文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

干货 | 史上最全 OpenCV 活体检测教程！

通过将一个人的照片（无论是打印出来的，或者是显示在智能手机屏幕上的，等等）展示给用于人脸识别的摄像头，可以很容易地骗过人脸识别系统。...「liveness_demo.py」：我们的演示脚本将启动你的网络摄像头拍下视频帧，来进行实时人脸活体检测。 从我们的训练（视频）数据集中检测并提取人脸的 ROI ?...整合一下：通过 OpenCV 实现活体检测 ? 图 7：使用 OpenCV 和深度学习技术实现人脸活体检测 最后，我们需要做的是将以上内容整合起来： 1. 连接到我们的网络摄像头/视频流 2....我们的活体检测器只在屏幕上具有欺骗性攻击的人脸进行训练，而没有对打印出来的图像或照片进行训练。因此，我的第三个建议是，除了简单的屏幕录制回放之外，还要收集其它种类的图像/人脸资源。...将我们的智能手机屏幕展示给笔记本电脑/桌面电脑的摄像头，重放在上一步中录制的同一个视频，然后使用你的网络摄像头录下视频回放（即「伪造」人脸）。 3.

1.7K30

干货 | 史上最全 OpenCV 活体检测教程！

通过将一个人的照片（无论是打印出来的，或者是显示在智能手机屏幕上的，等等）展示给用于人脸识别的摄像头，可以很容易地骗过人脸识别系统。...「liveness_demo.py」：我们的演示脚本将启动你的网络摄像头拍下视频帧，来进行实时人脸活体检测。 从我们的训练（视频）数据集中检测并提取人脸的 ROI ?...整合一下：通过 OpenCV 实现活体检测 ? 图 7：使用 OpenCV 和深度学习技术实现人脸活体检测 最后，我们需要做的是将以上内容整合起来： 1. 连接到我们的网络摄像头/视频流 2....我们的活体检测器只在屏幕上具有欺骗性攻击的人脸进行训练，而没有对打印出来的图像或照片进行训练。因此，我的第三个建议是，除了简单的屏幕录制回放之外，还要收集其它种类的图像/人脸资源。...将我们的智能手机屏幕展示给笔记本电脑/桌面电脑的摄像头，重放在上一步中录制的同一个视频，然后使用你的网络摄像头录下视频回放（即「伪造」人脸）。 3.

1.9K30
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

构建自定义人脸识别数据集的三种训练方法

如何创建自定义人脸识别数据集 在本教程中，我们将介绍三种创建面部识别自定义数据集的方法。 第一种方法将使用OpenCV和网络摄像头 （1）检测视频流中的脸部 （2）将示例脸部图像或者说帧保存到磁盘。...方法＃1：通过OpenCV和网络摄像头进行面部注册 创建自己的自定义人脸识别数据集的第一种方法适用于以下情况： 你正在构建“现场”人脸识别系统 你需要对某个特定的人进行物理接触来收集他们脸部的示例图像...我们的人脸检测方法的结果是列表rects（矩形边框）。在 第16行和第17行，我们遍历rects并在frame上绘制矩形以用于显示。...我们将在循环中采取的最后一步是（1）在屏幕上显示框架，和（2）处理按键响应： # show the output frame cv2.imshow("Frame", frame) key= cv2.waitKey...total+= 1 # if the `q` key was pressed, break from the loop elif key== ord("q"): break 在第2行，我们将框架显示在屏幕上

2.2K30

年度AI跳槽指南 | CV公司哪家强？人生巅峰怎么上？（真题第二弹）

安防： 旷视，跨摄像头多目标识别；商汤SenseKeep；依图建立了人像对比库“蜻蜓眼™”平台；云从作为公安部人脸标准制定的制定单位之一；深醒拿下了17年中国人脸识别单笔最大中标额，1600万青海省项目...A.旷视 C.依图 B.商汤 D.云从 点击空白处查看答案 答案：A.旷视 2017年MS COCO四项重量级比赛物体检测、物体分隔、人体关键点检测和背景语义检测中，旷视科技夺得了物体检测和人体关键点检测的双冠军...点击空白处查看答案 邓亚峰，格灵深瞳CTO。 曾任百度深度学习研究院高级科学家，曾带领团队开发出世界第一的人脸检测、人脸识别算法，开发出的算法和系统服务于亿级别用户产品。...点击空白处查看答案 答案：可以参考Google Pixel 2单摄像头的方案。...04 只给10块钱，你有办法骗过人脸识别吗？ 点击空白处查看答案 答案：买个粗框眼镜，AI就认不出你来了。与人类对人脸的理解相比，机器对人脸的识别发生在抽象层面。

