通过摄像头采集视频在线实时检测人脸 [问题点数:40分,无满意结帖,结帖人shhdgl]

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MATLAB实现基于摄像头人脸检测
很简洁的代码,充分利用了matlab自带的工具箱,欢迎大家下载
人脸识别之三识别视频流(摄像头)中的人脸
前面两篇讲了<em>人脸</em>库的建立及模型训练,为本篇识别<em>人脸</em>做好准备。本篇将在前两篇所做的工作的基础上展开。首先,将上篇得到的三个训练模型文件(MyFaceFisherModel.xml、MyFaceLBPHModel.xml、MyFacePCAModel.xml)复制至当前目录,因为<em>人脸</em>识别时以这三个文件作为依据。本篇亦以三种方法进行识别。大概流程如下:1、打开<em>摄像头</em>;2、加载<em>人脸</em><em>检测</em>器、<em>人脸</em>模型;3、对...
利用dlib库(Python)实现实时摄像头人脸检测以及特征点标定(landmark))
此实现是在Windows环境下,Python2.7,以及利用opencv实现的。在用ubuntu 16.04实现时,出现了opencv不能打开<em>摄像头</em>的问题,希望有了解这个问题的可以沟通一下。Dlib库的官方介绍,第一次见到dlib感觉像发现了新大陆! Dlib is a modern C++ toolkit containing machine learning algorithms and t
opencv实现摄像头实时人脸检测
昨天晚上在大神的带领下领略了opencv的风采,搞得我都想换行搞机器视觉了,这个库真的太好用了,用很简单的代码就能写出自己的<em>人脸</em><em>检测</em>程序。 我把程序直接贴出来,大家一次讨论学习,平台是opencv2.4.10 + win10 + VS2013 #include #include #include #include #include #include "opencv2/core/core.hp
对于摄像头捕捉、视频获取和图片中的人脸进行检测并记录人脸个数
对于<em>摄像头</em>捕捉、视频获取和图片中的<em>人脸</em>进行<em>检测</em>并记录<em>人脸</em>个数
unity3d人脸识别(二),实现摄像头画面实时检测对比,实现刷脸功能
接着上一章unity3d<em>人脸</em>识别(一)来讲 本教程仅供参考学习使用 转载请注明出处 上一章讲到如何实现两张照片中的<em>人脸</em>对比,基于此功能, 本章将讲到如何<em>通过</em><em>摄像头</em>捕捉到的<em>人脸</em>图像实现<em>实时</em><em>人脸</em>识别对比,真正的实现刷脸功能,文末有完整工程链接   主要思路还是基于上一章实现的单个图片对比功能,本章是<em>通过</em>截取<em>摄像头</em>的某帧画面保存到本地图片,然后还是调用上一章的图片对比的功能,只不过这次的照片...
Python 3 利用 Dlib 实现摄像头实时人脸识别
0.引言   利用 Python 开发,借助 Dlib 库捕获<em>摄像头</em>中的<em>人脸</em>,提取<em>人脸</em>特征,<em>通过</em>计算特征值之间的欧氏距离,来和预存的<em>人脸</em>特征进行对比,判断是否匹配,达到<em>人脸</em>识别的目的;   可以从<em>摄像头</em>中抠取<em>人脸</em>图片存储到本地,然后提取构建预设<em>人脸</em>特征;   根据抠取的 / 已有的同一个人多张<em>人脸</em>图片提取 128D 特征值,然后计算该人的 128D 特征均值;   然后和<em>摄像头</em>中<em>实时</em>获取到...
基于face_recognition库的摄像头实时人脸识别测试
前言 介绍一个基于python的开源<em>人脸</em>识别库,且其离线识别率高达99.38%, github上的网址:github链接 该库可以<em>通过</em>python或者命令行即可实现<em>人脸</em>识别的功能。使用dlib深度学习<em>人脸</em>识别技术构建,在户外脸部<em>检测</em>数据库基准(Labeled Faces in the Wild)上的准确率为99.38%。 在github上有相关的链接和API文档 安装配置 安装...
OpenCV-Python——利用笔记本摄像头实现人脸检测
1.安装opencv 首先参考其他文章安装pip。 之后以管理员身份运行命令提示符,输入以下代码安装opencv pip install --user opencv-python 可以使用以下代码测试安装是否成功 #导入opencv模块 import cv2 #捕捉帧,笔记本<em>摄像头</em>设置为0即可 capture = cv2.VideoCapture(0) #循环显示帧 while(Tr...
深度学习(一)——deepNN模型实现摄像头实时识别人脸表情(C++和python3.6混合编程)
一、背景介绍 最近需要做<em>人脸</em>识别方向的东西,就被分配了新的任务,利用<em>摄像头</em><em>实时</em><em>检测</em><em>人脸</em>表情,并制作成一个小软件,这里当然要用C++实现,并用C++做成一个接口。 由于博主之前用python做过类似的小程序,因此这里的模型实现主要采用了python,为了用C++实现接口,这里采用C++调用python模型的方式。 表情识别其实已经相对成熟,c++调用python模型网上也有介绍,博主在参考了一...
