1 # 识别眼睛、嘴巴、人脸 2 image = cv2.imread('....32 33 cv2.imshow('liyong', image) 34 cv2.waitKey(0) 35 cv2.destroyAllWindows() 代码第一行： 导入图片... 第二行： 灰度化处理 第六--九行： 读取特征数据，并使用分类器对特征数据进行处理 第十--十三行： 进行人脸识别 第十五--二十一行： 进行人脸切分，在上部分识别眼睛...；人脸下部分识别嘴的预处理 第二十三--二十五行： 识别眼睛 第二十八--三十行： 识别嘴 将人脸眼睛替换成自定义眼睛： 只需要将上面的第24到25行修改成 eye = cv2.imread...# 替换 image[y+ey: y+ey+eh,ex+x:ex+x+ew] = eye2 eye2 = cv2.resize(eye,dsize=(ew,eh)) 将读取的图片换成识别出的眼睛大小
imageObject=Image.open('D://new.jpg') print (imageObject) print (pytesseract.image_to_string(imageObject)) 识别图片
【导读】近期，浙江大学学生Boyuan Jiang使用TensorFlow实现了一个人脸年龄和性别识别的工具，首先使用dlib来检测和对齐图片中的人脸，然后使用CNN深度网络来估计年龄和性别。...TensorFlow实现的人脸性别/年龄识别 这是一个人脸年龄和性别识别的TensorFlow工具，首先使用dlib来检测和对齐图片中的人脸，然后使用CNN深度网络来估计年龄和性别。...如下所示，该项目可以同时估计一张照片中的多个人脸 。 ? ? 安装python依赖包 本项目需要以下依赖包，已经在CenotOS7系统上的Python2.7.14环境中测试过。...因为我们首先需要进行非常耗时的人脸检测和对齐步棸，所以我们建议使用尽可能多的核心数。Intel E5-2667 v4 带有 32 个核心运行完需要大概50分钟。...从摄像头获取的图片 ? 首先从（https://mega.nz/#!BfglkI7A!
人脸识别是人工智能机器学习比较成熟的一个领域。人脸识别已经应用到了很多生产场景。比如生物认证，人脸考勤，人流监控等场景。对于很多中小功能由于技术门槛问题很难自己实现人脸识别的算法。...Azure人脸API对人脸识别机器学习算法进行封装提供REST API跟SDK方便用户进行自定义开发。...先让我们选择一张结衣的图片试试： ? 看看我们的结衣微笑率97.9%。 再选一张杰伦的图片试试： ? 嗨，杰伦就是不喜欢笑，微笑率0% 。。。...总结 通过简单的一个wpf的应用我们演示了如果使用Azure人脸API进行图片中的人脸检测，真的非常方便，识别代码只有1行而已。...Azure人脸API除了能对图片中的人脸进行检测，还可以对多个人脸进行比对，检测是否是同一个人，这样就可以实现人脸考勤等功能了，这个下次再说吧。
上几篇给大家讲了OpenCV的图片人脸检测，而本文给大家带来的是比OpenCV更加精准的图片人脸检测Dlib库。...dlib与OpenCV对比 识别精准度：Dlib >= OpenCV Dlib更多的人脸识别模型，可以检测脸部68甚至更多的特征点 效果展示 ? 人脸的68个特征点 ?...下载训练模型 训练模型用于是人脸识别的关键，用于查找图片的关键点。...下载地址：http://dlib.net/files/ 下载文件：shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 当然你也可以训练自己的人脸关键点模型，这个功能会放在后面讲...dlib path = "img/meinv.png" img = cv2.imread(path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #人脸分类器
图片人脸检测 人脸检测使用到的技术是OpenCV，上一节已经介绍了OpenCV的环境安装，点击查看....功能展示 识别一种图上的所有人的脸，并且标出人脸的位置，画出人眼以及嘴的位置，展示效果图如下： ? 多张脸识别效果图： ?...技术实现思路 图片转换成灰色（去除色彩干扰，让图片识别更准确） 图片上画矩形 使用训练分类器查找人脸 具体实现代码 图片转换成灰色 使用OpenCV的cvtColor()转换图片颜色，代码如下： import...在使用OpenCV的人脸检测之前，需要一个人脸训练模型，格式是xml的，我们这里使用OpenCV提供好的人脸分类模型xml，下载地址：https://github.com/opencv/opencv/...for faceRect in faceRects: # 单独框出每一张人脸 x, y, w, h = faceRect # 框出人脸 cv2
文 专知 【导读】MaskTheFace是一个基于计算机视觉的脚本，用于给人脸数据集戴口罩。...原文链接： https://github.com/aqeelanwar/MaskTheFace MaskTheFace使用基于dlib的人脸标志检测器来识别人脸倾斜度和应用口罩所需的人脸六个关键特征。...特色功能 支持戴多种类型的口罩，支持多人图片 ? ?
