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什么!卷积要旋转180度?!
一看这个标题就会想,这有什么大惊小怪的,可能好多人觉得这是个脑残话题,但我确实误解了两三年……
用户1332428
2018-11-22
1.5K0
OpenCV人脸识别之三:识别自己的脸
本系列人脸识别文章用的是opencv2,最新版的opencv3.2的代码请参考文章: OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送(请在上一篇文章末尾查看) 在之前《OpenCV人脸识别之一:数据收集和预处理》和《OpenCV人脸识别之二:模型训练》两篇博客中,已经把人脸识别的整个流程全部交代清楚了。包括今天这篇人脸识别方面的内容都已经在上述第二篇博客中的代码中有所体现。只是今天的内容会让结果更加的形象化。仅此而已。可以说,本篇的内容是前面诸多内容的一个整合。所以今天的内容也很简洁。 简单说下流程 1、打
用户1332428
2018-03-09
1.4K0
OpenCV人脸识别之二:模型训练
本系列人脸识别文章用的是opencv2,最新版的opencv3.2的代码请参考文章: OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送(请在上一篇文章末尾查看) 在该系列第一篇《OpenCV人脸识别之一:数据收集和预处理》文章中,已经下载了ORL人脸数据库,并且为了识别自己的人脸写了一个拍照程序自拍。之后对拍的照片进行人脸识别和提取,最后我们得到了一个包含自己的人脸照片的文件夹s41。在博客的最后我们提到了一个非常重要的文件——at.txt。 1、csv文件的生成 当我们写人脸模型的训练程序的时候,我们需要读取
用户1332428
2018-03-09
5.3K0
OpenCV人脸识别之一:数据收集和预处理
本系列人脸识别文章用的是opencv2,最新版的opencv3.2的代码请参考文章: 《OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送》; 《人脸识别源码运行指南》(小编附在文末) 前段时间对人脸检测进行了一些尝试:人脸检测(C++/Python)(http://www.jianshu.com/p/504c081d7397)但是检测和识别是不同的,检测解决的问题是图片中有没有人脸;而识别解决的问题是,如果一张图片中有人脸,这是谁的脸。人脸检测可以利用opencv自带的分类器,但是人脸识别就需要自己收集数据,自
用户1332428
2018-03-09
3.3K0
计算机视觉 | Python OpenCV 3 使用背景减除进行目标检测
背景减除(Background Subtraction)是许多基于计算机视觉的任务中的主要预处理步骤。如果我们有完整的静止的背景帧,那么我们可以通过帧差法来计算像素差从而获取到前景对象。但是在大多数情况下,我们可能没有这样的图像,所以我们需要从我们拥有的任何图像中提取背景。当运动物体有阴影时,由于阴影也在移动,情况会变的变得更加复杂。为此引入了背景减除算法,通过这一方法我们能够从视频中分离出运动的物体前景,从而达到目标检测的目的。 OpenCV已经实现了几种非常容易使用的算法。 环境 Python 3.6
用户1332428
2018-03-09
3.8K0
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