OpenCV-Python 摄像头实时检测人脸
参考 OpenCV<em>摄像头</em>使用 代码 import cv2 cap = cv2.VideoCapture(4) # 使用第5个<em>摄像头</em>(我的电脑插了5个<em>摄像头</em>) face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'haarcascade_frontalface_default.xml') # 加载<em>人脸</em>特征库 while(True): ret,...
使用OpenCV实现人脸实时检测与追踪
简介 要想使用OpenCV实现<em>人脸</em>的<em>实时</em><em>检测</em>与追踪,首先要搭建好OpenCV的环境,这里有在Xcode下搭建OpenCV的教程: http://blog.csdn.net/qq_32925781/article/details/53590249 其他环境下的自行百度。 代码 下面上代码: #include &quot;opencv2/opencv.hpp&quot; #include &amp;lt;io...
matlab—GUI实现摄像头人脸检测
function varargout = CameraRead(varargin) % CAMERAREAD MATLAB code for CameraRead.fig % CAMERAREAD, by itself, creates a new CAMERAREAD or raises the existing % singleton*. % % H = CAME...
opencv3之视频实时检测人脸区域
视频<em>实时</em><em>检测</em><em>人脸</em>区域这篇博文也是有参考别人的,并不是完全由自己写出来的,然后标题也写了是依赖opencv3.4的版本的代码。opencv3.4有训练好的<em>人脸</em>识别的模型文件,这2个文件可以去opencv的安装目录里找到。最后一篇我会写怎么自己训练出一个<em>人脸</em>识别模型文件,这里不多说了。废话不多说,直接上代码#include &quot;opencv2/objdetect.hpp&quot;#include &quot;opencv...
实时摄像头人脸和眼睛
import cv2 import time save_path = 'e:/facefile/' face_cascade = cv2.CascadeClassifier('g:/cascades/haarcascade_frontalface_default.xml') eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('g:/cascades/haarcascade...
人脸检测Python(用摄像头采集图像然后检测人脸位置)
再来搬运一个<em>人脸</em><em>检测</em>的例子,是《Python机器学习经典实例》的第10章的例子,书的代码可以从https://github.com/PacktPublishing/Python-Machine-Learning-Cookbook下载,本文为第10章的例子可以用<em>摄像头</em>采集人的图像然后<em>检测</em>出<em>人脸</em>。代码如下import cv2 import numpy as np # Load the face ca...
使用OpenCV Android SDK从摄像头实时检测人脸
在配置好 OpenCV Android SDK 之后(具体见前一篇文章Android Studio中使用OpenCV Android SDK ),可以使用 OpenCV 封装的接口很方便地进行各种图像处理操作。这里简单介绍如何直接使用 OpenCV 训练的<em>人脸</em>模型直接从<em>摄像头</em>帧<em>检测</em><em>人脸</em>。1. 新建Android Project这里可以直接使用默认的 Android Studio 项目模板, Act
matlab实现人脸检测并提取摄像头检测的图片
使用matlab实现<em>人脸</em><em>检测</em>,基于viola-jones算法识别<em>人脸</em>并画出矩形框,并将<em>检测</em>的图片进行保存
基于深度学习的人脸表情实时检测(一)
最近,我fork了GitHub上的一个深度学习的开源项目,项目链接为:https://github.com/oarriaga/face_classification 我的系统环境是虚拟机Ubuntu18.04,Python3.6.5,使用的开发环境是pycharm-2018.1.4专业版。本项目所需要的环境配置请见我之前的技术博客:https://blog.csdn.net/blgpb/arti...
python版opencv摄像头人脸实时检测
OpenCV版本3.3.0,注意模型文件的路径要改成自己所安装的opencv的模型文件的路径,路径不对就会报错,一般在opencv-3.3.0/data/haarcascades 路径下 import numpy as np import cv2 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xm...
视频流中实时人脸检测
发现一个<em>人脸</em><em>检测</em>库,可供商业和非商业无限制使用,包含正面和多视角<em>人脸</em><em>检测</em>两个算法.优点:速度快(OpenCVhaar+adaboost的2-3倍), 准确度高 (FDDB非公开类评测排名第二),能估计<em>人脸</em>角度,这是纯C语言生成的二进制库,不依赖任何其他的库。下载地址为:https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection。性能如下:          
用opencv读取摄像头数据实现人脸识别
安装opencv conda install opencv 使用python import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plot face_cascade = cv2.CascadeClassifier("C:\\Opencv3.2.0\\opencv\\sources\\data\\haarcascad
【Android】开启前后相机用OpenCV进行实时人脸检测
package com.duanjiwei.camcapture; //import android.support.v7.app.AppCompatActivity; import android.app.Activity; //import android.content.Context; //import android.graphics.Bitmap; //import android.
