前面的文章《Android通过OpenCV和TesserartOCR实时进行识别》我们已经搭好一个利用NDK方式实时处理摄像头数据的程序了，今天我们就在看看OpenCV中通过级联方式实时进行人脸检测。
本节的主要内容是OpenCV在Android NDK开发中的应用。 本节包括下面几个方面的内容： 1.如何实现Static Initialization从而不需要安装OpenCV Manager运行
现在，汽车的踪影无处不在，公路上疾驰，大街边临停，小区中停靠，车库里停泊。管理监控如此庞大数量的汽车是个头疼的问题。精明的人们把目光放在车牌上，因为车牌是汽车的“身份证”。所以车牌识别成为了焦点，而车牌检测是车牌识别的基础和前提。本篇文章，主要讨论使用openCV实现车牌检测。
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。
Java是一门面向对象的编程语言，可以通过调用OpenCV库来实现人脸检测功能。OpenCV是一个开源计算机视觉库，其中包含许多用于图像处理和分析的函数和模块。下面我们将学习如何使用Java和OpenCV来实现人脸检测和标记出来。
下载地址：https://github.com/baoyu45585/OpenCVDemo
QT5.12自带的MinGW编译器版本：mingw730_32 与mingw730_64
就像许多开发人员一样，我也经常使用别人的工作成果（Medium 上的文章、GitHub 上的代码等），因此也很乐意与社区分享我的成果。写文章不仅是对社区的一种回报，还可以让你找到志趣相投的人，在一个狭小的领域内得到专业人员的指教，并进一步加深你对研究领域的理解。
计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机能够理解和解释图像和视频数据。而OpenCV作为一款开源的计算机视觉库，为开发者提供了丰富的工具和函数，用于处理图像、视频、对象检测、特征提取等任务。对于初学者来说，学习OpenCV可能是一项具有挑战性的任务，但通过合适的方法和实践，即使是小白也可以掌握OpenCV的基础知识和技能。
本篇文章主要介绍了如何使用OpenCV实现人脸检测。本文不具体讲解人脸检测的原理，直接使用OpenCV实现。
随着去年alphago 的震撼表现，AI 再次成为科技公司的宠儿。AI涉及的领域众多，图像识别中的人脸识别是其中一个有趣的分支。百度的BFR，Face++的开放平台，汉王，讯飞等等都提供了人脸识别的API，对于老码农而言，自己写一小段代码，来看看一张图片中有几个人，没有高大上，只是觉得好玩，而且只需要7行代码。
开始人类检测之前，我们要先获取一个特征数据。在opencv安装目录中，cv2/data文件夹，进入该文件夹后，里面全是特征文件，我们一般选用haarcascade_frontalface_default.xml。
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
例程中用到一个库叫做emgucv,是opencv\的net封装 编译打包好的稳定版,在这:https://sourceforge.net/projects/emgucv/files/emgucv/ 如果要最新代码,在这里获取:https://github.com/emgucv/emgucv
在实现人脸识别之前，我们先简单了解一下OpenCv的一些基本操作。在此之前，我们需要先安装OpenCv，我们使用pip安装：
前段时间断更了好久，一部分原因就是学习OpenCV去了。 OpenCV是一个开源、跨平台的计算机视觉库，可以用于各种图像和视频处理操作。 比如最近写的一篇文章里就发现了计算机视觉的内容。 但基于什么小
原文链接：https://yetingyun.blog.csdn.net/article/details/108153075 创作不易，未经作者允许，禁止转载，更勿做其他用途，违者必究。
Opencv自带训练好的人脸模型（人脸的人眼、口等器官类似），此文基于vs2013建立应用台单文档程序，具体建立过程不予详细叙述，主要记录利用的Opencv自带的分类器和训练好的人脸模型。 一、编程前的准备 （1）Haar特征分类器 Haar特征分类器就是一个XML文件，该文件中会描述人体各个部位的Haar特征值。包括人脸、眼睛、嘴唇等等。 Haar特征分类器存放目录：OpenCV安装目录中的\data\ haarcascades目录下，例如： haarcascade_eye.xml haarcasc
