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Python 调用摄像头进行人脸识别

之前发过一篇关于对图片上人脸检测的博客。 链接:https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details/88702254 本篇则是讲解通过计算机摄像头识别人脸并捕捉人脸位置。 ), 2, 8, 0) cv2.imshow("detected faces", bgr) # cv2.rectangle 用矩形把找到的形状包起来 return bgr 打开本地摄像头 capture = cv2.VideoCapture(0) # VideoCapture 读取本地视频和打开摄像头 height = capture.get(cv2 VideoWriter_fourcc('D', 'I', 'V', 'X'), 15, (np.int(width), np.int(height)), True) # cv2.VideoWriter 保存摄像头视频

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OpenCV人脸识别-静态图片与动态摄像头

简介 环境:Python3+OpenCV3.4 在OpenCV中主要使用了两种特征(即两种方法)进行人脸检测,Haar特征和LBP特征。使用已经训练好的XML格式的分类器进行人脸检测。 ,“hog”特征主要用于行人检测,“lbp”特征主要用于人脸识别,“eye”特征主要用于眼睛的检测识别。 OpenCV介绍 Python3 OpenCV入门 静态图片人脸识别代码 Python import cv2 # 指定图片的人脸识别然后存储 img = cv2.imread(". 动态摄像头人脸识别 按帧数读取图片 Python import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) face_cascade = cv2.CascadeClassifier( Face Recognition', gray) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() # 释放摄像头

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    基于腾讯优图强大的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务

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    JavaCV的摄像头实战之八:人脸识别

    本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》的第八篇,前面的操作夯实了的帧和流处理的基本功,接下来开始实现一些常见的CV能力,就从本篇的人脸识别开始吧 OpenCV中常用的人脸识别是基于Haar特征的级联分类器 ,本篇借助JavaCV来使用该分类器实现人脸识别 简单的设计 编码之前先把要做的事情梳理一下: 识别功能可能用在多个场景:窗口预览、推流、存文件都可能用到,所以识别功能的代码最好独立出来,不要和预览、推流这些代码写在一起 ,如下图,识别的接口DetectService会作为每个应用的成员变量存在: 识别服务不仅是人脸识别,今后还有人体识别、物体识别等等,所以设计一个识别服务接口DetectService,人脸识别、人体识别 DetectService detectService) { this.detectService = detectService; } 然后是初始化操作,除了previewCanvas的实例化和参数设置 (为了不侵犯群众演员的肖像权,手动对面部做了马赛克处理): 至此,本地窗口预览集成人脸识别的功能就完成了,得益于JavaCV的强大,整个过程是如此的轻松愉快,接下来请继续关注欣宸原创,《JavaCV的摄像头实战

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    人脸识别如何测试

    02 影响人脸识别性能的因素及解决方法 (1)背景和头发:消除背景和头发,只识别脸部图象部分。 但对于测试同学来讲,还要考虑异常场景的表现,即任何可能造成拍不到,拍不清晰,判断不出是人脸,或者不完整的表现。详细场景比如: 1) 人脸没有正对摄像头,角度有倾斜。 2) 拍照环境过暗或者过黑。 5) 摄像头内包含多张人脸。 另外判断拍摄的样品是否包含人脸时,原理上一般会通过样品学习、或者是参考模版来,比如先设计一个标准人脸的模版,包含标准的特征、有一定的结构分布、相对规律的肤色分布。 因此人脸比对有一个阈值的概念。设置相似度大于x%的时候,视为人脸比对通过,小于x%的时候,视为人脸比对不通过。设定阈值的过程就是模型评估。 阈值设定过低,则人脸比对通过率高,误报率可能也会升高。 目前人脸识别在金融、教育、景区、出入境、机场等领域已经大量应用,方便的同时也带来了一些问题,怎么做好人脸识别的测试,还是一个需要思考和深挖的课题。