摄像头采集图像,实时检测图像中的人脸并用绿色方框标出
用<em>摄像头</em>采集图像,<em>实时</em><em>检测</em>图像中的<em>人脸</em>并用绿色方框标出
手机摄像头人脸自动比对识别的技术,活体检测技术
手机<em>摄像头</em>拍<em>人脸</em>自动比对识别的技术,活体<em>检测</em>技术手机<em>摄像头</em>拍<em>人脸</em>自动比对识别的技术,活体<em>检测</em>技术产品背景随着深度学习方法的应用,手机<em>摄像头</em>拍<em>人脸</em>自动比对识别的技术技术的识别率已经得到质的提升,目前我司的手机<em>摄像头</em>拍<em>人脸</em>自动比对识别的技术率已经达到99%。手机<em>摄像头</em>拍<em>人脸</em>自动比对识别的技术技术与其他生物特征识别技术相吃比,在实际应用中具有天然独到的优势:<em>通过</em><em>摄像头</em>直接获取,可以非接触的方式完成识别过...
android开发,通过摄像头采集视频 MediaCodec实时编解码
最近在使用研究录屏投屏功能的实现,用到了MediaCodec编解码,之前有做过安卓<em>摄像头</em><em>实时</em>采集与传输相关的研究。想实现用MediaCodec 编解码<em>实时</em>传播的功能,先做了一个<em>通过</em><em>摄像头</em><em>采集视频</em>MediaCodec<em>实时</em>编解码的DEMO。后续有空再完成<em>摄像头</em><em>采集视频</em><em>实时</em>编解码并传播功能的DEMO。 下面是MediaCodec<em>实时</em>编解码核心代码: 编码: package com.qian
Android前置摄像头预览并检测人脸,获取人脸区域亮度
Android前置<em>摄像头</em>预览并<em>检测</em><em>人脸</em>,获取<em>人脸</em>区域亮度,对应的博客是:http://blog.csdn.net/yubo_725/article/details/50313489
Qt+opencv+摄像头+人脸检测
Qt和opencv配置好后,打开该工程,将pro中opencv路径改成自己的就直接能用,代码有注释,用的是分类器,具体自己看代码
【图像识别】 Python+Opencv调用摄像头实现人脸识别并保存视频
本文介绍了利用Python+Opencv实现调用<em>摄像头</em>、进行<em>人脸</em>识别、并保存为avi格式视频的程序方法。至于python+opencv测试环境的搭建,回头再开一个帖子进行介绍。 【前期配置】 Python2.7+Opencv2.4.13 【实现过程】 先贴代码: #!/usr/bin/env python #coding=utf-8 import os import numpy
opencv调取摄像头人脸识别
# -*- coding: utf-8 -*- # <em>摄像头</em>头像识别 import cv2 import os class myClassify: def __init__(self,path): self.path=path def myfacereg(self): video_capture = cv2.VideoCapture(0) ...
OpenCV on Android 开发(2)实现实时人脸检测
转自我自己的简书https://www.jianshu.com/p/e285b379e48b 我参考网上的教程使用opencv内置的<em>人脸</em><em>检测</em>模型 前期准备 在Androidstudio项目里新建一个文件夹raw路径如下 再将opencvandroidsdk里的lbpcascade_frontalface.xml添加进去 .xml文件的路径在你存放的位置\OpenCV-android...
opencv实现图片及视频流(摄像头)的人脸检测
本文将实现opencv的<em>人脸</em><em>检测</em>,首先从最简单的图片<em>检测</em><em>人脸</em>开始。在opencv中,主要有 Haar特征 和 LBP特征 进行<em>人脸</em><em>检测</em>。opencv自带训练好的分类器,在源码的data目录下有“lbpcascades”,“haarcascades”,“hogcascades”三个文件夹,分别表示<em>通过</em>“haar”、“hog”和“lbp”三种不同的特征而训练出的分类器。&quot;haar&quot;特征主要用于<em>人脸</em><em>检测</em>...
Python opencv:人眼/人脸识别并实时打码处理
利用Python+opencv实现从<em>摄像头</em>捕获图像,识别其中的人眼/<em>人脸</em>,并打上马赛克。 系统环境:Windows 7 + Python 3.6.3 + opencv 3.4.2 一、系统、资源准备 要想达成该目标,需要满足一下几个条件: 找一台带有<em>摄像头</em>的电脑,一般笔记本即可; 需配有Python3,并安装NumPy包、opencv; 需要有已经训练好的分类器,用于识别视频中的<em>人脸</em>、...
借助摄像头在Python中实现人脸检测
1、使用Opencv中自带的训练器和<em>检测</em>器。如果你想自己训练一个分类器来<em>检测</em>汽车,飞机等的话,可以使用Opencv来构建。 2、Opencv中已经包含了很多已经训练好的分类器,其中包括:面部,眼睛,微笑等。这些XML文件保存在:/opencv/data/haarcascades/文件中。下面我将使用Opencv创建一个面部和眼睛的<em>检测</em>器。代码如下:import cv2 import numpy a
使用face_recognition(二)目标人脸实时检测
使用的就是给的样例,例程的网址在这边:链接 改了里面的图片。程序比较好理解,主要有下面几个小点要注意: OpenCV读取的图片和<em>摄像头</em>都是BGR格式的,因此我们在使用前需要先进行格式转换。可以使用OpenCV自带的函数,也可以使用rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1] 处理的图像大小会影响<em>检测</em>速度,因此官方给的例程中加速版其实就是把视频图像缩小了,我一开
JS实时进行人脸跟踪和识别
使用JS进行<em>人脸</em>识别和<em>人脸</em>跟踪是一个非常有用的技术,之前看过一篇相关的文章(JS使用者福音:在浏览器中运行<em>人脸</em>识别),今天又发现了一篇新的文章,这篇文章带来了新的小例子和源码,很有用哦,跟大家分享一下。 文章链接:face-api.js中加入MTCNN:进一步支持使用JS<em>实时</em>进行<em>人脸</em>跟踪和识别...
