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Java + opencv 实现人脸识别,图片人脸识别、视频人脸识别摄像头实时人脸识别

、实时摄像头人脸识别、视频文件人脸识别 * @Description: OpenCV-4.1.1 测试文件 * @date: 2019年8月19日 17:17:48 * @version: V-1.0.0...haarcascade_frontalface_alt.xml"); } public static void main(String[] args) { // 1- 从摄像头实时人脸识别...// 3- 本地图片人脸识别识别成功并保存人脸图片到本地 face(); // 4- 比对本地2张图的人脸相似度 (越接近1越相似) String basePicPath...编辑启动类:Edit Configuration VM options:-Djava.library.path=D:\Sofeware\opencv\build\java\x64; 1- 测试摄像头实时识别人脸...: 2- 测试本地视频识别人脸 3- 测试本地图片人脸识别 4- 测试本地2张图片人脸的相似度 完结。

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使用摄像头+JavaCV做人脸识别

使用JavaCV做人脸识别 上一文,我们讲到的是使用JavaCV拉取笔记本摄像头画面,这次,我们基于上一次的基础,加工人脸识别功能。...原理很简单,拉取摄像头每一帧,然后对每一帧的画面进行识别,看里面是否有人脸在里面,有的话就对人脸进行绘框,把红框绘制在画面上,然后返回给前面进行展示。...开始向ChatGPT提问 人脸识别功能,需要借助一个叫haarcascade_frontalface_alt.xml的文件,它是OpenCV中已经训练好的人脸分类器文件,也叫正脸识别分类器,我们把它下载到本地...步骤 接下来讲一下人脸识别的步骤吧!...cvFlip(img, img, 1); // IplImage转mat Mat mat1 = new Mat(img); ...... } 将图片转成灰度图片,原因是灰度图片更适合识别人脸

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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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ov7725摄像头人脸识别_监控摄像头图像倒置怎么办

我会分两大板块介绍: 第一是摄像头图像数据采集的过程 第二是图像数据在液晶屏上显示的过程 摄像头图像数据采集 以下是要讲的几个小点: 0.OV7725的摄像头结构 1.摄像头(实际上是图像传感器在采集...好,至此我们已经理解了摄像头如何采集的光的强度的,所以说科技真是神奇。只有不知道,没有事物是绝对神奇的。那么有人会问了,那只是采集了光的强度信息而已啊,到底是怎么采集彩色信息的我还是不知道啊?...Ov7725_vsync标志的初始值为 0,当检测到第一次上升沿时,控制 FIFO 的相应 GPIO 引脚,允许 OV7725 向 FIFO 写入图像数据,并把标志值设置为 1;检测到第二次上升沿时,禁止...OV7725 写 FIFO,把标志设置为 2,而我们将会在 main函数的循环中对该标志进行判断,当 Ov7725_vsync=2时,STM32 开始从 FIFO 读取数据并显示,读取完毕后把 Ov7725...在提示一遍,我所讲解的硬件结构是,OV7725芯片的摄像头,有FIFO存储器芯片AL422B.## OV7725摄像头的彩色图像采集原理与液晶显示《一》 ## 后续的程序配置相继贴出。

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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

02 影响人脸识别性能的因素&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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人脸识别系统如何建模_3dmax人脸建模

本发明涉及生物特征识别,特别是涉及人脸识别中的特征建模方法。...背景技术: 人脸识别技术一般包括四个组成部分,分别为人脸图像采集、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别,具体来说: 人脸图像采集及检测是指通过摄像镜头等视频图像采集装置采集包括有人脸的视频或图像数据...人脸识别过程受到很多因素的干扰,准确地提取人脸中合适的关键特征点是进行正确识别的关键。...技术实现要素: 本发明所要解决的技术问题是如何提高人脸情绪识别的准确度,具体的: 本发明实施例提供了一种人脸识别中的特征建模方法,包括步骤: S11、预设22个关键特征点;22个关键特征点具体包括每个眉毛的两个角点...图1为本申请中所述人脸识别中的特征建模方法的步骤示意图; 图2为本申请中所述人脸识别中的特征建模方法的又一步骤示意图。

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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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如何快速搭建智能人脸识别系统

基于人脸识别的智能人脸识别技术就是这样一种安全措施,本文我们将研究如何利用VGG-16的深度学习和迁移学习,构建我们自己的人脸识别系统。...简介 本项目构建的人脸识别模型将能够检测到授权所有者的人脸并拒绝任何其他人脸,如果面部被授予访问权限或访问被拒绝,模型将提供语音响应。...如果识别出正确的面部,则授予访问权限并且用户可以继续控制设备。完整代码将在文章末尾提供Github下载链接。 搭建方法 首先,我们将研究如何收集所有者的人脸图像。...我们还将打印出这些层并确保它们的训练设置为 False。...keras.initializers.glorot_normal(seed=3), name='Output')(FC2) model1 = Model(inputs=VGG16_MODEL.input,outputs=Out) 人脸识别模型将使用迁移学习进行训练

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