奥巴马脸部照片识别案例❌ 本文旨在实现一种基于眨眼检测的面部活动检测算法来阻止照片的使用。该算法通过网络摄像头实时工作，并且仅在眨眼时才显示该人的姓名。程序流程如下： 1....对网络摄像头生成的每一帧图像，进行面部检测。 2. 对于每个检测到的脸部区域，进行眼睛检测。 3. 对于检测到的每只眼睛，进行眨眼检测。 4....但是，在进行此部分操作之前，我们需要区分面部照片和活人的面部。 2.面部活跃度检测 提醒一下，目标是在某个点检测“睁开-闭合-睁开”的眼图。我训练了卷积神经网络来对眼睛是闭合还是睁开进行分类。...我们拥有构建“真实”面部识别算法的所有要素，只需要一种实时检测面部和眼睛的方法即可。...我们选择使用OpenCV预训练的Haar级联分类器执行这些任务。
它是基于机器学习的，通过使用大量的正负样本图像训练得到一个 ascade_function，最后再用它来做对象检测。 现在我们来学习面部检测。...开始时，算法需要大量的正样本图像（面部图像）和负样本图像（不含面部的图像）来训练分类器。我们需要从其中提取特征。下图中的 Haar 特征会被使用。它们就像我们的卷积核。.... ---- 二、OpenCV 中的 Haar 级联检测 OpenCV 自带了训练器和检测器。如果你想自己训练一个分类器来检测汽车，飞机等的话，可以使用 OpenCV 构建。...其中的细节在这里： Cascade Classifier Training 现在我们来学习一下如何使用检测器。 OpenCV 已经包含了很多已经训练好的分类器，其中包括：面部，眼睛，微笑等。...这些 XML 文件保存在/opencv/data/haarcascades/文件夹中。下面我们将使用 OpenCV 创建一个面部和眼部检测器。 首先我们要加载需要的 XML 分类器。
项目地址 https://github.com/guoyaohua/SmileyFace 开发环境 Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 功能描述 静态图像人脸检测 视频人脸追踪检测...摄像头人脸检测 人脸切割显示 实时面部识别 样本自动采集 基于面部识别的程序锁 系统框图 人脸检测 ?...即使第一次使用该应用，也可以流利的操作。 1.主界面 ? 2.人脸检测效果图——标准正脸 ? 3.人脸检测效果图——人脸集 ? 4.人脸检测效果图——人群 ?...6.摄像头动态人脸检测 ? 7.样本库自动采集 点击采集样本按钮，程序会自动将摄像头检测出的脸部图像切割，保存在”/trainingdata/”文件夹下。 ?...8.实时面部识别 可通过调节置信度来调节识别精度 ? 9.基于面部识别的程序锁 当人脸认证成功后，程序会弹窗提示并自动打开已加密文件。 ?
我们将使用一些简单的代码来实现实时面部识别代码，我们可以对个人的面部进行预测。 现在，面部识别已成为生活中的一部分。因此，在介绍主题之前我们先看看实时面部识别示例。...在本地系统中安装OpenCV pip install opencv-python 使用深度学习算法，OpenCV检测可作为聚类，相似性检测和图像分类的表示。...为什么我们使用OpenCV作为实时Face_Recognition中的关键工具？ 人类可以轻松检测到面部，但是我们如何训练机器识别面部？...如果我们使用OpenCV，则遵循以下步骤： • 通过输入提取数据。 • 识别图像中的面部。 • 提取独特的特征，以建立预测思想。 • 该特定人的性格特征，如鼻子，嘴巴，耳朵，眼睛和面部主要特征。...• 将图像从BGR颜色（OpenCV使用的颜色）转换为RGB颜色（face_recognition使用的颜色） • 在实时视频的帧中找到所有面部和面部编码。
本文将向大家介绍如何使用OpenCV库进行坑洼检测。 为什么要检测坑洼？ 坑洼是道路的结构性指标，事先发现坑洼地可以延长高速公路的使用寿命，防止事故的发生，同时降低死亡率。...OpenCV是一个帮助研究人员处理图像问题的库，该库提供了大量处理图像的方法。OpenCV的使用将有助于坑洼检测。 图像的基础知识 在了解代码之前，必须先了解图像的工作原理。...比该值大的每个像素都将变为黑色，比该值小的每个像素将变为白色，具体如下所示。 ? 根据照明选择不同阈值的自适应阈值方法（这一方法可用于检测坑洞）。更多算法可以在OpenCV阈值文档中找到。...使用不同参数应用的 Canny 图像 坑洼检测 我们可以将前面介绍的内核+阈值+边缘检测结合起来，并在道路上找到坑洼。 ?...图4显示了选中坑洞的图像。 ? 最终图像，带有绿色标记的区域为坑洞的位置。 更多坑洼检测的结果如下图所示。 ? 使用OpenCV进行坑洞检测并不难。