QT使用Opencv库及网络摄像头做的视频监控系统带人脸检测功能
QT使用Opencv库参考http://blog.sina.com.cn/s/blog_5c70dfc80100qwi3.html QT使用Opencv库打开网络<em>摄像头</em>请参考 http://blog.csdn.net/llh318724/article/details/7007661# 我做的这个是QT使用Opencv库及网络<em>摄像头</em>做的视频监控系统带<em>人脸</em><em>检测</em>功能, 这是软件功能还不够完善,希望下载 的人将其完善后再发上来
人脸检测三个不同小程序,matlab,其中有调用摄像头的程序
<em>人脸</em><em>检测</em>小程序,matlab,基于二值化,肤色,其中有<em>摄像头</em>调用程序
openCV人脸跟踪小项目——打开摄像头标出人脸位置并跟踪
openCV<em>人脸</em>跟踪小项目——打开<em>摄像头</em>标出<em>人脸</em>位置并跟踪,有源码,haarcasecade_frontface_alt.xml分类器,makefile文件,可执行文件
基于opencv和QT的人脸(人眼)检测程序
本篇博客是在作者的上一篇博客《 基于QT和opencv的<em>摄像头</em>(本地图片)读取并输出程序》的基础上进行开发的,利用opencv自带的分类器进行<em>人脸</em>或者人眼的识别。         在上一篇博客里,我们已经实现了对<em>摄像头</em>或者本地图片的读取和输出功能,并且在程序中预留了进行图像处理的函数位置,本文将创建一个图像处理类,对每一帧图像进行<em>人脸</em>或者人眼识别,并在输出图像中框选出<em>人脸</em>或者人眼的位置。由于作者
使用MATLAB机器视觉工具箱实现人脸检测和跟踪
跟图像处理、机器人视觉相关的MATLAB工具箱有: Image Processing Toolbox (图像处理工具箱) Computer Vision System Toolbox (计算机视觉工具箱) Image Acquisition Toolbox (图像采集工具箱) 一般情况下,一个完整的机器人视觉应用需要用到这三个工具箱(我会近期开发一个使用MATLAB实现的家庭安全检
Android Camera2.0 API实现摄像头预览并获取人脸关键坐标
Android 5.0(API Level 21)以后推出了新的camera2.0 API,原有的Camera1.0已被废弃,确实新的camera API有更好的架构,更低的耦合,可以使开发人员发挥更大的空间。API简介 主要的类有以下几个: 1.CameraManager :所有camera的管理类,可以<em>通过</em>调用getSystemService()得到其实例,其中的方法getCameraCha
python实现人脸实时监控识别程序 face_recognition
最近在发现一个很好的<em>人脸</em>识别的API 接口 face_recognition可以很方便的用python实现一个<em>实时</em>监控<em>人脸</em>的程序。 先介绍一下这个API接口。这是一个可以<em>通过</em>python或者命令行即可实现<em>人脸</em>识别的功能的<em>人脸</em>识别的库。 安装配置,在我电脑上面安装比较容易,我直接使用了代码pip install face_recognition我python版本是3.6,在win10 64 位
【LabVIEW】【实时】【人脸+人眼】【检测】【20ms】
LabVIEW自带视觉算法的效果一直不温不火,之所有有这么多人用,主要还是因为其集成了大量仪器驱动和测量函数,以及高效的程序开发速度。这也是我到现在还一直喜爱用labview编程的原因。总之,labview就像自家孩子一样,在自己眼中有很多缺点,但是,总是对它不离不弃。LabVIEW视觉对于工业上常见的定位和测量等指标的<em>检测</em>还是得心应手的,如果涉及到更复杂算法的问题呢?如<em>人脸</em><em>检测</em>和识别,用labv...
使用OpenCV调用摄像头检测人脸并截图-Python
注意:需要在python中安装OpenCV库,同时需要下载OpenCV<em>人脸</em>识别模型haarcascade_frontalface_alt.xml,模型可在https://github.com/TimeIvyace/OpenCV-PCA-KNN-SVM_face_recognition.git中下载。 使用OpenCV调用<em>摄像头</em><em>检测</em><em>人脸</em>并连续截图100张 #-*- coding: utf-8...
