0. 引言 利用 Python 開發,借助 Dlib 庫捕獲攝像頭中的人臉,提取人臉特征,通過計算特征值之間的歐氏距離,來和預存的人臉特征進行對比,判斷是否匹配,達到人臉識別的目的; 可以從攝像頭中摳取人臉圖片存儲到本地,然后提取構建預設人臉特征; 根據摳取的 / 已有的同一個 ...
. 引言 在某些場景下,我們不僅需要進行實時人臉檢測追蹤,還要進行再加工 這里進行攝像頭實時人臉檢測,並對於實時檢測的人臉進行初步提取 單個 多個人臉檢測,並依次在攝像頭窗口,實時平鋪顯示檢測到的人臉 圖 動態實時檢測效果圖 檢測到的人臉矩形圖像,會依次平鋪顯示在攝像頭的左上方 當多個人臉時候,也能夠依次鋪開顯示 左上角窗口的大小會根據捕獲到的人臉大小實時變化 圖 單個 多個人臉情況下攝像頭識別 ...
2019-01-24 21:54 0 2689 推薦指數:
0. 引言 利用 Python 開發,借助 Dlib 庫捕獲攝像頭中的人臉,提取人臉特征,通過計算特征值之間的歐氏距離,來和預存的人臉特征進行對比,判斷是否匹配,達到人臉識別的目的; 可以從攝像頭中摳取人臉圖片存儲到本地,然后提取構建預設人臉特征; 根據摳取的 / 已有的同一個 ...
Introduction 網上存在很多人臉識別的文章,這篇文章是我的一個作業,重在通過攝像頭實時采集人臉信息,進行人臉檢測和人臉識別,並將識別結果顯示在左上角。 利用 OpenCV 實現一個實時的人臉識別系統,人臉庫采用 ORL FaceDatabase (網上下載) ,另外在 ...
0. 引言 利用 Python 開發,借助 Dlib 庫捕獲攝像頭中的人臉,進行實時人臉 68 個特征點標定; 支持多張人臉; 有截圖功能; 圖 1 工程效果示例( gif ) 圖 2 工程效果示例( 靜態圖片 ) 1. 開發環境 ...
人臉檢測方法有許多,比如opencv自帶的人臉Haar特征分類器和dlib人臉檢測方法等。 對於opencv的人臉檢測方法,優點是簡單,快速;存在的問題是人臉檢測效果不好。正面/垂直/光線較好的人臉,該方法可以檢測出來,而側面/歪斜/光線不好的人臉,無法檢測。因此,該方法不適合現場應用。而對 ...
上代碼: 利用 IP攝像頭實現人臉檢測 利用 iVCam實現檢測: ...
0. 引言 利用 Python 開發,借助 Dlib 庫進行人臉檢測 / face detection 和剪切; 1. crop_faces_show.py : 將檢測到的人臉剪切下來,依次排序平鋪顯示在新的圖像上; 實現的效果如 圖1 所示,將 圖1 原圖 ...
實現流程從攝像頭獲取視頻流,並轉換為一幀一幀的圖像,然后將圖像信息傳遞給opencv這個工具庫處理,返回灰度圖像(就像你使用本地靜態圖片一樣) 程序啟動后,根據監聽器信息,使用一個while循環,不斷的加載視頻圖像,然后返回給opencv工具呈現圖像信息。 創建一個鍵盤事件監聽,按下"d"鍵 ...
用已經搭建好 face_recognition,dlib 環境來進行人臉識別 未搭建好環境請參考:https://www.cnblogs.com/guihua-pingting/p/12201077.html 使用OpenCV 調用攝像頭 我使用手機中的照片來進行驗證 ...