获取，姿势变化会产生许多照片，姿态变化难以准确识别人脸；Ø 面部形状
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2024-09-19 09:32:18
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第四周 特殊应用：人脸识别和神经风格转换（Special applications: Face recognition &Neural style transfer）4.1 什么是人脸识别？（What is face recognition?）4.2 One-Shot学习（One-shot learning）4.3 Siamese 网络（Siamese network）4.4 Tripl
数据集准备：widerface数据集（从事图像标注的人都是专业的呀）(http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/WIDERFace/index.html)， 需要下载前四个文件，包括训练集、验证集、测试集和人脸标注的txt文件(并没有原始的xml文件)。 训练集、验证集、测试集的数据如下图所示： 其中每一个数据集中都包含60种不同场景下人的图像。（该数据集包含
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2023-12-21 11:42:15
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yolov5出来的这段时间，挺火，自己试着跑了以下，速度精度确实不错，相比yolov3性能要高，相比yolov4这个咱不敢说。以下用yolov5做一个人脸识别的demo。 本文章项目代码github地址https://github.com/BlackFeatherQQ/FaceRecognition一、yolov5 yolov5的原理这个就不介绍了，网上一查一大堆，github官方源码地址http
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2023-10-25 20:04:37
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目标检测是计算机视觉领域的一大任务，大致分为一阶段目标检测与两阶段目标检测。其中一阶段目标检测模型以YOLO系列为代表。最新的YOLOv5在各个数据集上体现出收敛速度快、模型可定制性强的特点，值得关注。本文主要讲解如何从零训练自己的YOLOv5模型与一些重要参数的含义。本文的训练数据使用的是开源数据集SHWD，已上传开源数据平台Graviti，在文末可下载。在学习或研究目标检测的同学，后台回复“2
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2024-03-14 20:53:20
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前言计算机视觉是人工智能领域中的一个重要分之，传统的安防监控越来越智能化，不仅仅要求简单的移动侦测，还要求能检测人脸。目前实现人脸检测解决方案主要分为两种，一种是依靠大型服务器来实现，它的特点是计算能力强，同时依赖强大的人脸数据库可以运行相关算法将捕获到的人脸进行精准识别；另一种是依赖于嵌入式硬件运行在设备终端，比如海思Hi3559A之类的芯片，它的一个特点就是利用特定的硬件设计，将复杂的图像矩阵
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2023-09-18 18:55:52
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Haar-like通俗的来讲，就是作为人脸特征即可。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。opencv api要想使用opencv，就必须先知道其能干什么，怎么做。于是API的重要性便体现出来了。就本例而言，使用到的函数很少，也就普通的读取图片，灰度转换，显示图像，简单的编辑图像罢
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2024-01-07 19:50:33
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让“它”认得你——利用opencv快速入门人脸检测与人脸识别opencv，顾名思义“开源，计算机视觉”。OpenCV就是这样的一个特殊的框架，一群大牛然绕自己的时间，制作了一个开源的计算机视觉框架。借助它我们可以快速的创建计算机视觉的应用。而我们这里将会使用更更加快速的OpenCV-Python，也就是OpenCV的Python接口。假如你已经安装了Python和pip，那么只需简单的执行“pip
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2024-08-09 16:51:07
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import mtcnn # pip install mtcnn
import cv2 as cv
def detect():
camera = cv.VideoCapture(0)
detect = mtcnn.MTCNN() # 调用mtcnn
while True:
success, frame = camera.read() # 读取每一帧
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2023-05-26 20:34:11
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人脸识别学习笔记二：进阶篇一、人脸检测实战1.使用OpenCV进行人脸检测OpenCV进行人脸检测使用的是名为 Viola-Jones 的目标检测框架的算法。第一步：下载OpenCV库pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple第二步：找到默认的预训练权重文件1.一般在python安装目录的上级目录的/l