Python+Opencv 摄像头视频流人脸视频检测追踪
1、利用Opencv自带的haarcascade_frontalface_default.xml <em>人脸</em>分类器做视频流的<em>人脸</em>识别2、利用cv2.VideoCapture获取视频流3、导入Opencv分类器 haarcascade_frontalface_default 是好是绝对路径4、视频流的每一帧做<em>人脸</em>识别5、识别到的<em>人脸</em>保存到本地6、附具体代码# -*- coding: utf-8 -*- &quot;...
python调用摄像头进行人脸检测
在python调用<em>摄像头</em>进行<em>人脸</em><em>检测</em>中使用dlib包进行<em>人脸</em>特征的<em>检测</em>。在该<em>检测</em>中可以<em>检测</em>出<em>人脸</em>的68个特征点。从而判断出<em>人脸</em>的位置。 dlib包安装:conda install dlib 代码如下: # coding=utf-8 import cv2 import dlib import numpy def pingce():     # 初始化dlib<em>人脸</em><em>检测</em>器     detector...
Android:Camera2开发详解(下):实现人脸检测功能并实时显示人脸
android.jpg 前言 在上一篇文章中,给小伙伴们介绍了如何使用Camera2类实现预览拍照等功能《Android:Camera2开发详解(上):实现预览、拍照、保存照片等功能》 本篇文章是在上篇文章的基础之上,在预览的时使用Camera2自带的<em>人脸</em><em>检测</em>功能<em>实时</em><em>检测</em><em>人脸</em>位置,并<em>通过</em>一个自定义view显示在预览画面上 实现思路 ...
人脸检测的测试程序(视频和摄像头
<em>人脸</em><em>检测</em>的测试程序(视频和<em>摄像头</em>)
TensorFlow实现人脸识别(5)-------利用训练好的模型实时进行人脸检测
经过前面复杂的操作,训练出来对于某一个人的识别模型。本文将利用该模型对于打开的视频或者<em>摄像头</em><em>实时</em>的识别该人。 读取视频 ==&amp;amp;gt; 识别<em>人脸</em> ==&amp;amp;gt; 绘制标志 代码如下: #-*- coding:UTF-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np import sys import gc from face_train...
视频人脸检测——Dlib版(六)
前言 # Dlib的<em>人脸</em>识别要比OpenCV精准很多,一个是模型方面的差距,在一方面和OpenCV的定位有关系,OpenCV是一个综合性的视觉处理库,既然这么精准,那就一起赶快来看吧。 视频<em>人脸</em><em>检测</em>是图片识别的高级版本,图片<em>检测</em>详情点击查看我的上一篇《图片<em>人脸</em><em>检测</em>——Dlib版(四)》 除了<em>人脸</em>识别用的是Dlib外,还是用OpenCV读取<em>摄像头</em>和处理图片(转为灰色),所以给出相关的文档,方...
OpenCV实例:对实时视频做人脸检测
OpenCV的<em>人脸</em><em>检测</em>主要是调用训练好的cascade(Haar分类器)来进行模式匹配。 1. 新建项目    启动Code::Blocks,选择File->New->Project, 项目类型选择:Console Application,项目名为:MyFace,其他按默认选择。 2. 代码    打开main.cpp文件,输入以下代码: #include using
opencv视频流(摄像头)的人脸检测的优化
温馨提示:本博文支持opencv-2.4及opencv-3.4版本,可<em>通过</em>宏 VERSION_2_4 控制。上一篇文章只是简单地实现了图片与视频流的<em>人脸</em><em>检测</em>,但这只是采用一种简单粗暴的方式,从效果上来看,视频<em>检测</em>卡顿问题较严重。这次主要针对该问题进行优化。一、未作优化版本的程序首先,摆上简单粗暴的opencv打开<em>摄像头</em><em>检测</em><em>人脸</em>的代码:#include &quot;opencv2/objdetect.hpp&quot;...
opencv 通过摄像头捕捉头部
code: #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include using namespace cv; using namespace std; void d
c#下使用EmguCV操作摄像头和最简单的人脸检测
c#下使用EmguCV操作<em>摄像头</em>和最简单的<em>人脸</em><em>检测</em> http://blog.csdn.net/a582127421/article/details/77745580
matlab simulink 从摄像头采集图像进行人脸识别
matlab simulink 从<em>摄像头</em>采集图像进行<em>人脸</em>识别 采用usb2.0<em>摄像头</em> 和<em>人脸</em>相近颜色可能识别到
vs2010+opencv249人脸正侧脸摄像头实时检测并调用对应不同小视频
#include #include #include #include #include #include #include #include void facedetection(int x); void avatar0(); void avatar1(); int main () { CvCapture *capture=cvCreateCamera
摄像头检测心率
基于OPENCV的<em>摄像头</em>的心率<em>检测</em>程序,准确率大概在70%左右,使用的算法有HARR<em>人脸</em><em>检测</em>,小波滤波,FFT分频
Python+opencv学习笔记之人脸视频采集及实时检测(树莓派3B+下检测
实验目标: 1.首先<em>通过</em>opencv编程写一个可以调用<em>摄像头</em>并且能将<em>摄像头</em>捕捉到的内容进行保存。 2.将视频文件发送到我们的树莓派上,然后再利用Python编写程序对视频进行<em>人脸</em>识别处理,最后将<em>人脸</em>识别后的视频保存。 3.对某一张图片进行处理,让其具有毛玻璃效果,并将处理后的图片保存。 接下来就是实际的操作了 ps:一定要确保树莓派上的Python能够导入cv2这个模块,也就是你在交互式的环境下输...
