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人脸检测

.imread("C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png")#读取图像 detector=MTCNN() face_list=detector.detect_faces(img)#人脸检测与对齐 (img,keypoints["mouth_right"],1,(0,0,255),2) cv2.imwrite("C:/Users/xpp/Desktop/result.png",img) 算法:人脸检测是将人脸区域检测人脸关键点检测放在了一起 P-Net:Proposal Net,实现人脸候选框提取 R-Net:Refine Net,在P-Net输出结果的基础上进一步去除错误的候选框 O-Net:Output Net,与R-Net类似,最终输出人脸

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全套 | 人脸检测 & 人脸关键点检测 & 人脸卡通化

人脸检测历险记 可能跟我一样,人脸检测是很多人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人脸检测,然后一个坑接着一个坑的往里跳。 上面用的是深度学习模型的人脸检测,但是在此之前还是稍微回顾下OpenCV自带的人脸检测器。 OpenCV自带的人脸检测 OpenCV自带了基于级联分类器的人脸检测模型,只能检测正脸,在前深度学习时代,效果已经是很好的了。 基于深度学习的人脸检测 想要深入学习的小伙伴可以尝试自己训练一个人脸检测模型练手,这里直接在Github上找一个能跑的模型CenterFace。 人脸卡通化 仅仅是人脸检测,显得略微有些没意思,所以在人脸检测的基础上,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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    人脸检测——笑脸检测

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

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    人脸检测——准备非人脸

    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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    人脸检测——AFLW准备人脸

    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 图像中人脸的位置(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),生成人脸的程序 (并且对人脸进行了左右镜像): import os from PIL import Image from PIL import ImageFile # ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES

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    Dlib 库 - 人脸检测人脸关键点检测

    人脸检测 Face Detector 人脸检测,是检测出图片中包含的正面人脸. 1.1. 基于 CNN 的人脸检测 采用预训练的 CNN 模型进行图片中的人脸检测. 基于 CNN 模型比基于 HOG 特征模型的人脸检测准确度更高. 人脸关键点检测 Face Landmark Detection 人脸关键点检测,首先需要检测出图片中的人脸,并估计人脸的关键点姿态(pose). CNN 人脸框及人脸关键点检测 #! ,及人脸关键点检测,并显示结果.

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    人脸检测:FaceBoxes

    本文链接:https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/100538930 简介 FaceBoxes是一个足够轻量的人脸检测器,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下的实时人脸检测,FaceBoxes论文是《FaceBoxes: A CPU Real-time Face Detector with High Accuracy》。 FaceBoxes原理 设计理念 FaceBoxes针对模型的效率和检测的效果做了很多设计,效率方面希望检测器足够快,检测效果方面希望有更高的召回率,尤其是针对小脸的情况,基于此: 一个下采样足够快的backbone 对于一个目标检测人脸检测模型来说,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,而这个尺寸去做检测是几乎不可能的。 输出2因为RPN在做是不是目标的预测,而人脸检测中目标只有人脸一类,所以FaceBoxes的2是在预测是不是人脸。剩下的4边界框的四个值了。

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    HAAR人脸检测

    import cv2 img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像 #步骤1:获取XML文件,加载人脸检测器 faceCascade=cv2 gray=cv2.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)#将彩色图片转换为灰度图片 #步骤2:实现人脸检测 faces=faceCascade.detectMultiScale (gray,scaleFactor=1.03,minNeighbors=3,minSize=(3,3))#人脸检测 #步骤3:打印检测到的人脸 print(faces) print("发现{0}个人脸" .format(len(faces))) #步骤4:在原图中标记检测到的人脸 for (x, y, w, h) in faces: #步骤5:绘制圆环,标记人脸 cv2.circle(img,( waitKey() cv2.destroyAllWindows() [[192 163 168 168]] 发现1个人脸 算法:HEAR人脸检测是构造能够区分包含人脸实例和不包含人脸实例的分类器。

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    OpenCV:人脸检测

    本次就来了解一下,如何通过OpenCV对人脸进行检测。 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 / 图片检测 先来看一下图片检测,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,通过训练进而来检测人脸。 代码如下。 img = cv2.imread(filename) # 转灰度图 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 进行人脸检测 / 02 / 视频检测 视频用的抖音的上的视频。 这里只截取检测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误。 如想提高检测的精度,便需要一个高质量的人脸数据库。 success and cv2.waitKey(1) == -1: # 读取数据 ret, img = cameraCapture.read() # 进行人脸检测

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    人脸检测:SSH

    本文链接:https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/100578202 简介 SSH是一个用于人脸检测的one-stage检测器,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检测的方法往人脸检测上应用 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,分别负责是不是人脸的置信度 这种跨层的信息融合在通用目标检测网络中很常见,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用于人脸检测,它的Anchor选取和RPN有所区别,它将人脸默认为正方形,所以Anchor只有一种比例,1:1。

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    人脸检测——fcn

    在上一篇的基础上修改即可:人脸检测——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:最小人脸大小 F = 24 # 构建金字塔的比例 ff = 0.8 # 概率多大时判定为人脸? _24-161800') # saver_cal_48.restore(sess, 'model/model_cal_48-10000') # 需要检测的最小人脸 detection", image) cv2.waitKey(10000) cv2.destroyAllWindows() sess.close() 检测结果