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2024-08-09 16:52:02
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百度ai测试颜值人脸识别源码这是由官方百度AI精心打造出来的，这款软件将人脸识别氛围V2和V3两个接口，而且用户使用可以参考相应的文档权限来选择接口类型，让广大用户学习到百度AI人脸识别测颜值相关知识，赶快前来西西软件园下载吧！AI人脸颜值测颜版官方说明人脸识别接口分为V2和V3两个版本，本文档为V3版本接口的说明文档，请确认您在百度云后台获得的是V3版本接口权限，再来阅读本文档。辨别接口版本的方
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2023-08-06 13:29:56
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目录一、人脸区域检测（一）基于OpenCV（二） 基于Dlib+Face_Recognition二、人脸特征点检测一、人脸区域检测（一）基于OpenCV 首先，我们需要安装OpenCV。徽标键（win）+R键打开运行窗口，输入cmd打开命令提示符，键入如下命令来安装。第一种方法速度可能比较慢，推荐使用第二
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2024-01-09 17:40:46
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在之前的blog里面，我们有介绍OpenCV和yolo的区别，本文就人脸检测为例，分别介绍下OpenCV和yolo的实现方式。
Python实现人脸检测（个人、多人、视频）1、加载图片：源程序代码如下：运行结果如下：2、图片灰度转换：源程序代码如下：运行结果如下：3、修改图片尺寸（在此次人脸检测案例中未用到）：源程序代码如下：运行结果如下：4、绘制矩形-圆形（只是简单地在图片上随便画一个）：源程序代码如下：运行结果如下：5、图像单个人脸检测：源程序代码如下：运行结果如下：6、图像多个人脸检测：源程序代码如下：运行结果如下
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2023-07-12 21:50:55
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利用python环境的opencv实现图片上的人脸识别，并识别框选出指定的人脸 import cv2
# 读取图片
src=cv2.imread("img.jpg")
#缩放图片
src=cv2.resize(src,(800,600))
#灰度图像
gray=cv2.cvtColor(src,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#调用模型,参数是模型所在路径
face_date=cv2.C
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2023-06-19 09:49:47
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。人脸识别：Python 实现人脸识别是人工智能（AI）的一项重要功能，它可以让电脑识别一个人是谁。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python来实现人脸识别功能。使用openCV实现OpenCV是一个开源库，它支持图像处理，计算机视觉和机器学习等多种应用，包括人脸识别。下面我们就以OpenCV来实现一个简单的人脸识别功能。准备工作首先，我们需要安装OpenCV库和Python的各种相关的包，如下
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2023-07-03 10:06:20
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1.YOLO v1 YOLO将物体检测任务当做一个regression问题来处理通过YOLO，每张图像只需要"看一眼"就能得出图像中都有哪些物体和这些物体的位置。 将图像resize到448*448 作为神经网络的输入，使用一个神经网络，直接从一整张图像来预测出bbox的坐标、box中包含物体的置信度和物体的可能性，然后进行非极大值抑制筛选Boxes。 首先利用ImageNet 1000-clas
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2024-01-02 08:41:53
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python+opencv入门-动手实现人脸检测任务描述本关任务：利用 openCV 对图片进行相应的处理。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握： 1 . 人脸检测。 2 . 如何利用 openCV 实现人脸检测。人脸检测在上一关，我们已经知道如何去检测图片中人物的性别。然而，在真实项目中，我们不仅仅是需要知道图片中人物的性别，有时候还需要将图片中人脸的位置检测出来。 如上图，我们用一个方框将人脸
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2023-10-13 12:43:20
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一.简介1.OpenCV：OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个开源的跨平台的计算机视觉库。可以运行在Linux、Windows、Android和macOS操作系统上，帮助人们快速构建复杂的视觉应用程序。2.计算机视觉：计算机视觉（Computer Vision）就是利用计算机来处理图像，将来自静止或摄像机的数据转换成新的表示方式，获得我
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2023-09-03 13:18:07
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