并行程序实现语音实时播报“检测人脸
一方面程序要<em>实时</em>运行,另一方面如果<em>检测</em>到<em>人脸</em>,语音就应该及时播报出来,但不会影响其他程序的进程,这就要用到并行方法。主程序为: %% matlab并行实现语音<em>实时</em>播报“<em>检测</em><em>人脸</em>” cap = webcam(1);% 打开USB<em>摄像头</em> faceDetector = vision.CascadeObjectDetector('MinSize',[120,120]); player1 = visio...
Android camera实时预览 实时处理,面部认证。
Android camera<em>实时</em>预览 <em>实时</em>处理,面部认证。占坑一会填 预览操作是网友共享的代码,我在继承SurfaceView 的CameraSurfaceView 中加入了帧监听事件,每次预览监听前五个数据帧,在处理做一个面部识别。工具类需要的评论联系我。先看目录关系 自定义控件CameraSurfaceView.java 自定义接口方法CameraInterface.java CameraAc
Android Camera使用和人脸检测
参考: 1. 最简单方式,参考官网或http://www.jianshu.com/p/7dd2191b4537 1. 文章使用两个SurfaceView 分别进行画面预览的显示和<em>人脸</em>位置的绘制 https://yuncnc.github.io/2017/03/04/Android/Android%E4%BA%BA%E8%84%B8%E6%A3%80%E6%B5%8B%E5%9F%BA%E6%9
基于opencv的人脸检测
使用VS10,基于opencv实现的<em>实时</em><em>摄像头</em><em>检测</em><em>人脸</em>
jQuery面部图像检测插件 - Face Detection
转自给力技术:[url=http://site518.net/jquery-face-detect-plugin/]http://site518.net/jquery-face-detect-plugin/[/url] Face Detection是一个很强悍的jQuery插件,它所实现的是图像面部识别功能。它可以<em>检测</em>待测图片中的面部信息,匹配到面部信息后将会返回图片中面部的座标位置...
【opencv人脸识别2】从视频中检测人脸
【opencv<em>人脸</em>识别】从视频中<em>检测</em><em>人脸</em>    1.从视频中识别<em>人脸</em>和人的眼睛    2. 从视频中<em>检测</em><em>人脸</em>、眼睛、鼻子、嘴巴    上一节,讲了如何从图片中<em>检测</em><em>人脸</em>,这一节讲如何从视频中<em>检测</em><em>人脸</em>。 在opencv自带的说明中便有从视频中<em>检测</em><em>人脸</em>的例子,在..\opencv3_4\opencv\sources\samples\cpp\tutorial_code\objectDetection\文件...
opencv从摄像头读取视频并实时进行人脸检测代码
// 加载Haar特征<em>检测</em>分类器          // haarcascade_frontalface_alt.xml系OpenCV自带的分类器 下面是我机器上的文件路径          const char *pstrCascadeFileName = "F:\\haarcascade_frontalface_alt.xml";          CvHaarClassifierCas
C#_Demo_摄像头实时_4线程人脸识别注册开发全过程
效率有点低,大家看看哪里开可以节省时间? 源代码:https://github.com/catzhou2002/ArcFaceDemo 说实话,为了提高识别效率,我也是竭尽所能,干了不少自认为的优化,如有兴趣听我说说。 第一部分 单线程时候的各种折腾 一、折腾LPASVLOFFSCREEN 话说这个LPASVLOFFSCREEN的结果文档里面没有说明,或者是我没找到。 我也不知道从哪里...
树莓派OpenCV Python摄像头采集实时视频
前期工作要安装很多个库(下节补上) 现在直接上代码:
Opencv3.3版本以上使用SSD模型实现实时摄像头对象检测
环境: 1、安装opencv3.3以上,因为3.3以上才有dnn模块。目前opencv已经更新到opencv4.0.0-alpha,下面网站对更新日志一目了然: https://github.com/opencv/opencv/wiki/ChangeLog#version400 2、如果是window系统最好安装vs2015或者vs2017,因为vs2013已经不支持vc14,具体怎么搭建环...
