AiTechYun 编辑：yxy 在这篇文章中，你将学会如何使用OpenCV、Python和深度学习在图像和视频流中执行人脸识别。...使用OpenCV，Python和深度学习进行人脸识别 我们首先简要讨论基于深度学习的面部识别是如何工作的，包括“深度度量学习”的概念。 然后，我会教你安装执行人脸识别所需的库。...安装你的脸部识别库 为了使用Python和OpenCV进行脸部识别，我们需要安装两个额外的库： dilb face_recognition 由Davis King维护的dlib库包含我们实现的“深度度量学习...使用OpenCV和深度学习对脸部进行编码 ? 在我们识别图像和视频中的人脸之前，我们首先需要量化我们训练集中的人脸。...为了演示使用OpenCV和Python实时进行人脸识别，请打开终端并执行以下命令： $ python recognize_faces_video.py--encodings encodings.pickle
自动驾驶汽车必须检测车道，路面，其他车辆，人，标志和信号等。我们生活在一个动态的世界中，一切都在不断变化。对象检测的应用无处不在。 我们正在研究自动驾驶汽车的深度学习和计算机视觉。...特征检测是对象检测的任务之一。那么，什么是特征检测？对于人类，我们了解图案，形状，大小，颜色，长度以及其他可识别物体的物体。它也有点类似于计算机。...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。...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。我们需要将汽车，行人，标志与图像分开。我们可以使用OpenCV专门识别卡车。...OpenCV使用此图像收集了特征并找到了卡车。
前言 本文环境 python 3.8 opencv-python 4.6.0.66 包管理器 安装包管理器 pip install pipenv pipenv install 添加opencv pipenv...install opencv-python=4.6.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 查看安装的依赖 pipenv run pip list...安装所有配置文件中的依赖 pipenv install 运行 pipenv run python main.py 人像识别 导入的时候使用 import cv2 训练库 https://gitee.com.../mirrors/opencv/tree/4.x/data/haarcascades https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades.../imgs/02.jpg', image) 识别前 识别后 OpenCV常用操作 窗口显示图片 cv2.namedWindow("Image",0); cv2.resizeWindow("Image
效果展示 下面使用 haarcasecade_eye.xml 进行人眼识别的效果图： 人脸识别是一种可以自动检测图像或视频中存在的人脸的技术。...它可以用于各种应用，例如安全控制，自动标记照片和视频，以及人脸识别解锁设备等。在这篇博客中，我们将详细讨论人脸识别技术，以及如何使用 Python 中的 OpenCV 库实现人脸识别。...什么是人脸识别？ 人脸识别是一种计算机技术，它使用算法来检测，定位和识别数字图像或视频帧中的人脸。这种技术可以通过两种方式实现：人脸检测和人脸识别。...OpenCV 是一种流行的计算机视觉库，它支持各种各样的图像处理和分析任务。在本博客中，我们将使用 OpenCV 来实现人脸识别。 首先，您需要安装 OpenCV 库。...可以使用以下命令在 Python 中安装 OpenCV： pip install opencv-python 在安装完成后，我们需要导入必要的库： import cv2 import numpy as
在这篇文章中，我们将学习使用 Python 和 OpenCV 为对象检测任务实现最流行和最有效的数据扩充过程。...这种方法不仅非常容易实现，而且还表明它可以与现有形式的数据扩充和其他正则化工具结合使用，以进一步提高模型性能。...如本文所述，断流器被用于提高图像识别（分类）的准确性，因此，如果我们将相同的方案部署到对象检测数据集中，可能会导致丢失对象的问题，尤其是小对象。...为了使这种方式适用于对象检测，我们可以做一个简单的修改，而不是只使用一个掩码并将其放在图像中的随机位置，当我们随机选择一半数量的对象并将断流器应用于这些对象区域时，效果会更好。...实现中使用的三种类型的过滤包括模糊 (平均)、高斯和中值。