今天我们继续为您分享如何对用户上传（选择）图片，进行人体检测及姿态运动分析。...同视频识别检测原理相似，只要拿到用户上传或选择的图片RGBA数据，即可进一步进行人体识别、姿态、运动分析等，如下图所示：二、解决方案微信小程序并没有像视频解码一样，提供直接读取图片像素数据的API，所以需要我们自行实现像素数据读取部分...根据我们的经验，有两种方案可以实现选定图片的像素数据读取。一是通过Canvas画布绘制获得，一种是先读取图像文件二进行流，再进行解析。...path = res.tempFiles[0].tempFilePath; res = await wx.getImageInfo({ src: path, }); //写入图片...let human = await humanDetection.detectionAsync(frame); console.log(human); };好了，视频和图片人体检测
本篇内容介绍如何使用opencv，scipy，tensorflow来实现计算机人脸检测。....=） 先声明一下，本篇内容是在图片中的人脸检测， 调动计算机摄像头的人脸识别链接： 链接：https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details.../88913164 效果图： （图片在百度图片搜索而来，如有侵权请联系我。）...detect_face，这个就是人脸检测的核心的难点了。...检测人脸，返回人脸框和五个关键点的坐标 detect_face在图像中它们返回包围框和点。
【导读】MaskTheFace是一个基于计算机视觉的脚本，用于给人脸数据集戴口罩。...https://github.com/aqeelanwar/MaskTheFace MaskTheFace使用基于dlib的人脸标志检测器来识别人脸倾斜度和应用口罩所需的人脸六个关键特征。...特色功能 支持戴多种类型的口罩，支持多人图片 ? ?
革新人脸图片智能修复应用 应用界面设计，该应用程序的界面设计简洁而直观，采用Qt Designer构建，确保了跨平台的兼容性和高效的用户体验。...项目部署 解压之后点开启动.bat即可运行、、 提示 项目文件夹需要放在全部为英文的路径 之后上传完目标文件夹以及保存的文件目标文件夹之后，点击开始处理 即可处理图片 注意 权重环境等因为太大所以放到百度云盘...inference_codeformer.py -w 0.7 --input_path [image folder]|[image path] 注意 以上是模型训练部分 革新人脸图片智能修复应用 Demo...这段XML代码定义了一个使用Qt Designer设计的图形用户界面（GUI），用于一个专注于人脸图片高清修复的应用程序。...name="Form"> 人脸图片高清修复
上几篇给大家讲了OpenCV的图片人脸检测，而本文给大家带来的是比OpenCV更加精准的图片人脸检测Dlib库。...点击查看往期： 《图片人脸检测——OpenCV版（二）》 《视频人脸检测——OpenCV版（三）》 dlib与OpenCV对比 识别精准度：Dlib >= OpenCV Dlib更多的人脸识别模型，可以检测脸部...人脸的68个特征点 ?...下载训练模型 训练模型用于是人脸识别的关键，用于查找图片的关键点。...下载地址：http://dlib.net/files/ 下载文件：shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 当然你也可以训练自己的人脸关键点模型，这个功能会放在后面讲
某些特殊情况，会导致接口返回“图片中没有人脸”的返回值，很多用户会疑惑，为什么人眼视觉的确看到图片中是存在人脸的，而产品识别不出来呢？...低于MinFaceSize值的人脸不会被检测”。因此我们知道，如果图片中的真实人脸大小小于了设置的MinFaceSize，会导致该人脸被过滤，从而返回“图片中没有人脸”。...2.图片本身问题 众所周知，现在任何人脸识别产品都无法准确识别到所有人脸图片，一方面是模型训练数据的有限性，另一方是针对待识别图片相对严苛的要求。...如果下列某方面被命中，可能导致无法识别人脸： （1）图片质量较差。包括图片是否清晰，图片是否过曝、图片是否过暗、图片是否存在亮点、图片是否存在明显色偏(eg:整体偏绿)等。 （2）人脸质量较差。...本参数的作用为，当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时，如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸。
