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关键词

——笑

前边已经详细介绍过,其实类都可以归属于同一类,毕竟换汤不换药! 无论是还是笑,又或者是opencv3以后版本加入的猫都是一个原理,用的是detectMultiScale函数,其具体使用参考公众号历史文章中的(一)——基于单文档的应用台程序即可 ~ 笑用的还是那个函数(还是熟悉的味道!) 这里主要分两步来说: 1.加载器进行 2 加载笑器进行笑 其具体程序如下,可以实现对图片的,也可以调用摄像头对采集到的实时图像进行,需要完整项目的后台回复关键词 “笑”即可~ 关键部分程序如下: ?

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基于OpenMV的别,支持注册、

,可进行注册、别 Pin7高电平一次,触发注册;默认低电平 UART1(Pin1)输出调试信息 UART3(Pin4)输出别结果,当别成功后,返回“Find It face_cascade, img): objects = img.find_features(face_cascade, threshold=0.75, scale_factor=1.25) # sensor.snapshot() objects = img.find_features(face_cascade, threshold=0.75, scale_factor=1.25) # if res==1: usart3.write("Find It\r\n") # 程序开始 #debug(os.listdir()) main() 过摄像头可进行 按下F1按键,进入注册模式,连续拍5张照存入SD卡(拍摄时绿灯快闪50ms,拍摄完绿灯闪1000ms) ? 再别,可完成别(红灯闪1000ms)。

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    Python系列之三——

    比詹小白还要白的童鞋可以查看往期文章进行了解噢~ 1.别(一)——从零说起 2.别(二)——训练分类器 3.别(二)——训练分类器的补充说明 4.别(三)——源码放送 我是华丽丽的分割线,下边有请詹小白简单讲讲python版本的别,鼓掌~ 一、 python版基本上可以参照C++版本的程序,根据语法不同进行改写即可 1.输入为包含的图片时 这种情况较为简单,只是直接使用了opencv库的训练好的模型~其代码如下所示:(具体函数和方法和c++情况下一样,不反复叙述) 1#encoding 别也可以和一样参照c++版本的程序,但是学python时候接触到一个很牛*的模块,这里做图片集的别进行介绍。 首先,这是所谓的niubi模块是face_recognition库模块,该库使用 dlib 顶尖的深度学习别技术构建,在户外数据库基准(Labeled Faces in the Wild

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    Python系列之三——

    比詹小白还要白的童鞋可以查看往期文章进行了解噢 1.别(一)——从零说起 2.别(二)——训练分类器 3.别(二)——训练分类器的补充说明 4.别(三)——源码放送 一、 python版基本上可以参照C++版本的程序,根据语法不同进行改写即可。 1.输入为包含的图片时 这种情况较为简单,只是直接使用了opencv库的训练好的模型~其代码如下所示:(具体函数和方法和c++情况下一样,不反复叙述) 1#encoding=utf-8 别也可以和一样参照c++版本的程序,但是学python时候接触到一个很牛*的模块,这里做图片集的别进行介绍。 首先,这是所谓的niubi模块是face_recognition库模块,该库使用 dlib 顶尖的深度学习别技术构建,在户外数据库基准(Labeled Faces in the Wild

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    【深度学习】

    基本概念 是个重要的生物特征,业界很早就对图像处理技术进行了研究。图像处理包括别、索等。 是在输入图像中的位置、大小;别是对图像身份进行确认,别通常会先对进行定位,再进行别;索是根据输入的图像,从图像库或视频库中索包含该的其它图像或视频 别的应用 实名认证 考勤 刷支付、刷票 公共安全:罪犯抓捕、失踪员寻找 3. 传统别方法 1) 基于知法。 这些视频被分成5000个视频对和10个分割,用于评估视频级别的验证在SFC中,别是由来标记的,通常包含大约3%的错。 在LFW数据集上别率达到97.25%,接近别能力。 2)对齐处理 和大多数模型一样,DeepFace采用基准点器指导对齐过程。