然后输入下述命令进行编译: make -j8 使用make -j4或者make -j8进行多线程编译，虽然速度快但是容易出问题。...然后输入下述命令进行编译: make -j12 使用make -j4或者make -j8进行多线程编译，虽然速度快但是容易出问题。...把jar和dll放到项目中。...，使用最外轮廓发抽取轮廓RETR_EXTERNAL，轮廓识别方法为CHAIN_APPROX_SIMPLE * * @param source 传入进来的图片Mat对象 *...*/ /** * 定义轮廓识别方法 * 边缘近似方法(除了RETR_RUNS使用内置的近似，其他模式均使用此设定的近似算法)。
前言 最近一系列的文章都是用Android利用OpenCV NDK的方法通过摄像头实时获取图像进行图像处理，在上一篇《Android使用Tesseract-ocr进行文字识别》我们学习了一下TesserartOCR...，OpenCV还有NDK的设置都是按SurfaceView调用Camera的方式进行处理的。...TesserartOCR配置 《Android使用Tesseract-ocr进行文字识别》中我们通过导入Tess-Two这个Module后进行处理的，但是这个每次重新编译都要十几分钟，原理上它还是用的NDK...我们直接把这几个动态库放入到和Opencv相关的目录下，对应的不同的arm拷入，如下图 ? ? 上面对应的so库放到一起后，我们在build.gradle中要加入这个的引入，如下图： ?...VaccaeTesserat 这个类用的AsyncTask用于进行OCR的识别。 ?
目前我们在互联网和论文中看到的大多数面部识别算法都是以图像为基础进行处理。这些方法在检测和识别来自摄像头的图像、或视频流各帧中的人脸时效果很好。...face_locations函数有两种可使用两种方法进行人脸检测：梯度方向的Histrogram（HOG）和C onvolutional神经网络（CNN）。由于时间限制 ，选择了HOG方法。...最后，使用compare_faces计算两个嵌入向量之间的距离。它将允许算法识别从摄像头帧中提取的面部，并将其嵌入矢量与我们数据集中的所有编码面部进行比较。最接近的向量对应于同一个人。...我们选择使用OpenCV预训练的Haar级联分类器执行这些任务。.../2018/06/18/face-recognition-with-opencv-python-and-deep-learning/
，这里使用matList[0].Type()设置目标图的模式。...，使用最外轮廓发抽取轮廓RETR_EXTERNAL，轮廓识别方法为CHAIN_APPROX_SIMPLE /// /// ...页面我们可以转换为二进制然后进行黑块渲染，识别的时候后在转成数字即可。...，使用最外轮廓发抽取轮廓RETR_EXTERNAL，轮廓识别方法为CHAIN_APPROX_SIMPLE /// /// ...src.Cols }); return dst; } } } 查看代码执行时间 using System.Diagnostics; //定义一个计时对象
使用曲率积分和动态时间规整，让我们深入研究抹香鲸识别！ 前言 最近，我们参加了Capgemini的全球数据科学挑战赛。...因此，我们专注于轮廓，然后尝试通过颜色变化来识别鲸鱼。 基于彩色滤波器的尾巴提取 检测尾巴轮廓的第一步是在图片里从天空和海水中提取尾巴，这也是尾部提取中最困难的部分。...在这一步，我们可以使用OpenCV的轮廓检测算法，但是通过以下两个步骤会更快一些： 步骤1：使用熵去除尾巴周围的噪声 使用熵变仅保留提取的尾巴轮廓 步骤2：保持每列图片的高光像素 应用熵滤波器后检测到的尾巴轮廓...然后，当接收到一张新图片时，我们必须使其通过整个准备流程：使用蓝色滤波器的尾部提取，使用熵方法进行轮廓检测以及使用IC进行轮廓转换，最后会得到一个300x1形状的张量，最后我们要计算它到整个数据集中所以样本的相似度...最后的想法 本文中由于图片的颜色（基本上是蓝色——海洋和天空）以及数据集中图片的不同亮度，我们对尾巴识别应用了两种连续的处理方法。