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    python-opencv人脸识别与树莓派摄像头转头跟随()

    github.com/luyishisi/The_python_code.git文件夹是face-gensui 简述:使用python-subprocess多线程模块相链接,本项目主要用在树莓派上所以需要调用的摄像头函数与普通 所使用文本文件进行数据沟通,简单粗暴,文件2.py功能是将目录下的5.jpg进行人脸识别解析,将人脸的位置的重心存储在文件weizhi.txt文件中,然后就比较相对位置的差别,就能得出应该与移动的位置。 libopencv-*  sudo apt-get install python-opencv  sudo apt-get install python-numpy 进入start运行2.py可以单独测试人脸识别的功能 ,欲测试整体不断识别相对位置功能请运行lianxuzhibo.py文件 python lianxuzhibo.py,如果环境上没有大问题的话应该能在该目录下出现5.jpg图片文件,如果存在人脸,则会进行识别 ,建立一个weizhi.txt文件,存储每次人脸位置的重心, 首先核心代码是opencv-face识别,请看start目录下的2.py #coding=utf-8 import cv2 import cv2

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    Face Recognition 人脸识别如何测试

    现如今人脸识别已经越来越贴近我们的生活,那么在我们生活圈子大家知道哪些东西应用到我们的人脸识别技术吗??? 可在下方留言让大家看看你的眼力见?? 如今人脸识别这些技术这么贴近生活,研发的产品也越来越多样化,作为质量保证者测试工程师一职的我们如何去测试人脸识别呢,我们简单从大方向是分析一下看下流程图 ? 但对于测试同学来讲,还要考虑异常场景的表现,即任何可能造成拍不到,拍不清晰,判断不出是人脸,或者不完整的表现。详细场景比如: 1) 人脸没有正对摄像头,角度有倾斜。 2) 拍照环境过暗或者过黑。 5) 摄像头内包含多张人脸。 另外判断拍摄的样品是否包含人脸时,原理上一般会通过样品学习、或者是参考模版来,比如先设计一个标准人脸的模版,包含标准的特征、有一定的结构分布、相对规律的肤色分布。 因此人脸比对有一个阈值的概念。设置相似度大于x%的时候,视为人脸比对通过,小于x%的时候,视为人脸比对不通过。设定阈值的过程就是模型评估。 阈值设定过低,则人脸比对通过率高,误报率可能也会升高。

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    Face Recognition 人脸识别如何测试

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    人脸识别 | 如何解析URL,并给出人脸检测结果

    本文给出最简单的人脸检测测试代码,与常见的场景不同的是,需要从互联网抓取图像,并非本地上存在的图像。 所需依赖: OpenCV NumPy urllib 检测思想 首先使用urllib库从URL获取图像地址,并将其转换为图像,然后调用cv自带的Haar人脸检测,判断图像中是否有人脸

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    如何利用AI识别口罩下的人脸

    想知道我们是如何设计出一种可以从人脸图像上移除口罩的 ML 工具的吗? 本文将指导你完成构建深度学习 ML 模型的整个过程——从初始设置、数据收集和选择适当的模型,到训练和微调。 当前,市面上有很多人脸图像数据集,主要用于训练人脸检测算法。我们可以采用这样的数据集,在人脸上绘制口罩——于是我们就有了图像对。 ? 我们尝试了两个数据集。 每次你都要寻找正确的参数,并针对你的具体情况进行设置。 这个网络具有泛化能力,并且似乎 可以很好地识别情绪,从而生成微笑或悲伤的面孔。另一方面,这里当然也有改进的空间。 我们期望这可以添加有关人脸及其特征的更多信息,以帮助 U-net 的上采样部分进行人脸修复。

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    独家 | 如何戏弄人脸识别系统

    本文通过对人脸识别系统的攻击揭示了该系统的脆弱性和漏洞所在,并对人脸识别系统在人类社会中的广泛使用的现状提出了建设性的意见与建议。 标签:人脸识别 攻击 安全性 GAN 人脸识别技术作为一种在机场和其他高安全场景下识别人群的方法,正在飞速发展和普及,但它距离“万无一失”还有很长一段路要走。 同时,他们使用人脸识别算法去检测CycleGAN生成的图像会被识别成谁。在生成了上百张图片后,CycleGAN终于生成了一张肉眼看起来像A,但是人脸识别系统识别成B的图像。 ? 人工智能公司Kneron的研究人员还展示了面具如何能欺骗那些已经在世界各地投入使用的人脸识别系统。 McAfee的研究人员说他们的目标最终是证明这些AI中的固有漏洞,并明确人类必会处在这个循环之中。 “人工智能和人脸识别是帮助人们识别、核实人员的功能强大的工具,” Povolny 说道。

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    照片能骗过摄像头吗?人脸识别活体检测破解“照片骗局”