9.2K50

Jetson Nano 从入门到实战（案例：Opencv配置、人脸检测、二维码检测）

项目案例 3.1 人脸检测 3.1.1 安装pip 3.1.2 安装Python常用机器学习包 3.1.3 配置用于Python的Opencv 3.1.4 基于Opencv的人脸检测 3.2 二维码检测...由于在开发Jetson Nano的过程中经常需要等待，因此并不希望频繁的开启屏幕，而是希望屏幕一直打开。...3.1.4 基于Opencv的人脸检测 （1）python实现人脸检测 本小节首先编写一个python脚本用于检测图像中的人脸，使用Code OSS打开2.4.4节中创建的code文件夹，在该文件夹下新建一个...在构造opencv人脸检测分类器时，需要对应的人脸检测配置文件，该文件存储了用于人脸检测算法的相关参数，此文件可以从opencv的安装目录找到：/usr/share/opencv4/。...() 上述代码在打开摄像头时使用了cap = cv2.VideoCapture(1)，这里的参数1是因为当前的Jetson Nano还连接了CSI摄像头，CSI摄像头的标识为0，因此这个USB摄像头的标识为

9.8K35

使用 OpenCV 和 Python 模糊和匿名化人脸

方法 首先，我们使用内置的人脸检测算法，从实时视频或图像中检测人脸。在这里，我们将使用级联分类器方法从实时视频（使用网络摄像头）中检测人脸。 然后，读取来自实时视频的帧。...而且，现在我们想要显示模糊的脸，使用 imshow 函数读取的帧，我们希望它被显示，直到我们按下一个键。 分步实施： 步骤 1： 导入人脸检测算法，称为级联分类器。...# 模糊矩形中的人脸 image[y:y+h, x:x+w] = cv2.medianBlur(image[y:y+h, x:x+w], 35) 复制代码 步骤 6： 显示最终输出，即检测到的人脸（矩形内...# 在视频中显示模糊的脸 cv2.imshow('face blurred', frame) key = cv2.waitKey(1) 复制代码 下面是完整的实现： import cv2 # 检测人脸...# 你可以传递 0 或 1 # 0 用于笔记本电脑网络摄像头 # 1 用于外部网络摄像头 video_capture = cv2.VideoCapture(0) # 一个while循环运行无限次，为视频捕获无限数量的帧

1K20

使用 OpenCV 和 Python 模糊和匿名化人脸

在这里，我们将使用级联分类器方法从实时视频（使用网络摄像头）中检测人脸。 然后，读取来自实时视频的帧。存储最新的帧并转换为灰度，以更好地理解特征。...最后，我们想要显示模糊的脸，使用 imshow 函数读取的帧，我们希望它被显示，直到我们按下一个键。 分步实施： 步骤 1： 导入人脸检测算法，称为级联分类器。...# 模糊矩形中的人脸 image[y:y+h, x:x+w] = cv2.medianBlur(image[y:y+h, x:x+w], 35) 步骤 6： 显示最终输出，即检测到的人脸（矩形内）是模糊的...# 在视频中显示模糊的脸 cv2.imshow('face blurred', frame) key = cv2.waitKey(1) 下面是完整的实现： import cv2 # 检测人脸 cascade...# 你可以传递 0 或 1 # 0 用于笔记本电脑网络摄像头 # 1 用于外部网络摄像头 video_capture = cv2.VideoCapture(0) # 一个while循环运行无限次，为视频捕获无限数量的帧

90741

基于深度学习的人脸性别识别系统（含UI界面，Python代码）「建议收藏」

在界面中可以选择人脸图片、视频进行检测识别，也可通过电脑连接的摄像头设备进行实时识别人脸性别；可对图像中存在的多张人脸进行性别识别，可选择任意一张人脸框选显示结果，检测速度快、识别精度高。...本文使用OpenCV算法，实现人脸检测以及性别识别，用户可以选择传入图片、视频、或者摄像头实时摄影作为检测的文件。...效果演示 软件好不好用，颜值很重要，首先我们还是通过动图看一下识别性别的效果，系统主要实现的功能是对图片、视频和摄像头画面中的人脸性别属性进行识别，识别的结果可视化显示在界面和图像中，另外提供多个人脸的显示选择功能...点击视频按钮可选择待检测的视频，系统会自动解析视频逐帧识别人脸，并将结果记录在右下角表格中，效果如下图所示： （三）摄像头检测效果展示 在真实场景中，我们往往利用设备摄像头获取实时画面...如下图所示，点击摄像头按钮后系统进入准备状态，系统显示实时画面并开始检测画面中的人脸，识别结果展示如下图： ---- 2.