项目地址： https://github.com/google/mediapipe 今天小F就给大家介绍一下，如何使用MediaPipe实现姿态识别！...通过这项技术，我们可以结合摄像头，智能识别人的行为，然后做出一些处理。 比如控制电脑音量，俯卧撑计数，坐姿矫正等功能。 / 01 / 依赖安装 使用的Python版本是3.9.7。...mediapipe==0.9.2.1 numpy==1.23.5 opencv-python==4.7.0.72 使用pip命令进行安装，环境配置好后，就可以来看姿态识别的情况了。.../ 03 / 脸部识别跟踪 第二个是脸部，MediaPipe可以在脸部周围画一个网格来进行检测和跟踪。 具体代码如下。.../ 05 / 总结 以上操作，就是MediaPipe姿态识别的部分内容。 当然我们还可以通过MediaPipe其它的识别功能，来做出有趣的事情。 比如结合摄像头，识别手势动作，控制电脑音量。
使用 Opencv 和 Rust 进行面部和眼部识别 这是一个教学视频, 使用 Opencv 和 Rust 进行面部和眼部识别. 需要自己科学上网, 关注相关方面的小伙伴可以看看....它还提供了通用的标记器和批处理工具来处理文本数据。
■环境 Python 3.6.0 Pycharm 2017.1.3 ■库、库的版本 OpenCV 3.4.1 (cp36) ■haarcascades下载 https://github.com/opencv.../opencv/tree/master/data/haarcascades 以下训练库之间的区别待调查。...import cv2 # 引入人像识别训练库“haarcascade_frontalface_default.xml face_patterns = cv2.CascadeClassifier(r'D.../x230/Desktop/DSCF9093.JPG') # 获取识别到的人脸 faces = face_patterns.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1..., minNeighbors=4, minSize=(40, 40)) # 将识别到的人脸框出来 for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(image,
本文将介绍如何使用 Python 语言和 Tesseract OCR 引擎来进行图像中的文本识别。...特别是，我们会使用 PIL（Python Imaging Library）库来处理图像，使用 pytesseract 库来进行文本识别。 准备工作 首先，我们需要安装必要的库和软件。...pip install Pillow pip install pytesseract 代码示例 下面是一个简单的代码示例，演示如何使用这些库进行图像中的文本识别。...加载图像：使用 PIL 的 Image.open() 函数加载图像。 文本识别：使用 pytesseract 的 image_to_string() 函数进行文本识别。...总结 通过这篇文章，我们学习了如何使用 Python 和 Tesseract 进行图像中的文本识别。这项技术不仅应用广泛，而且实现起来也相对简单。
一、OpenCV简单介绍 安装OpenCV，使用pip安装，推荐使用清华源，速度快： pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn.../simple 另外还需要另外一个模块： pip install opencv-contrib-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 接下来就可以学习...检测效果如下： 三、人脸识别 3.1、训练数据 训练数据主要有两个部分，人脸信息和标签，其中标签为int列表。我在目录data中准备了钢铁侠和周星驰的图片，钢铁侠为1，周星驰为2。...我们训练完数据后，就可以进行人脸识别了。...在识别之前我们先加载训练数据，然后就是基本的人类检测步骤。最后我们调用predict方法进行人脸识别，在训练数据中匹配人物。