来源：公众号 小白学视觉 授权 本文将向大家介绍如何使用OpenCV库进行坑洼检测。 为什么要检测坑洼？...OpenCV是一个帮助研究人员处理图像问题的库，该库提供了大量处理图像的方法。OpenCV的使用将有助于坑洼检测。 图像的基础知识 在了解代码之前，必须先了解图像的工作原理。...比该值大的每个像素都将变为黑色，比该值小的每个像素将变为白色，具体如下所示。 ? 根据照明选择不同阈值的自适应阈值方法（这一方法可用于检测坑洞）。更多算法可以在OpenCV阈值文档中找到。...使用不同参数应用的 Canny 图像 坑洼检测 我们可以将前面介绍的内核+阈值+边缘检测结合起来，并在道路上找到坑洼。 ?...图4显示了选中坑洞的图像。 ? 最终图像，带有绿色标记的区域为坑洞的位置。 更多坑洼检测的结果如下图所示。 ? 使用OpenCV进行坑洞检测并不难。
基于视觉的疲劳检测可以认为大致分为三个部分，点头，哈欠，眨眼。分别为姿态、嘴部特征、眼部特征。 本文主要介绍哈欠的测定方法。 首先研究了陈博士《基于可拓学与面部视觉。。。》...1、P46：嘴巴粗定位、角点检测Harris角点检测算法【OpenCV中定义了cornerHarris函数】、嘴巴内轮廓模型 ?...Harris角点检测算法【OpenCV中定义了cornerHarris函数】 再进行分段二次函数拟合。...实现程序：opencv人脸及角点检测 ? Harris角点效果并不很理想，总是会把牙齿部分作为角点，显然与内嘴唇相差较远。 6、决策： 1、论文中表述：只要产生打哈欠的动作即归类为“疲劳”。...2、进行加权评分：基于眼睛和打哈欠的特征进行融合决策（打分，以模糊度表示） 来源：《基于面部特征识别的管制员疲劳监测方法研究_汪磊》 ? 如何进行疲劳特征融合决策 ?
在我们之前有DeepFake检测的项目，我们使用MSE（均方误差），PSNR（峰值信噪比），SSIM（结构相似性指数）和直方图作为特征从真实图像中识别DeepFake图像。...如果您想在模型中获得更高的成功，则应谨慎选择该功能。大小尺寸也不是一个好的特征。 我们的目标是识别其他物体，例如道路上的卡车。我们可以使用哈里斯角点检测或精巧边缘检测之类的技术来检测边缘。...我们可以使用OpenCV专门识别卡车。 import cv2 cv2.matchTemplate() 模板匹配只是一种将输入图像复制到模板图像上，并在模板图像下比较模板图像和输入图像的技术。...OpenCV提供了许多模板匹配方法。这是相关系数的数学公式。 一旦在两个图像中都找到匹配项，它将选出相似点。OpenCV官方文档在此处提供了带有代码示例的详细信息。让我们找到路上的卡车。...OpenCV使用此图像收集了特征并找到了卡车。
面部关键点也称为面部地标，通常指定面部的鼻子，眼睛，嘴巴等区域，该面部按68个关键点分类，并带有该坐标的坐标（x，y）。使用面部关键点，可以实现面部识别，情绪识别等。 ?...点代表关键点 选择数据集： 由于Udacity已经提供了YouTube Faces数据集，因此将使用它。它是一个数据集，包含3,425个面部视频，旨在研究视频中无约束的面部识别问题。...这样就可以稍后加载和使用它。 在训练了神经网络以检测面部关键点之后，可以将该网络应用于包含面部的任何图像。 使用项目中的Haar级联检测器检测任何图像中的人脸。...检测并显示预测的关键点 在将每个面部适当地转换为输入张量供网络用作输入后，可以将网络应用于每个面部。输出应该是预测的面部关键点。...检测到面部关键点 哦! 就Voldemort所担心的CNN无法检测到的鼻子而言，Pinnochio的一条建议可能会有所帮助。 ? 随时在Github上查看项目。
点击视频：一分钟告诉你如何进行面部合成 这篇教程将教大家如何用OpenCV做面部合成，把一张脸演变为另外一张脸。...我们接下来会看到面部合成的具体步骤，这种方法可以应用于任意两个物体。 ◆ ◆ ◆ 面部合成：一步一步来 以下步骤可以合成两张脸。为了简化，我们假定这两张图片大小相同，但实际上这并不必要。...1.用“面部特征检测”找到对应点 让我们从获取对应点开始。首先，我们可以通过检测面部特征点自动（或手工）获得大量像素点。我用dlib库检测到68个对应点。...在OpenCV中，可以使用getAffineTransform来计算149对三角形各自的仿射变换。最后，在图片2和合成图片间重复这个过程即可。...同样的，可以得到图片2的变形版。在OpenCV中，可以用warpAffine函数来实现这个变形。然而，warpAffine的输入要求为一个图像，而不是一个三角形。