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    别总结

    Adaboost Adaboost算法,是基于积分图、级联器和Adaboost算法的方法,该方法能够出正面速度快。 缺点:而在复杂背景中,AdaBoost算法容易受到复杂环境的影响,导致结果并不稳定,极易将类似区域率较高。 2) 基于特征的方法(引用“Summary of face detection based on video”) 基于特征的方法实质就是利用的等先验知导出的规则进行。 3) 基于模板的方法 基于模板匹配的方法的思路就是通过计算模板和待图像之间的相关性来实现功能的,按照模型的类型可以分为两种情况: 基于通用模板的方法,这种方法主要是使用工定义的方法来给出通用模板 基于统计理论的方法是通过样本学习而不是根据们的直观印象得到的表象规律,因此可以减小由于眼观不完整和不精确带来的错而不得不扩大的范围,但是这种方法需要大量的统计特性,样本训练费时费力。

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    别之PHP接口使用

    背景 使用PHP调用的接口 PHP 5.6.33 版本及以上 环境搭建 官网链接:https://github.com/TencentCloud/tencentcloud-sdk-php 参考链接 Product=iai&Version=2018-03-01&Action=DetectFace&SignVersion= 试图片链接 http://cms-bucket.ws.126.net/2019 catch(TencentCloudSDKException $e) { echo $e; } 新建一个DetectFace.php文件,放入代码,运行,报错如下: [image.png] 错代码如下 [image.png] image.png 下面使用命令行运行也可以成功了 image.png 总结 这就是PHP 与分析接口的调用,其中也是涉及到挺多的细节,需要不断的去学习,

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    别文献代码

    (特征点)库 GitHub: https://github.com/1adrianb/face-alignment ​​​​ 对齐 性能饱和探讨 How far are we from github.com/1adrianb/face-alignment Torch7 Code: https://github.com/1adrianb/2D-and-3D-face-alignment a ConvNet and a 3D Model ECCV2016 mxnet code:https://github.com/tfwu/FaceDetection-ConvNet-3D GPU 0.1s SSH: Single Stage Headless Face Detector ICCV2017 https://github.com/mahyarnajibi/SSH shuoyang1213.me/projects/Faceness/Faceness.html https://pan.baidu.com/s/1qWFwqFM Password: 4q8y

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    全套 | & 关键点 & 卡通化

    历险记 可能跟我一样,是很多学习图像处理的第一个自驱动型的任务,OpenCV刚上手没几天可能就想先跑一跑,然后一个坑接着一个坑的往里跳。 我个的大概历程应该是下面这样的: 找一个直接能执行的OpenCV的程序,直接执行看效果。虽然这貌似是最简单的一步,但是由于最初水平实在太低,所以这一步可能是耗时最长的。 上面用的是深度学习模型的,但是在此之前还是稍微回顾下OpenCV自带的器。 OpenCV自带的 OpenCV自带了基于级联分类器的模型,只能,在前深度学习时代,效果已经是很好的了。 卡通化 仅仅是,显得略微有些没意思,所以在的基础上,加点其他的更有意思的东西,比如上次刚玩过的卡通化。

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    Dlib 库 - 关键点

    Face Detector ,是出图片中包含的正面. 1.1. 基于 CNN 的 采用预训练的 CNN 模型进行图片中的. 基于 CNN 模型比基于 HOG 特征模型的准确度更高. 关键点 Face Landmark Detection 关键点,首先需要出图片中的,并估计的关键点姿态(pose). CNN 框及关键点 #! ,及关键点,并显示结果.

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    ——AFLW准备

    不多说了,直接代码吧: 生成AFLW_ann.txt的代码,其中包含图像名称 和 图像中的位置(x,y,w,h); ** AFLW中含有aflw.aqlite文件。 f: f.writelines("%s\n" % line for line in list_annotation) AFLW图片都整理到flickr文件下(含0,1,2三个文件),生成的程序 (并且对进行了左右镜像): import os from PIL import Image from PIL import ImageFile # ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES

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    ——准备非

    简单粗暴,不多说,直接代码吧: import os import random from PIL import Image from PIL import Im...

