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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: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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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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基于 Mtcnn(人脸检测)+Hopenet(姿态检测)+Laplacian(模糊度检测) 的人脸检测服务

写在前面 工作原因,顺便整理 博文内容为一个 人脸检测服务分享 以打包 Docker 镜像,可以直接使用 服务目前仅支持 http 方式 该检测器主要适用低质量人脸图片识别 理解不足小伙伴帮忙指正,多交流...cnn检测人脸,通过 hopenet 开源项目确定人脸姿态,拿到头部姿态欧拉角,通过 拉普拉斯算子 拿到人脸模糊度,通过对mtcnn 三级网络和置信度,欧拉角阈值,模糊度设置阈值筛选合适人脸 详细见项目...O-Net还可以输出 人脸关键点的位置坐标。最终,O-Net提供了最终的人脸检测结果和人脸关键点的位置信息。...影响因子(原始图像的比例跨度)(scale_factor): MTCNN 使用了图像金字塔来检测不同尺度的人脸。通过对图像进行 缩放,可以检测到不同大小的人脸。...较小的影响因子会导致 更多的金字塔层级,可以检测到 更小的人脸,但会增加计算时间。较大的影响因子可以 加快检测速度,但可能会错过 较小的人脸

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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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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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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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