    腾讯优图实验室已经成功研发并推向使用的一项人脸识别技术:光线活体。 在腾讯优图实验室了解到,判断画面上呈现的是不是一个真的人脸,途径和手段是可以非常多样化的。要验证是不是真正的人脸,光靠一个二维的模式识别,或者人脸特征点的对齐都是远远不够的,存在一定的局限性。 现有的人脸识别/验证中,活体早就作为一个基本的保障加入其中,比如大家熟知的 iPhone X 的人脸解锁,就需要用户保持张着眼睛等“活体”的动作,大多数的人脸识别在录入用户原始比对数据时,会采用“摇头” 比如,高铁车站工作人员一直在提醒乘客抬头看着摄像头,也是出于这个目的。此外,较为典型的还有使用唇语、声音识别、波纹等技术作为验证方式。 就在上个月,腾讯优图实验室已经成功研发并推向使用的一项人脸识别技术:光线活体。这项独创技术被命名为Aurora Guard(极光守卫)。

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    Android中的人脸检测的示例代码(静态和动态)

    Java 层接口的限制:A,只能接受Bitmap 格式的数据;B,只能识别双眼距离大于20 像素的人脸像(当然,这个可在framework层中修改);C,只能检测出人脸的位置(双眼的中心点及距离),不能对人脸进行匹配 人脸识别技术的应用:A,为Camera 添加人脸识别的功能,使得Camera 的取景器上能标识出人脸范围;如果硬件支持,可以对人脸进行对焦。 private long mSpecPreviewTime = 0; // 扫描持续时间 private int orientionOfCamera ; //前置摄像头layout角度 int numberOfFaceDetected ; //最终识别人脸数目 public void startFaceDetection() { try { mCameraDevice = Camera.open(1); //打开前置 if ,该段是SDK文档的标准DEMO } C,对摄像头回调数据进行转换并最终解成BITMAP后再人脸识别的过程 public void StoreByteImage(byte[] paramArrayOfByte

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    如何在小程序中实现人脸识别功能

    如何在小程序中实现文件上传下载文章中,我们介绍了小程序的上传基本使用教程,文末我们留下了一个引子。本文将介绍在小程序端,使用腾讯云云智AI应用服务来进行人脸识别检测分析,实现人脸识别等功能。 腾讯云人脸识别服务每月为各个接口提供 1 万次 的免费调用,我们可以利用腾讯云人脸识别服务所提供的API来实现我们一些简单的demo实验。 目前腾讯云人脸识别服务所提供人脸检测与分析、五官定位、人脸比对与验证、人脸检索、多脸检索、静态活体检测等功能,为了方便演示,本教程只介绍人脸检测与分析API的使用,更多接口使用请参考腾讯云人脸识别文档。 人脸识别服务通过签名来验证请求的合法性,所以接下来的步骤,我们将介绍如何进行签名。 生成签名 签名步骤官方文档写的非常详细,本文仅作简单介绍。签名方法非常简单,就两个步骤,拼接签名、生成签名。 服务器端配置 在如何在小程序中实现文件上传下载文章的教程中,我们已经配置好了上传服务器,没有配置好的同学请参考这篇教程。接下来,需要在服务器端增加人脸识别API。

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    学习如何使用 OpenCV 和 Python 实现人脸识别

    各种算法可用于人脸识别,但它们的准确性可能会有所不同。 本文我将与大家讨论如何使用深度学习进行人脸识别。 现在让我们了解如何使用深度学习识别人脸。 在这里,我们将看到如何使用人脸嵌入来提取人脸的这些特征。 正如我们所知,神经网络将人脸图像作为输入,并输出一个表示人脸最重要特征的向量! 在机器学习中,这个向量不过是所谓的嵌入,因此我们称之为向量人脸嵌入。 现在这将如何帮助识别不同人的面孔? 当我们训练神经网络时,网络学习为看起来相似的人脸输出相似的向量。 首先,让我们看看我们需要哪些库以及如何安装它们: 1.OpenCV 2.dlib 3.人脸识别 OpenCV 是一个视频和图像处理库,用于图像和视频分析,如面部检测、车牌读取、照片编辑、高级机器人视觉等 下一部分是我们将看到如何从图像中识别人脸如何识别图像中的人脸 以下脚本用于检测和识别图像中的人脸。 我在需要的地方在代码旁边给出了注释帮助初学者能够有效地理解代码。