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    OpenCV人脸检测 人脸打码

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    人脸专集3 | 人脸关键点检测

    今天继续上期的《人脸关键点检测》,精彩的现在才真正的开始,后文会陆续讲解现在流行的技术,有兴趣的我们一起来学习! ? ? Deep learning based methods ? ? 对于人脸关键点检测和跟踪,有从传统方法向基于深度学习的方法转变的趋势。 Vision and Pattern Recognition, pp. 3452–3459 (2013)),深层Boltzmann模型,一个概率深度模型,被用来捕捉由于姿态和表情而引起的面部形状变化,用于人脸里程碑的检测和跟踪 近年来,卷积神经网络模型成为人脸关键点检测,主要是深度学习模型,并且大多采用全局直接回归或级联回归框架。这些方法大致可分为纯学习法和混合学习法。 URL http://arxiv.org/abs/1603.01249)提出了一个类似的多任务CNN框架,以联合执行人脸检测、地标定位、姿态估计和性别识别。

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    人脸识别初探之人脸检测(一)

    还记的这篇OpenCV即时上手可学习可商用的项目 接下来准备把其中的代码公开,欢迎一起交流学习 人脸识别是个说小不小的工程,在完成这个项目之前,先把人脸检测熟悉一下。 人脸检测用到的函数如下: void detectMultiScale( InputArray image, CV_OUT std::vector<Rect ; namedWindow("display"); imshow("display", img); /*********************************** 1.加载人脸检测器 ******************************/ // 建立级联分类器 CascadeClassifier cascade; // 加载训练好的 人脸检测器(.xml) ='k') ; destroyWindow("display"); destroyWindow("face_detect"); return 0; } 效果如图: 打开相机进行人脸检测

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    【深度学习】人脸检测人脸识别

    基本概念 人脸是个人重要的生物特征,业界很早就对人脸图像处理技术进行了研究。人脸图像处理包括人脸检测人脸识别、人脸检索等。 人脸检测是在输入图像中检测人脸的位置、大小;人脸识别是对人脸图像身份进行确认,人脸识别通常会先对人脸进行检测定位,再进行识别;人脸检索是根据输入的人脸图像,从图像库或视频库中检索包含该人脸的其它图像或视频 人脸检测与识别的应用 实名认证 人脸考勤 刷脸支付、刷脸检票 公共安全:罪犯抓捕、失踪人员寻找 3. 传统人脸检测人脸识别方法 1)人脸检测 基于知识的人脸检测法。 存储几种标准的人脸模式, 用来分别描述整个人脸和面部特征;计算输入图像和存储的模式间的相互关系并用于检测。 基于特征的人脸检测法。 三、人脸检测 1.

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    OpenCV 人脸检测(二)

    本篇介绍在人脸检测的基础上对眼睛进行检测。下面这个分类器用于检测眼睛。 cv2.CascadeClassifier('. 所以我们只需在人脸矩形框的范围内检测眼睛。 以下图为例,我们想以红色矩形标记脸部区域,蓝色矩形标记眼睛区域。 ? , 5, 0)#在人脸区域检测眼睛 for (ex,ey,ew,eh) in eyes: print(" ",ew,eh) #if ew/ 我们发现对于上图,人脸和眼睛的检测都产生了假阳性。花朵被检测成了人脸,鼻子和嘴巴被误认为是眼睛。 我们可以做简单合理的假设,只有检测出眼睛的疑似人脸区域才能被检测人脸,只有尺寸适中、位置偏人脸上部的疑似眼睛区域才能被识别成眼睛。

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    OpenCV 人脸检测(一)

    例如,Haar级联分离器认为倒置的人脸图像和正立的人脸图像不一样,且认为侧面的人脸图像和正面的人脸图像也不一样。 该文件夹包含了所有OpenCV的人脸检测的XML文件,这些文件可用于检测静止图像、视频和摄像头所得到的图像中的人脸。 ? 假设我们已将上述文件夹都拷贝到了项目文件夹中。 下面的例子我们来检测静止图像中人脸,视频帧流中人脸检测的方法也大致一样。 ? opencv_source_code/samples/python/facedetect.py ''' scaleFactor是每次迭代的缩放比例,越小(比1大)越可能检测到更多的人脸,但更可能重复。 minNeighbors 是每个人脸矩形保留尽量数目的最小值,整数。越小越可能检测到更多的人脸。 minSize 和maxSize 可以加入尺寸过滤。

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    人脸关键点检测

    人脸关键点检测人脸在工业应用中一个比较重要的基础性研究,可以说,大多数的人脸相关业务都是在此基础上进行的二次开发。比如人脸识别,试妆算法,人脸融合等。人脸的关键点检测的好坏,直接影响后续的业务。 目前很多公司都有关于人脸关键点检测的api的业务,比如腾讯云,百度云,face++等。 这里不做过多的介绍,只是讲解一下,利用opencv的包dlib以及调用face++的接口,展示一下人脸关键点检测大致概念。 使用dlib进行人脸关键点检测 dlib封装了一个人脸关键点提取算法,下载好模型后可直接调用。 (68点) 使用face++ APi接口进行人脸关键点检测 face++ 实现了83点以及106点的关键点检测,直接去官网申请账号,进行调用接口就行。 ? (83点) ?

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    基于OpenMV的人脸识别,支持人脸注册、人脸检测人脸识别

    ,可进行人脸注册、人脸检测人脸识别 Pin7高电平一次,触发人脸注册;默认低电平 UART1(Pin1)输出调试信息 UART3(Pin4)输出识别结果,当识别成功后,返回“Find It face_cascade, img): objects = img.find_features(face_cascade, threshold=0.75, scale_factor=1.25) # 人脸检测 sensor.snapshot() objects = img.find_features(face_cascade, threshold=0.75, scale_factor=1.25) # 人脸检测 if res==1: usart3.write("Find It\r\n") # 程序开始 #debug(os.listdir()) main() 过摄像头可进行人脸检测 ,但由于SD卡内无文件,无法匹配人脸 ?

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