1.4K10

13行代码实现：Python实时视频采集（附源码）

、项目工程文件创建、项目开发环境配置、项目性能优化设置； 程序设计篇：从实时视频采集开始，涵盖人脸区域检测、人脸特征点标定、人脸对齐、人脸比对和活体检测等全部技术环节的代码设计、运行演示和执行结果输出；...模型训练篇：基于人脸识别区域检测和人俩识别特征点标定两个应用场景，介绍数据样本采集、算法模型训练和算法模型测试的过程，让大家都人脸识别有一个完整的直观的认识； 算法原理篇：基于人脸识别区域检测和人俩识别特征点标定两个应用场景...流程描述： 库文件导入：导入程序依赖的python安装包； 摄像头管理对象创建和初始化：是对opencv VideoCapture对象的创建和初始化，通过它打开摄像头设备； 启动循环监控：循环处理每一帧图片...； 图像抓拍：利用opencv提供的摄像头管理设备，进行逐帧图像内容的抓取，然后进行处理； 图像窗口显示：利用opencv的窗口对象，进行抓拍内容的显示。...opencv的摄像头管理类，我们主要应用了其open（打开摄像头）、read（读取每一帧）、release（释放设备）等函数功能能。

2K20

基于OpenCv的人脸识别（Python完整代码）

人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。 人脸图像预处理 对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。...") # 准备好识别方法LBPH方法 recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() 然后打开标号为0的摄像头 camera = cv2.VideoCapture...) faces为在img图像中检测到的人脸，然后利用cv2.rectangle在人脸一圈画个矩形。...然后把img显示在label内。 使用window.after方法，在给定时间后调用函数一次，实现固定时间刷新控件，从而达到实时显示摄像头画面在GUI中的效果。...= cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() # 打开标号为0的摄像头 camera = cv2.VideoCapture(0) # 摄像头 success, img

2.7K30

想要训练专属人脸识别模型？先掌握构建人脸数据集的三种绝招

如何创建定制的人脸识别数据集 首先我将介绍使用 OpenCV 和一颗摄像头来检测视频流中的人脸，并将带有人脸的图像帧保存到硬盘上。接下来我会列举几种用程序自动从网上下载人脸图片的方法。...不同表情和情绪状态下的人脸 接下来我们更进一步，写一个简单的 Python 脚本来构建人脸识别数据集，这个脚本会做如下工作： 连接并控制摄像头 检测人脸 将包含人脸的图像帧写入硬盘 打开一个叫...这个 detector 将会在接下来每帧的循环中检测人脸；在 24 行会初始化并开启视频流 VideoStreem；如果使用的是树莓派的话，注释掉第 24 行的代码，使用第 25 行的代码；第 26 行让摄像头先热个身...最后一步就是将检测框显示在屏幕上，以及解决按键退出的问题： 48 # show the output frame 49 cv2.imshow("Frame", frame) 50 key =...if the `q` key was pressed, break from the loop 61 elif key == ord("q"): 62 break 第 48 行执行将该帧图像显示在屏幕上

1.3K20

OpenCV 入门之旅

() 我们首先使用 imread 导入图像 接下来使用 imshow 函数通过打开一个窗口来显示图像，imshow 函数有两个参数，分别是窗口的名称和要显示的图像对象 然后我们等待用户事件，waitKey...人脸检测 人脸检测？...[0]/7))) cv2.imshow("Gray", resized) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 接下来看看如何使用 OpenCV 捕获带有计算机网络摄像头的视频...我们来增加延迟 我们增加了3秒钟的延迟，网络摄像头将开启 3 秒钟 添加一个窗口来显示视频输出 在这里，我们定义了一个 NumPy 数组，我们用它来表示视频捕获的第一张图像——存储在帧数组中 我们还有一个...基于 OpenCV 的运动检测器 问题场景：通过一个网络摄像头，可以检测到摄像头前任何运动物体，并且返回一个图表，这个图表包含人/物体在相机前面的时间 问题场景示意图如下： 下面我们来思考下解决方案