在这篇文章中，我们将看到如何使用 Python 中的 OpenCV 模块检测颜色，进入这个领域的第一步就是安装下面提到的模块。...读取图像并使用 OpenCV 模块中的 cvtColor() 函数将BGR图像转换为 HSV (色调、饱和度、值) 图像， 现在，选择我们想要检测的颜色，并使用如下所示的HSV颜色贴图获得较低和较高的...在 OpenCV 中，色调的值从0到180，饱和度的值从0到255。因此，OpenCV 使用的 HSV 值范围在 (0–180, 0–255, 0–255) 之间。...使用 HSV 值，我们需要使用 OpenCV 模块中的 inRange() 函数找到掩码并将其分配给变量（掩码）。...Detected_img 将是程序的最终输出，并使用 OpenCV 模块中的 imshow()函数显示。 在我们的例子中，我们将检测输入图像的红色和绿色，下面的代码将只检测红色和绿色。
本文介绍了使用计算机视觉技术进行车道检测的过程，并引导我们完成识别车道区域、计算道路RoC 和估计车道中心距离的步骤。...图1 左图：图像失真;右：未失真的图像 去除图像失真的整个过程是相当有趣的，OpenCV有一个很好的教程，解释了概念并举出一些例子。...透视变换（preprocess.py：8–19） 检测车道的第一步是调整我们的视觉系统，以鸟瞰的角度来观察前方的道路，这将有助于计算道路的曲率，因此将有助于我们预测未来几百米的转向角大小。...OpenCV有基于整体嵌套边缘检测的先进技术，而无需对阈值进行任何手动调整，但本文仍然使用的是简单的阈值技术。...图6 在这些通道上检测到二阶多项形 下一步是计算曲率半径，该半径可以使用与曲线局部部分附近的点紧密拟合的圆进行计算，如图 7 所示。曲线在特定点的曲率半径可以定义为近似圆的半径。
OpenCV中使用YOLO对象检测 OpenCV在3.3.1的版本中开始正式支持Darknet网络框架并且支持YOLO1与YOLO2以及YOLO Tiny网络模型的导入与使用。...这里首先简单的介绍一下YOLO网络基本结构，然后在通过代码演示Darknet支持的YOLO在OpenCV使用。...从上面可以看出整个图像只是被计算了一次，真正做到了降低计算量，提高了检测实时性。上述检测使用的YOLO的网络结构如下： ?...S=7、B=2，最终输出是77*30 二：在OpenCV中使用YOLO OpenCV在3.3.1版本中开始支持Darknet，可能有人会问，Darknet是什么鬼，它是YOLO的作者自己搞出来的深度学习框架...但是在OpenCV只是前馈网络，只支持预测，不能训练。OpenCV中基于YOLO模型我使用的是tiny-YOLO网络模型，支持20中对象检测。
本期将介绍脸部检测、眼睛检测；图像拉直、裁剪、调整大小、归一化等内容 ? 目前，涉及面部分类的计算机视觉问题，通常都需要使用深度学习。...现在，我们的图像只有一个灰度通道了！ 面部和眼睛检测 在处理人脸分类问题时，我们可能需要先对图形进行裁剪和拉直，再进行人脸检测以验证是否有人脸的存在。...为此，我们将使用OpenCV中自带的的基于Haar特征的级联分类器进行对象检测。 首先，我们选择用于面部和眼睛检测的预训练分类器。...以下时可用的XML文件列表： 1）对于面部检测，OpenCV提供了这些（从最松的先验到最严格的先验）： • haarcascade_frontalface_default.xml • haarcascade_frontalface_alt.xml...结论 当我们处理面部分类/识别问题时，如果输入的图像不是护照照片时，检测和分离面部是一项常见的任务。 OpenCV是一个很好的图像预处理任务库，不仅限于此。
建立更好的人机交互，例如通过图像检测人类情绪，可能是一项艰巨的任务。 面部表情对于社交互动很重要，并且在非语言人机交互方面发挥着重要作用。...本篇文章的目标是创建一个模型，该模型可以使用网络摄像头等普通设备识别和分类一个人当前的情绪。 数据集 使用的数据集是从 Kaggle 的 2013 年面部情感识别挑战赛中收集的，连接在文章最后。...我们的任务是根据面部表情中显示的情绪将每张脸分为七类之一（0=愤怒，1=厌恶，2=恐惧，3=快乐，4=悲伤，5=惊讶，6=中性） ....Haar 级联是一种使用 Viola 和 Jones 提出的边缘或线检测特征的算法。在这里使用 Haar 级联分类器用于在我们的图像数据集中执行人脸检测。...基线模型 支持向量机 SVM 是一种监督学习算法，用于解决数据集上的分类、回归和异常值检测问题。它通过创建一个分离数据点的超平面来实现。