基于qt和opencv3人脸检测
第一步:opencv里面<em>人脸</em><em>检测</em>的方法 在opencv中,<em>人脸</em><em>检测</em>用的是harr或LBP特征,分类算法用的是adaboost算法。这种算法需要提前训练大量的图片,非常耗时,因此opencv已经训练好了,把训练结果存放在一些xml文件里面。 上图中文件夹的名字“haarcascades”、“hogcascades”和“lbpcascades”分别表示<em>通过</em>“haar”、“hog”和“lbp”三
C# + emgucv显示实时视频并检测人脸
using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.Timers; using System.
python实现实时人脸识别
一、项目概要 输入你要识别人的图片到数据库文件,运行程序能<em>实时</em>识别当前<em>摄像头</em>画面里的<em>人脸</em>中有无该人,有则显示该人的名字,若该<em>人脸</em>不在数据库中,则显示unknow。 效果: 二、框架 项目主要使用的是face_recognition框架 框架源码地址:https://github.com/ageitgey/face_recognition 安装:
python+ opencv实现摄像头实时人脸识别并实现汉字标框
opencv的puttxt()函数不能汉字输出,这也是困惑好多人都问题,经过几天的查资料,改代码终于成功实现opencv汉字输出。 是<em>通过</em>写一段代码,能够转码,封装一下再调用,从而实现汉字输出。 以下这个是ft2.py 实现转码的代码 # -*- coding: utf-8 -*- # http://blog.csdn.net/zizi7/article/details/70145...
源码:调用摄像头并进行人脸识别截图
开发人工智能虽然需要很多数学知识,但如果我们只是简单的应用,就简单多了哈。在此分享<em>人脸</em>识别的源码,本人已亲测可用哈! PS: 请自行创建 image 文件夹, 并提前安装好opencv扩展:pip install opencv-python 复制内容到剪贴板 代码: import cv2 ###调用电脑<em>摄像头</em><em>检测</em><em>人脸</em>并截图 def CatchPICFromVideo(window_name,...
OpenCV实现实时统计人脸并进行跟踪
OpenCV实现<em>实时</em>统计<em>人脸</em>并进行跟踪,vs2013,2015,需要按照64位系统进行配置
pycharm工程python调用OpenCV实现USB摄像头实时人脸检测
pycharm工程python调用OpenCV实现USB<em>摄像头</em><em>实时</em><em>人脸</em><em>检测</em>,统计每帧<em>人脸</em><em>检测</em>消耗的时间,并<em>实时</em>保存<em>人脸</em>截图
基于Javascript的人脸探测技术
转载:http://web.jobbole.com/82142/ 我一直都对提取和识别<em>摄像头</em>或者图片中<em>人脸</em>特征的技术理论很感兴趣。虽然我知道运用算法写一个<em>人脸</em>识别的软件或者插件超出了我的能力范围。但是我发现了一些JavaScript库,可以用来识别<em>人脸</em>的五官结构,于是我就想写关于这些库的一个入门教程。其实有很多相关的<em>人脸</em>识别库,有的是纯用JavaScript,有的是夹杂了java,它们各有优
基于face++的视频流的人脸识别
基于face++的视频流的<em>人脸</em>识别1.概述    face++是旷世科技开发的<em>人脸</em>识别的开源API,丰富的接口可供开发者调用,在我上一篇文章中介绍face++的使用说明中利用face++的API做了一个识别马云爸爸的小demo,这次同样使用face++API,做一个进阶demo,使用<em>摄像头</em>对拍摄对象进行<em>人脸</em>身份识别,模拟扫脸支付的一部分。主要思路是(1)开启<em>摄像头</em>,读该帧图像,运用现有的Casca...
javaCV-摄像头实时视频
功能说明:希望在现有JFrame的右下角实现一个<em>摄像头</em><em>实时</em>视频的小窗口,记录一下实现的过程。1、javaCV环境配置    这里不再赘述了,可以参考 https://blog.csdn.net/liyuqian199695/article/details/53925478    注:jar包导入时要匹配电脑的系统版本。    下面是测试代码import javax.swing.JFrame; i...
基于matlab-GUI实时人脸检测系统
基于matlab-GUI的<em>实时</em><em>人脸</em><em>检测</em>系统,具有较高的<em>检测</em>性能,误检率较低!
利用Opencv自带源码,调试摄像头人脸检测
配置完Opencv,用来显示一张图片好像有点点不太过瘾,久闻Opencv大名。总得来一发看起来有点点稍微有点点好玩的应用嘛。(..................自行忽略…………………)Opencv由于它的开源,给我等凡人提供了非常好的机会接触世界上顶级大师的作品(…………………..自行忽略…………………) 今天要搞得是<em>人脸</em><em>检测</em>,网上的开源代码一大堆,朋友们可以下载下来自己运行。今天要搞的是Op
C# 利用 OpenCV 进行视频捕获
引自: 1.英文版:https://www.codeproject.com/Articles/722569/Video-Capture-using-OpenCV-with-Csharp 2.中文译版:https://www.oschina.net/translate/video-capture-using-opencv-with-csharp?print 3.Emgu CV (Open CV...