安装 注意：由于我们将通过Python使用OpenCV，因此隐含的要求是您的工作站上已经安装了Python（版本3）。...windows $ pip install opencv-python 苹果系统 $ brew install opencv3 --with-contrib --with-python3 Linux $...在分类算法中，首先会扫描图像中的“对象”，即，当您输入图像时，算法会在该图像中找到所有对象，然后将它们与您要查找的对象的特征进行比较。...如果是猫分类器，它将对图像中找到的所有对象与猫图像的特征进行比较，如果找到匹配项，它将告诉我们输入图像包含猫。 由于我们以cat分类器为例，因此公平地使用cat图像是公平的。...结论 在本文中，我们学习了如何在Windows，MacOS和Linux等不同平台上安装OpenCV（用于Python图像处理的最流行的库），以及如何验证安装是否成功。
车牌识别及步骤 1.车牌检测：第一步是从车上检测车牌。我们将使用OpenCV中的轮廓选项来检测矩形对象以查找车牌。如果我们知道车牌的确切尺寸、颜色和大致位置，可以提高准确度。...通常，检测算法是根据特定国家使用的摄像机位置和车牌类型进行训练的。如果图像中甚至没有汽车，这将变得更加棘手，在这种情况下，我们将执行额外的步骤来检测汽车，然后是车牌。...同样，使用OpenCV也可以轻松地完成此操作。 3.字符识别：现在，我们在上一步中获得的新图像肯定会有一些字符（数字/字母）写在上面。因此，我们可以对其执行OCR（光学字符识别）来检测数字。...先决条件： OpenCV：OpenCV是一个主要针对实时计算机视觉的编程函数库，本项目使用的是4.1.0版。 Python：使用3.6.7版。 IDE：我将在这里使用Jupyter。...Haar cascade：这是一种机器学习对象检测算法，用于识别图像或视频中的对象。 Keras：易于使用并得到广泛支持，Keras使深度学习尽可能简单。
电脑也是类似的，计算机要检测物体，首先需要识别边缘。 接下来让我们进入 Canny 边缘检测器。 Canny 边缘检测器是一种用于识别图像边缘的算法，。它由 John F....今天，我们将在开放的 Python 计算机视觉库（OpenCV-python）的帮助下，详细探讨 Canny 边缘检测器 设置 让我们首先从初始设置开始。...向我们的 python 文件添加两个依赖项： import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plot 第一个导入是 OpenCV python，这是我们将用来生成...OpenCV 使用 3x3 Sobel 内核来确定水平方向的导数，然后将其转置以确定垂直方向的导数，这些导数可用于在所需的四个方向上找到我们的边缘。...现在让我们来看底部曲线，该曲线由段 B 和 D 组成。由于 B 低于最小阈值，它应该已经被抑制了。然而，D 是一个弱边缘，这意味着它需要进行判断。
Rosebrock 使用Python和OpenCV进行多尺度模板匹配 作者： Adrian Rosebrock 于 2015 年1月26日在 图像处理，教程 ?...OpenCV和Python版本： 这个例子将在 Python 2.7 / Python 3.4+和OpenCV 2.4.X上运行。...使用Python和OpenCV进行多尺度模板匹配 要开始本教程，首先要了解为什么使用cv2进行模板匹配的标准方法 。matchTemplate 不是很健壮。 看看下面的示例图片： ?...图6：更多的与OpenCV和Python的多尺度模板匹配。请注意，“使命召唤4”中的“4”不包括在比赛中。 现在我最喜欢的使命召唤，现代战争3： ?...为了完整起见，下面是使用OpenCV和Python可视化我们的多尺度模板匹配的另一个例子： ? 图10：可视化多尺度模板匹配的第二个例子。
上一篇中我们对训练数据做了一些预处理，检测出人脸并保存在\pic\color\x文件夹下（x=1,2,3,…类别号），本文做训练和识别。...为了识别，首先将人脸训练数据 转为灰度、对齐、归一化，再放入分类器（EigenFaceRecognizer）,最后用训练出的model进行predict。...—————————————– 环境：vs2010+opencv 2.4.6.0 特征：eigenface Input：一个人脸数据库，15个人，每人20个样本（左右）。...Output：人脸检测，并识别出每张检测到的人脸。 —————————————– 1....为训练数据预处理（ 转为灰度、对齐、归一化 ） 转为灰度和对齐是后面做训练时EigenFaceRecognizer的要求； 归一化是防止光照带来的影响 在上一篇的 2.2 Prehelper.cpp文件中加入函数
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