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    《 iPhone X ARKit Face Tracking 》

    iPhone X前置深度摄像头识别人脸视频 新增接口 ARFaceTrackingConfiguration ARFaceTrackingConfiguration利用iPhone X前置深度摄像头识别用户的人脸 由于不同的AR体验对iOS设备有不同的硬件要求,所有ARKit配置要求iOS设备至少使用A9及以上处理器,而face tracking更是仅在带有前置深度摄像头的iPhone X上才会有。 ARFrame 当我们设置为基于人脸的AR(ARFaceTrackingConfiguration),session刷新的frame里除了包含彩色摄像头采集的颜色信息以外(capturedImage), 比较遗憾的是,当前版本只支持单人脸识别,未来如果ARKit提供多人脸识别后开发者应该也能较快的进行版本升级。 创建人脸AR体验 以上介绍了一下使用ARKit Face Tracking所需要了解的新增接口,下面来详细说明如何搭建一个app以完成人脸AR的真实体验。

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    工具系列 | H5如何实现人脸识别

    背景 人脸识别技术在当下已经十分成熟,但主要在移动端和专有设备应用上较为普及,而在Web端并不多见,本着学习的目的从零实现web端的人脸登录功能。 识别工具 百度人脸识别库 1、分析图片中人脸的遮挡度、模糊度、光照强度、姿态角度、完整度、大小等特征,基于输出的符合质量标准的图片,返回准确的相似度评分 2、比对图片中两张人脸的相似度,并返回相似度分值 被称为世界上最简单的人脸识别库(使用确实超简单)。 你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它,来管理和识别人脸。 否则返回人脸识别失败的信息。 流程图 ? 时序图 ?

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    如何在小程序中实现人脸识别功能

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    为什么要扫描我的脸?谷歌收集面部数据,引爆隐私问题

    Face Match使用智能显示屏的前置摄像头作为一项安全功能,以及参与视频通话的一种方式。当它识别出你的脸时,它还会显示你的照片、短信、日历等细节。 这种面部识别模式一开始听起来很简单。 Face Match是谷歌Nest Hub Max新推出的一项功能,它使用一个前置摄像头和一个始终在线的面部识别软件,帮助识别当前正在使用它的家庭成员。 Nest Hub Max会不断监控和分析来自摄像头的输入数据,以检测人脸。 到目前为止,Nest Hub Max是第一款具有这种始终在线人脸检测功能的设备。 05 如何判断图像数据是否正被上传? 每当谷歌Nest Hub Max向云端传输图像时,比如当你把它用作Nest摄像头或视频通话时,摄像头附近就会亮起绿灯。 目前尚不清楚摄像头的亮灯是否与谷歌上传人脸数据有关。 ? 06 谷歌或苹果是否会使用我的面部数据来个性化我看到的广告? 谷歌坚称,它不会使用收集的面部匹配或Nest摄像头数据来定位广告。

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    如何使用 OpenCV与 HAAR 级联算法进行人脸检测和人脸识别

    AI人脸识别是一种从数字图像或视频帧中识别或验证人脸的技术。人类可以毫不费力地快速识别面部。这对我们来说是一项轻松的任务,但对计算机来说却是一项艰巨的任务。 这些因素高度影响计算机更有效地识别人脸的准确性。首先要了解人脸检测和人脸识别的区别。 人脸检测:人脸检测通常被认为是在图像中找到人脸(位置和大小),并可能提取它们以供人脸检测算法使用。 人脸识别人脸识别算法用于查找图像中唯一描述的特征。人脸图像已经被提取、裁剪、调整大小,并且通常在灰度中进行转换。 人脸检测和人脸识别有多种算法。 成功的人脸识别往往是对内在特征(眼睛、鼻子、嘴巴)或外在特征(头、脸、发际线)的有效识别。这里的问题是:人类大脑如何编码它? 对于中心值(阈值)的每个邻居,我们设置一个新的二进制值。值 1 设置为等于或高于阈值,0 设置为低于阈值的值。 现在矩阵将只包含二进制值(跳过中心值)。

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      腾讯云人脸支付(FRP)基于优图自研的反光活体技术和3D结构光活体检测技术,利用人的相貌特征完成身份认证,在支付阶段通过“扫脸”来取代传统密码,无需用户完成指定动作配合,可拦截照片、面具、视频等攻击手段……

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