基于OpenCV的读取摄像头实现单个人脸验证MFC程序
与上一篇博客类似,这篇博客介绍使用OpenCV实现的MFC程序,可以实现单个<em>人脸</em>的验 证,并在图像和界面给出识别结果。效果图如下: 置信度一栏可以填写判定的阈值,默认为70。打开<em>摄像头</em>才能进行验证或拍照,拍照之前可以清除之前拍摄的训练图片,可以拍摄多张用于识别。其中mfc中的图像显示需要用到CvImage.cpp和CvImage.h两个文件,该代码在比较新的OpenCV内已经没有了
python OpenCV+dlib 实时进行面部标志检测(一)
面部区域的面部标志索引在dlib内部实现的面部标志性<em>检测</em>器产生映射到特定面部结构的 68  (x,y)坐标  。这些68点映射是<em>通过</em>在标记的iBUG 300-W数据集上训练一个形状预测器获得的。下面我们可以看到这68个坐标映射到的每一个:<em>通过</em>检查图像,我们可以看到可以<em>通过</em>简单的Python索引来访问面部区域(因为上面的图像是单索引的,所以假设使用Python进行零索引):该  口可以<em>通过</em>点被访问 ...
基于LabVIEW的摄像头视频图像实时采集
基于LabVIEW的<em>摄像头</em>视频图像<em>实时</em>采集,包括课程论文和VI文件
Java+OpenCV实现人脸检测,并自动拍照
java+opencv实现<em>人脸</em><em>检测</em>,调用笔记本<em>摄像头</em><em>实时</em>抓拍,<em>人脸</em>会用红色边框标识出来,并且将抓拍的目录存放在src下,图片名称是时间戳。环境配置:win7 64位,jdk1.8
基于Opencv的人脸检测(采用笔记本摄像头输入)
基于Opencv的<em>人脸</em><em>检测</em>,<em>通过</em>笔记本<em>摄像头</em>采集图像,程序运行时需要更改所用到的xtm文件的路径,文件在opencv安装目录下的data文件夹下的haarcascade文件夹下
opencv 读取本机摄像头画面并实现人脸框的检测
先放代码,在一一解释 #include &amp;lt;opencv2/opencv.hpp&amp;gt; #include &amp;lt;iostream&amp;gt; using namespace cv; using namespace std; int main() { VideoCapture capture(0); //调用本地<em>摄像头</em> String cascadeFilePath =...
人脸检测or五官检测
总结:    http://stackoverflow.com/questions/13270174/facedetect-cpp-to-detect-eye-in-a-cropped-image
C# 视频人脸识别 USB视频人脸检测 人脸识别
此程序基于 虹软<em>人脸</em>识别进行的开发前提条件从虹软官网下载获取ArcFace引擎应用开发包,及其对应的激活码(App_id, SDK_key)将获取到的开发包导入到您的应用中 App_id与SDK_key是在初始化的时候需要使用基本类型所有基本类型在平台库中有定义。 定义规则是在ANSIC 中的基本类型前加上字母“M”同时将类型的第一个字母改成大写。例如“long” 被定义成“MLong”数据结构与...
基于百度AI使用H5实现调用摄像头进行人脸注册、人脸搜索功能(Java)
  <em>人脸</em>注册、<em>人脸</em>搜索使用百度AI接口。不支持H5活体<em>检测</em>(需要活体<em>检测</em>请参考百度AI-H5活体<em>检测</em>) 体验地址(<em>人脸</em>注册) http://123.207.12.111:32095/storage 体验地址(<em>人脸</em>搜索) http://123.207.12.111:32095/ 只是为了演示。所以是IP。最好用火狐浏览器访问。谷歌提示异常作者就不专门修改了。大家可以直接下载源码运行体验...
Keras搭建CNN进行人脸识别系列(二)--配置,获取实时视频流
1.准备工作 1)首先需要准备一个USB<em>摄像头</em>,能够支持Ubuntu之类的linux操作系统; 2)PC机上安装好Ubuntu14以上64位版本(尽量双系统不要虚拟机,不然模型训练速度会慢得像蜗牛),可以安装win7/win10,但我没有试过在64位win系统上安装tensorflow,虽然tensorflow已经支持win 64位系统; 3)请确定python3已安装,我给的代码都是在py...
直接获取摄像头传回的图像数据(人脸、微笑、眨眼: 识别-->第一步):图像识别第一步
直接获取<em>摄像头</em>传回的图像数据(<em>人脸</em>、微笑、眨眼: 识别第一步):图像识别第一步
基于facenet的实时人脸检测
参考自https://github.com/shanren7/real_time_face_recognition 本人的项目代码https://github.com/zouzhen/real_time_face_recognize 虽然名字相同,但里面的内容可是有很大的不同 由于不能满足当前的tensorflow版本,以及未能满足设计要求,进行了优化与重新设计 基于facenet...
强连通分量及缩点tarjan算法解析
强连通分量: 简言之 就是找环(每条边只走一次,两两可达) 孤立的一个点也是一个连通分量   使用tarjan算法 在嵌套的多个环中优先得到最大环( 最小环就是每个孤立点)   定义: int Time, DFN[N], Low[N]; DFN[i]表示 遍历到 i 点时是第几次dfs Low[u] 表示 以u点为父节点的 子树 能连接到 [栈中] 最上端的点   int
Cornerstone for Mac 2.7.10 破解版下载
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CMMI培训资料(4-6)下载
4_CMMI等级1、2 5_CMMI等级3 6_CMMI等级4、5及过程域之间的关系 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/shengkangkj/2041215?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/shengkangkj/2041215?utm_source=bbsseo[/url]
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