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    OpenCV 打码

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    ——fcn

    在上一篇的基础上修改即可:——滑动窗口篇(训练和实现) !!! = (img-m)/std''' return img def min_face(img, F, window_size, stride): # img:输入图像,F:最小大小 F = 24 # 构建金字塔的比例 ff = 0.8 # 概率多大时判定为? _24-161800') # saver_cal_48.restore(sess, 'model/model_cal_48-10000') # 需要的最小 detection", image) cv2.waitKey(10000) cv2.destroyAllWindows() sess.close() 结果

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    :FaceBoxes

    本文链接:https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/100538930 简介 FaceBoxes是一个足够轻量的器,由中国科学院自动化研究所和中国科学院大学的研究者提出 ,旨在实现CPU下的实时,FaceBoxes论文是《FaceBoxes: A CPU Real-time Face Detector with High Accuracy》。 FaceBoxes原理 设计理念 FaceBoxes针对模型的效率和的效果做了很多设计,效率方面希望器足够快,效果方面希望有更高的召回率,尤其是针对小的情况,基于此: 一个下采样足够快的backbone 对于一个目标模型来说,计算量高的很大一部分原因是输入图像尺寸大,图像分类任务中224是一个常用尺寸,而这个尺寸去做是几乎不可能的。 输出2因为RPN在做是不是目标的预,而中目标只有一类,所以FaceBoxes的2是在预是不是。剩下的4边界框的四个值了。

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    :SSH

    本文链接:https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/100578202 简介 SSH是一个用于的one-stage器,提出于2017 年8月,在当时取得了state-of-art的效果,论文是《SSH: Single Stage Headless Face Detector》,SSH本身的方法上没有太多新意,更多的是在把通用目标的方法往上应用 在每一路分支上最后都有一个Detection Module(它是多种卷积的组合,后面会详细说明),最后在Detection Module输出的特征图上,参考RPN的方法滑动输出两路分支,分别负责是不是的置信度 这种跨层的信息融合在通用目标网络中很常见,比如YOLOv2里面那个奇怪的reorg操作,在SSH之后的文章中,也有很多使用了这种思想,比如YOLOv3和FPN。 Anchor设置 由于SSH用于,它的Anchor选取和RPN有所区别,它将默认为正方形,所以Anchor只有一种比例,1:1。

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    OpenCV:

    本次就来了解一下,如何通过OpenCV对进行。 其中OpenCV有C++和Python两种,这里当然选用Python啦。 环境什么的,就靠大伙自己去百度了。 / 01 / 图片 先来看一下图片,原图如下。 ? 是谁我就不说了。律师函,不存在的。 训练数据是现成的,利用现成的数据,通过训练进而来。 代码如下。 img = cv2.imread(filename) # 转灰度图 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 进行 / 02 / 视频 视频用的抖音的上的视频。 这里只截取效果比较好的视频段作为例子。 毕竟训练数据的质量摆在那里,有的时候会出现一些错。 如想提高的精度,便需要一个高质量的数据库。 success and cv2.waitKey(1) == -1: # 读取数据 ret, img = cameraCapture.read() # 进行

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    别系列二 | FisherFace,LBPH算法及Dlib

    值得一提的是,FisherFace算法别的错率低于哈佛和耶鲁数据库试的特征别结果。 Dlib 实现的方法便是基于图像的Hog特征,综合支持向量机算法实现的功能,该算法的大致思路如下: 对正样本(即包含的图像)数据集提取Hog特征,得到Hog特征描述子。 具体思路为:对训练集里的负样本不断进行缩放,直至与模板匹配位置,通过模板滑动串口搜索匹配(该过程即多尺度过程),如果分类器出非区域则截取该部分图像加入到负样本中。 Dlib实战 talk is cheep, show me the coder。这一节就用Python调用Dlib完成来看看效果。 单张 这里一张胡歌的图片。

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    别 -- 活体(张嘴摇头别)

    一:简介 最近项目在做了身份证银行卡别之后,开始实现别和活体别,其中别包括入库、查找、1:N对比、N:N对比,另外活体别运用在安全登录功能。 大家都熟知的支付宝使用face++ 的服务来实现别,在实际项目中使用了讯飞的别SDK进行二次封装来实现活体别。主要实现了张嘴和摇头两个活体动作的别。 在实际运用中,有很多app为了高度保证用户使用的安全问题,除了常规的账号密码登录之外,相继实现了指纹登录,手势登录,第三方登陆(QQ、微信、支付宝)、刷登录,接下里我就和大家分享一下如何实现别的活体 二:实现思路分析 点击别按钮,调用相机 CameraRules类,相机权限 初始化页面,创建摄像页面,创建张嘴数据和摇头数据 开启别,部框部部位别,别判断是否 之后 部部位别,别判断是否 for(id key in keys){ id attr=[landmarkDic objectForKey:key]; if

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