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使用Azure人脸API对图片进行人脸识别

人脸识别是人工智能机器学习比较成熟的一个领域。人脸识别已经应用到了很多生产场景。比如生物认证,人脸考勤,人流监控等场景。对于很多中小功能由于技术门槛问题很难自己实现人脸识别的算法。...Azure人脸API对人脸识别机器学习算法进行封装提供REST API跟SDK方便用户进行自定义开发。...先让我们选择一张结衣的图片试试: ? 看看我们的结衣微笑率97.9%。 再选一张杰伦的图片试试: ? 嗨,杰伦就是不喜欢笑,微笑率0% 。。。...总结 通过简单的一个wpf的应用我们演示了如果使用Azure人脸API进行图片中的人脸检测,真的非常方便,识别代码只有1行而已。...Azure人脸API除了能对图片中的人脸进行检测,还可以对多个人脸进行比对,检测是否是同一个人,这样就可以实现人脸考勤等功能了,这个下次再说吧。

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图片人脸检测——OpenCV版(二)

图片人脸检测 人脸检测使用到的技术是OpenCV,上一节已经介绍了OpenCV的环境安装,点击查看....功能展示 识别一种图上的所有人的脸,并且标出人脸的位置,画出人眼以及嘴的位置,展示效果图如下:  ? 多张脸识别效果图:  ?...技术实现思路 图片转换成灰色(去除色彩干扰,让图片识别更准确) 图片上画矩形 使用训练分类器查找人脸 具体实现代码 图片转换成灰色 使用OpenCV的cvtColor()转换图片颜色,代码如下: import...在使用OpenCV的人脸检测之前,需要一个人脸训练模型,格式是xml的,我们这里使用OpenCV提供好的人脸分类模型xml,下载地址:https://github.com/opencv/opencv/...for faceRect in faceRects: # 单独框出每一张人脸 x, y, w, h = faceRect # 框出人脸 cv2

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图片人脸检测——OpenCV版(二)

图片人脸检测 人脸检测使用到的技术是OpenCV,上一节已经介绍了OpenCV的环境安装,点击查看....功能展示 识别一种图上的所有人的脸,并且标出人脸的位置,画出人眼以及嘴的位置,展示效果图如下:  ? 多张脸识别效果图:  ?...技术实现思路 图片转换成灰色(去除色彩干扰,让图片识别更准确) 图片上画矩形 使用训练分类器查找人脸 具体实现代码 图片转换成灰色 使用OpenCV的cvtColor()转换图片颜色,代码如下: import...在使用OpenCV的人脸检测之前,需要一个人脸训练模型,格式是xml的,我们这里使用OpenCV提供好的人脸分类模型xml,下载地址:https://github.com/opencv/opencv/...for faceRect in faceRects: # 单独框出每一张人脸 x, y, w, h = faceRect # 框出人脸 cv2

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人脸识别案例:接口返回“图片中没有人脸

某些特殊情况,会导致接口返回“图片中没有人脸”的返回值,很多用户会疑惑,为什么人眼视觉的确看到图片中是存在人脸的,而产品识别不出来呢?...低于MinFaceSize值的人脸不会被检测”。因此我们知道,如果图片中的真实人脸大小小于了设置的MinFaceSize,会导致该人脸被过滤,从而返回“图片中没有人脸”。...2.图片本身问题 众所周知,现在任何人脸识别产品都无法准确识别到所有人脸图片,一方面是模型训练数据的有限性,另一方是针对待识别图片相对严苛的要求。...如果下列某方面被命中,可能导致无法识别人脸: (1)图片质量较差。包括图片是否清晰,图片是否过曝、图片是否过暗、图片是否存在亮点、图片是否存在明显色偏(eg:整体偏绿)等。 (2)人脸质量较差。...本参数的作用为,当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时,如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸

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Python学习案例之图片人脸检测识别

前言 随着科技的发展,人脸识别技术在许多领域得到的非常广泛的应用,手机支付、银行身份验证、手机人脸解锁等等。...识别 废话少说,这里我们使用 opencv 中自带了 haar人脸特征分类器,利用训练好的 haar 特征的 xml 文件,在图片上检测出人脸的坐标,利用这个坐标,我们可以将人脸区域剪切保存,也可以在原图上将人脸框出...人脸检测分类器对比: 级联分类器的类型 XML文件名 人脸检测器(默认) haarcascade_frontalface_default.xml 人脸检测器(快速的Haar) haarcascade_frontalface_alt2....xml 人脸检测器(Tree) haarcascade_frontalface_alt_tree.xml 人脸检测器(Haar_1) haarcascade_frontalface_alt.xml...小结 开源的人脸检测分类器对于标准的人脸识别足够了,要想精确识别比如,侧脸、模糊、光照、遮挡的人脸,只能通过深度机器学习进一步优化识别精度和速度。

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CNN训练与测试人脸图片分类(TensorFlow)

