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 库捕获摄像头中的人脸，提取人脸特征，通过计算特征值之间的欧氏距离，来和预存的人脸特征进行对比，判断是否匹配，达到人脸识别的目的； 可以从摄像头中抠取人脸图片存储到本地，然后提取构建预设人脸特征； 根据抠取的 / 已有的同一个 ...
原文：Python 3 利用 Dlib 实现摄像头实时人脸检测和平铺显示
. 引言 在某些场景下，我们不仅需要进行实时人脸检测追踪，还要进行再加工 这里进行摄像头实时人脸检测，并对于实时检测的人脸进行初步提取 单个 多个人脸检测，并依次在摄像头窗口，实时平铺显示检测到的人脸 图 动态实时检测效果图 检测到的人脸矩形图像，会依次平铺显示在摄像头的左上方 当多个人脸时候，也能够依次铺开显示 左上角窗口的大小会根据捕获到的人脸大小实时变化 图 单个 多个人脸情况下摄像头识别 ...
2019-01-24 21:54 0 2689 推荐指数：
相关推荐
Opencv摄像头实时人脸识别
Introduction 网上存在很多人脸识别的文章，这篇文章是我的一个作业，重在通过摄像头实时采集人脸信息，进行人脸检测和人脸识别，并将识别结果显示在左上角。 利用 OpenCV 实现一个实时的人脸识别系统，人脸库采用 ORL FaceDatabase (网上下载) ，另外在 ...
Python 3 利用 Dlib 实现摄像头人脸检测特征点标定
0. 引言 利用 Python 开发，借助 Dlib 库捕获摄像头中的人脸，进行实时人脸 68 个特征点标定； 支持多张人脸； 有截图功能； 图 1 工程效果示例（ gif ） 图 2 工程效果示例（ 静态图片 ） 1. 开发环境 ...
HAAR与DLib的实时人脸检测之实现与对比
人脸检测方法有许多，比如opencv自带的人脸Haar特征分类器和dlib人脸检测方法等。 对于opencv的人脸检测方法，优点是简单，快速；存在的问题是人脸检测效果不好。正面/垂直/光线较好的人脸，该方法可以检测出来，而侧面/歪斜/光线不好的人脸，无法检测。因此，该方法不适合现场应用。而对 ...
Python 利用手机 IP摄像头、iVcAM 软件代替 笔记本摄像头 实现手机人脸检测
上代码： 利用 IP摄像头实现人脸检测 利用 iVCam实现检测： ...
Python 3 利用 Dlib 实现人脸检测和剪切
0. 引言 利用 Python 开发，借助 Dlib 库进行人脸检测 / face detection 和剪切； 1. crop_faces_show.py : 将检测到的人脸剪切下来，依次排序平铺显示在新的图像上； 实现的效果如 图1 所示，将 图1 原图 ...
用Python获取摄像头并实时控制人脸
实现流程从摄像头获取视频流，并转换为一帧一帧的图像，然后将图像信息传递给opencv这个工具库处理，返回灰度图像（就像你使用本地静态图片一样） 程序启动后，根据监听器信息，使用一个while循环，不断的加载视频图像，然后返回给opencv工具呈现图像信息。 创建一个键盘事件监听，按下"d"键 ...
利用face_recognition，dlib与OpenCV调用摄像头进行人脸识别
用已经搭建好 face_recognition，dlib 环境来进行人脸识别 未搭建好环境请参考：https://www.cnblogs.com/guihua-pingting/p/12201077.html 使用OpenCV 调用摄像头 我使用手机中的照片来进行验证 ...