，识别成功保存图片到本地 getVideoFromCamera(); // 2- 从本地视频文件中识别人脸 // getVideoFromFile();...// 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...+ "face.png", image); } } return image; } /** * OpenCV-4.1.1 图片人脸识别...i++; } // 6 展示图片 HighGui.imshow("人脸识别", image); HighGui.waitKey...： 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。
在小米的官网应用商店里，对“智能识物”的评价严重两极分化：46%的用户打了五星，36%的用户打了一星…… 这个AI到底有怎么样？ 量子位搞了一场识别评测，一组人脸，一组物品。...（本来想搞横评，但其他手机似乎没有类似功能，遂作罢） 重要说明：智能识物UI界面有所不同，是因为8月30日有过更新。 人脸识别挑战：歌唱家马云 先从科技大佬开始： ? 家电？...这个小米智能识物到底是吃什么鬼数据集长大的？ 千万别用它给女朋友挑礼物 世界上最难认的东西，一定是女朋友的瓶瓶罐罐。这个水，那个油，那个露，还有分不清的无数种口红色号。...生成的图片如下方右侧所示…… ? 如果单独给人类看，大多数人可能无法准确猜出这幅画什么意思。 然而，这幅画给另一个AI看过之后…… 另一个AI说，这是：“一个小女孩正在吃一块蛋糕。”...而且还评价说图片很棒，画面中是普通的女孩，普通的蛋糕。 ? 可真是AI的心思只有AI懂。
1、点击[Matlab] 2、点击[命令行窗口] 3、按<Enter>键
前言 随着科技的发展，人脸识别技术在许多领域得到的非常广泛的应用，手机支付、银行身份验证、手机人脸解锁等等。...识别 废话少说，这里我们使用 opencv 中自带了 haar人脸特征分类器，利用训练好的 haar 特征的 xml 文件，在图片上检测出人脸的坐标，利用这个坐标，我们可以将人脸区域剪切保存，也可以在原图上将人脸框出...人脸检测分类器对比： 级联分类器的类型 XML文件名 人脸检测器（默认） haarcascade_frontalface_default.xml 人脸检测器（快速的Haar） haarcascade_frontalface_alt2....xml 人脸检测器（Tree） haarcascade_frontalface_alt_tree.xml 人脸检测器（Haar_1） haarcascade_frontalface_alt.xml...小结 开源的人脸检测分类器对于标准的人脸识别足够了，要想精确识别比如，侧脸、模糊、光照、遮挡的人脸，只能通过深度机器学习进一步优化识别精度和速度。
实验需要判断人脸是否戴了眼镜，所以参考网上的文章弄了个简单的CNN图片分类器来做戴眼镜与否的判定。...环境如下： macOS 10.13.2 Python 2.7 TensorFlow 1.2.0 数据集： 要训练我们当然需要训练集，这里我采用的是CelebA的人脸图像数据集，从中筛选出戴了眼镜的人脸和没戴眼镜的人脸分别一千多张也就够了...，如何筛选CelebA人脸数据集可以参考我这篇博客：处理筛选CelebA人脸数据集 将两个分别装有戴眼镜与否的人脸图片的文件夹放到我们工程目录下，然后开始写代码。...代码将80%的图片作为训练集，剩下20%的图片作为测试集，来查看训练效果。 其余部分代码中的注释讲的很清楚了，现在可以直接在终端运行这个python文件开始训练了。...,i+1,"face is belong to:"+face_dict[output[i]]) 这里我们放入五张人脸图片作为测试数据，注意，这里的测试与上文训练代码中的测试不是一个意思，这里是真正用来做分类
这个应用为用户提供了一个简洁明了的界面，使得即使是不具备专业图像处理知识的用户，也能够轻松地进行人脸图片的修复工作。...用户只需上传需要修复的图片，应用便会利用CodeFormer技术，实时显示修复过程和效果预览。这个应用还提供了参数调整功能，用户可以根据个人的需要，通过简单的滑动条来调整图像的质量和保真度。...此外，应用的批量处理功能，使得用户能够一次性上传多张图片进行处理，极大地提高了工作效率。智能推荐系统则可以根据图片的具体情况，为用户推荐最合适的修复参数，进一步简化了操作流程。...1.2 盲人脸恢复问题的定义 盲人脸恢复（Blind Face Restoration, BFR）是指在未知退化条件下，从低质量人脸图像恢复出高质量人脸图像的过程。...革新人脸图片智能修复应用 应用界面设计，该应用程序的界面设计简洁而直观，采用Qt Designer构建，确保了跨平台的兼容性和高效的用户体验。
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