实验需要判断人脸是否戴了眼镜,所以参考网上的文章弄了个简单的CNN图片分类器来做戴眼镜与否的判定。...环境如下: macOS 10.13.2 Python 2.7 TensorFlow 1.2.0 数据集: 要训练我们当然需要训练集,这里我采用的是CelebA的人脸图像数据集,从中筛选出戴了眼镜的人脸和没戴眼镜的人脸分别一千多张也就够了...,如何筛选CelebA人脸数据集可以参考我这篇博客:处理筛选CelebA人脸数据集 将两个分别装有戴眼镜与否的人脸图片的文件夹放到我们工程目录下,然后开始写代码。...代码将80%的图片作为训练集,剩下20%的图片作为测试集,来查看训练效果。 其余部分代码中的注释讲的很清楚了,现在可以直接在终端运行这个python文件开始训练了。...,i+1,"face is belong to:"+face_dict[output[i]]) 这里我们放入五张人脸图片作为测试数据,注意,这里的测试与上文训练代码中的测试不是一个意思,这里是真正用来做分类

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人脸识别案例:接口返回“图片下载错误”

导语 上一篇介绍了腾讯人脸识别产品基本功能、使用场景和体验demo等,并详细介绍了接口返回“图片中没有人脸”的原因与解决方案。本篇作为其姊妹篇,将详细探讨接口返回“图片下载错误”的案例情况。...案例背景 用户在使用人脸识别各类功能接口时,入参必填项一定包含“图片”这一选项,支持base64和URL链接两种方式传入。当用户选择URL入参时,偶有返回“图片下载错误”的错误码。...4.用户的图片服务器在海外,腾讯云人脸识别图片下载代理服务在国内,可能会导致下载超时。 上述四类原因是导致图片下载错误的高频原因,用户可以首先根据上述情况进行具体排查。...这样腾讯云人脸识别服务器就无须下载图片,自然就没有下载超时,服务器会将用户传入的base64解码还原成图片。...总结 通过这篇文章的阐述,希望大家能够明确“图片下载错误”的根本原因和解决方案,也多多使用腾讯云人脸识别产品哈。

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人脸表情识别】基于图片人脸表情识别,基本概念和数据集

按照数据格式划分,可分为基于图片人脸表情识别以及基于(音)视频的人脸表情识别;按照表情定义类型的不同,可划分为基于离散标签的人脸表情识别,基于连续模型的人脸表情识别以及基于人脸活动单元系统(Facial...首先先介绍基于图片人脸表情识别(没特别说明,后面相关介绍,人脸表情定义类型都默认离散标签)。...3 基于图片人脸表情数据集 在介绍相关算法之前,我们首先去了解在基于图片人脸表情识别使用得比较频繁的几个数据集: 1.The Japanese Female Facial Expression (JAFFE...总结 本文首先介绍了人脸表情识别的相关概念以及研究现状,然后了解了目前基于图片人脸表情识别领域最常用的几个数据集。...后面的1-2篇专栏将会围绕近几年基于图片人脸表情识别论文介绍相关的预处理以及识别的方法。 有三AI秋季划-人脸图像组 ?

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python爬取人脸识别图片数据集py

前言 最近在做机器学习下的人脸识别的学习,机器学习这个东西有点暴力,很大程度上靠训练的数据量来决定效果。为了找数据,通过一个博客的指导,浏览了几个很知名的数据集。...几个大型数据集是通过发邮件申请进行下载,几个小型数据集直接在网页的链接下载,还有一个Pubfig数据集则是提供了大量图片的链接来让我们自己写程序来下载。...权衡了数据量的需求,最后选择Pubfig的数据集,于是就自己写了一个python图片采集程序,里面用了urllib和requests两种方法. 分析Pubfig提供的下载文件的特点 ?...Urllibs方法 import urllib.request as request import socket import os # 在同级目录新建文件夹存图片 os.mkdir('....Requests方法 import requests import socket import os # 在同级目录新建文件夹存图片 os.mkdir('.

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OpenCV-Python速查:从载入图片人脸识别

图片来源: Pixabay 裁剪:Cropping ? 图片来源: Pixabay ?...第七个参数是字体的粗细 人脸识别 非常抱歉,此处我们不能放狗狗的图片了。:( ? 来自于 Pixabay的免费图片 import cv2 image_path = "....当我们把它用于人脸检测时,它就会从图像中检测出人脸。 detectMultiScale函数 包含四个参数 : 第一个参数是灰度图 第二个参数是缩放比例。...因为在我们的图片中,有些人脸由于更靠近照相机,导致他们看起来比后面的人脸更大些。缩放参数就是为了解决这种问题的。 检测算法使用了滑动窗口来检测目标物体。...在图片中检测出两张人脸 轮廓—— 一种物体检测的方法 使用基于颜色的图片分段,我们可以实现物体的检测。

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