2K11

「玩转树莓派」搭建智能家居远程监控系统

的限制 stream_localhost off 运行 motion： sudo motion 停止motion： killall motion 或者 service motion stop 现在我们的摄像头已经变成了一台网络摄像头...pip3 install wechat_sender """ # 登录微信 bot = Bot() my_friend = bot.friends().search('监控狗')[0] # 调用摄像头检测人脸并截图...，来自USB摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 告诉OpenCV使用人脸识别分类器 classfier = cv2.CascadeClassifier....cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 人脸检测，1.2和2分别为图片缩放比例和需要检测的有效点数 faceRects = classfier.detectMultiScale...小结 如果你比较追求精致，还是不要这么搞了，这套方案离小米网络监控视摄像头功能差远了，到手价只要189，而一个树莓派的板子就 200+。

3.1K11

Python+Dlib+Opencv实现人脸采集并表情判别功能的代码

摄像头对象，这里使用电脑自带摄像头，如果接了外部摄像头，则自动切换到外部摄像头 self.cap = cv2.VideoCapture(0) # 设置视频参数，propId设置的视频参数，value设置的参数值....waitKey(1) # 取灰度 img_gray = cv2.cvtColor(im_rd, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 使用人脸检测器检测每一帧图像中的人脸。...并返回人脸数rects faces = self.detector(img_gray, 0) # 待会要显示在屏幕上的字体 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX # 如果检测到人脸...(im_rd, "Faces: " + str(len(faces)), (20, 50), font, 1, (0, 0, 255), 1, cv2.LINE_AA) else: # 没有检测到人脸...窗口显示 cv2.imshow("camera", im_rd) # 释放摄像头 self.cap.release() # 删除建立的窗口 cv2.destroyAllWindows() if __name

1.9K20

基于STM32单片机设计的红外测温仪（带人脸检测）

在测温项目里，上位机与STM32之间采用串口协议进行通信，上位机可以打开笔记本电脑默认的摄像头，进行人脸检测；当检测到人脸时，控制STM32测量当前人体的实时温度实时，再将温度传递到上位机显示；当温度正常时...(3) 上位机运行效果 上位机需要连接STM32设备之后才可以获取温度数据，点击软件上的打开摄像头按钮，开启摄像头，让检测到人脸时，下面会显示当前测量的温度。...未连接设备，也可以打开摄像头检测人脸，只不过温度值是一个固定的正常温度值范围。 二、上位机设计 2.1 安装编译环境 如果需要自己编译运行源代码，需要先安装Qt5开发环境。.../* * 指定相应的人脸特征检测分类器，就可以检测出图片中所有的人脸，并将检测到的人脸通过矩形的方式返回。...参数6：要么使用默认值，要么使用CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING，如果设置为CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING，那么函数将会使用Canny边缘检测来排除边缘过多或过少的区域

1.5K20

使用OpenCV，Python和深度学习进行人脸识别

recognize_faces_image.py ：识别单个图像中的人脸（根据数据集的编码）。 recognize_faces_video.py ：从你的网络摄像头识别视频流中的人脸并输出视频。...现在，初始化检测到的每个人脸的名称列表 – 这个列表将在下一步中填充。...–display：指示脚本将画面显示在屏幕上的标志。值1显示，值0不显示。...让我们来处理是否应该在屏幕上显示人脸识别视频帧： # check to see if we are supposed to display the output frame to # the screen...你可以在下面找到我录制的输出示例视频，演示面部识别系统的实际应用： (此视频无法通过审核，请访问atyun原文观看) 视频文件中的人脸识别 recognize_faces_video_file.py文件基本上与我们刚刚为网络摄像头所查看的文件相同

10K71

使用Python进行人脸聚类的详细教程

但安装在附近的加油站，餐馆和红灯/主要交叉路口的安全摄像头捕获了附近的所有行人活动。...这个量化人脸的过程将使用深度神经网络完成，该网络负责： 接受输入图像 并输出128维特征向量，量化人脸 我将讨论这个深度神经网络如何工作以及如何进行训练。...–detection-method：你可以使用卷积神经网络（CNN）或方向梯度直方图（HOG）方法在量化面部之前检测输入图像中的人脸。CNN方法更准确（但更慢），而HOG方法更快（但不太准确）。...要完成我们的最外层的循环，让我们构建蒙太奇并将其显示在屏幕上： # create a montage using 96x96 "tiles" with 5 rows and 5 columns montage...从那里，我们 标题 窗口（第5和6行），然后 在我们的屏幕上显示窗口中的蒙太奇。 只要OpenCV打开的窗口打开，你可以按一个键显示下一个人脸蒙太奇。

5.9K30
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券