Raspberry Pi 3 上的 OpenCV 运动检测 这篇文章将解释如何实现基本的运动检测，这可以用于我们的基于触发器的监控系统。 什么是 OpenCV？...OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，它的目标是提供一个简单易用的计算机视觉基础设施，帮助人们快速构建复杂的应用程序。...CONF_SWAPSIZE=100 验证 OpenCV 是否安装成功 ： 验证 OpenCV 安装 实现 我们使用 piimagesearch 的教程来实现基本的运动检测，它提供了开源的代码，并且可以下载...3个窗口分别是： Thresh基本上是使用图像阈值创建的，该阈值用于使图像更易于分析。 Frame Delta，这是一个灰度图像。...尽管从介绍的 GIF 中可以看出，响应速度很慢，但这是运动检测的基本演示，我将在以后的文章中介绍更多用例。
在这段艰难的疫情期间，我们决定建立一个非常简单和基本的卷积神经网络(CNN)模型，使用TensorFlow与Keras库和OpenCV来检测人们是否佩戴口罩。 ?...我们将使用这些图像悬链一个基于TensorFlow框架的CNN模型，之后通过电脑端的网络摄像头来检测人们是否戴着口罩。此外，我们也可以使用手机相机做同样的事情。...在此之后，我们打算使用PC的网络摄像头来检测我们是否佩戴口罩。...为此，首先我们需要实现人脸检测。在此，我们使用基于Haar特征的级联分类器来检测人脸的特征。...检测是否戴口罩 在最后一步中，我们通过OpenCV库运行一个无限循环程序，使用我们的网络摄像头，在其中我们使用Cascade Classifier检测人脸。
可以说，人脸检测是目前所有目标检测子方向中被研究的最充分的问题之一，它在安防监控，人机交互，金融支付，社交和娱乐等方面有很强的应用价值，也是整个人脸识别算法的第一步。...问题描述 人脸检测的目标就是从图像中找到所有的人脸对应的位置，算法结果输出的是人脸在图像中所处的坐标。有些算法还会有其它的一些信息，比如性别，年龄，面部情绪等。...它在工业界和学术界使用非常广泛，包括机器人，嵌入式设备，移动电话，和高性能的计算环境。DLIB有开源许可，因此可以在任何应用程序中免费使用。...使用起来也是比较简单的，首先进行安装： pip install dlib pip install opencv-python 关于人脸检测这块的函数是get_frontal_face_detector...关于get_frontal_face_detector的使用参数可以看下官方例子： #!
超简单的婴儿哭声检测实现方案--python版 1....构建项目 项目结构 └─audio_data ## 音频文件 ├─mp3 ├─test └─wav ## 训练音频源文件 每个目录代表不同的标签，自己定义和随意增加，cry 目录存放的是婴儿的哭声...from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from joblib import dump, load # 使用.../audio_data/wav' # 不使用反斜杠 # 假设类别包括 'cry', 'non_cry', 'other' 等 labels = {'cry': 1, 'non_cry': 0, 'other...from sklearn import __version__ as sklearn_version # 检查并使用正确的 joblib 方法 if version.parse(sklearn_version
可以说，人脸检测是目前所有目标检测子方向中被研究的最充分的问题之一，它在安防监控，人机交互，金融支付，社交和娱乐等方面有很强的应用价值，也是整个人脸识别算法的第一步。...问题描述 人脸检测的目标就是从图像中找到所有的人脸对应的位置，算法结果输出的是人脸在图像中所处的坐标。有些算法还会有其它的一些信息，比如性别，年龄，面部情绪等。...它在工业界和学术界使用非常广泛，包括机器人，嵌入式设备，移动电话，和高性能的计算环境。 DLIB有开源许可，因此可以在任何应用程序中免费使用。...详细介绍： http://dlib.net/python/index.html实现的功能有很多： 使用起来也是比较简单的，首先进行安装： pip install dlib pip install opencv-python...在这里插入图片描述结果： [(161, 247) (546, 632)] 161 546 632 247 多人情况下，img2: 结果： 关于get_frontal_face_detector的使用参数可以看下官方例子
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