我们使用机器学习的方法完成人脸检测，首先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，就像我们的卷积核，每一个特征是一 个值，这个值等于黑色矩形中的像素值之后减去白色矩形中的像素值之和。
选自hackster 作者：MJRoBot 机器之心编译 本文介绍了如何在树莓派上，使用 OpenCV 和 Python 完成人脸检测项目。该项目不仅描述了识别人脸所需要的具体步骤，同时还提供了很多扩
在本章中，我将逐步介绍如何开始使用 OpenCV 开发具有视觉感知的 Android 应用。
需要将 haarcascade_frontalface_default.xml haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml 放入当前文件夹 或者你使用绝对路径也可以 这两个文件在\python\Lib\site-packages\cv2\data\ 里面 电脑没有摄像头的话可以使用手机当摄像头 在手机（安卓\IOS都可以）和电脑上面下载iVcam 并用数据线连接起来 下载地址：https://www.e2esoft.cn/ivcam/ 然后我发现我的台式电脑 使用上面那个软件 是0才可以运行 也就是选择笔记本摄像头才可以 如果你选的1 USB摄像头没有反应 不妨试试0 笔记本摄像头
人脸识别是个说小不小的工程，在完成这个项目之前，先把人脸检测熟悉一下。人脸检测用到的函数如下：
俗话说:不基于需求的敲代码都是耍流氓 ---- 一、人脸检测: 1.准备材料 首先需要准备人脸的训练数据,这个在官方的Github可以下载到,这里用:lbpcascade_frontalface.x
本文介绍了如何使用OpenCV和CascadeClassifier类进行人脸和笑脸检测。首先，作者通过使用OpenCV库和CascadeClassifier类加载了人脸和笑脸的检测器，并对视频流进行实时人脸和笑脸检测。然后，作者使用CascadeClassifier类加载了人脸检测器，并提取了人脸区域，在人脸区域上进行笑脸检测。最后，作者使用waitKey()函数等待按键，并返回键值。
python在人工智能方面可以毫不客气的说，比其他的所有语言都要有优势，因为python的背后有一个非常强大的资源库来支撑着python运作。
人脸检测的常见步骤如下，如果想要将人脸准确地检测出来，需要通过建立人脸模型，获取准确区分人脸的分类器，这里我们使用网上公开的扩展包或已经训练好的分类器。
当然，除了这三种预定义的算法外，我们可以自己写深度学习算法或者其他机器学习的分类算法来进行人脸识别，这里不再详述。
应用：人脸检测并画人脸框，但是精度不高。 实现： #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/videoio.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/features2d.hpp> #include <opencv2/objdetect.hpp> #include <iostream> #include
脸识别热门，表情识别更加。但是表情识别很难，因为人脸的微表情很多，本节介绍一种比较粗线条的表情分类与识别的办法。 本次讲述的表情分类是识别的分析流程分为： 1、加载pre-model网络与权重； 2、利用opencv的函数进行简单的人脸检测； 3、抠出人脸的图并灰化； 4、表情分类器检测 ---- 一、表情数据集 主要来源于kaggle比赛，下载地址。 在公众号 datadw 里 回复 keras 即可获取。 有七种表情类别： (0=Angry, 1=Disgust, 2=Fear, 3=Happ
1.基本概念 opencv中的人脸检测使用基于Harr的级联分类和基于LBP的级联分类。 Harr是在2001年，由Viola和Jones等人提出的，它的脸部检测的基本思想是：对于面部正面的大部分区域而言，会有眼睛所在的区域比前额和脸颊更暗，嘴巴应该比脸颊更暗等情况。和这样类似的比较大约有20个，通过这样的比较决定该区域是否为人脸。 LBP是在2006年由Ahonen等人提出的，相比于Harr，LBP有更快的速度。通过比较想读亮度直方图来确定是否为人脸。但是对于稳定性，LBP要弱于前者。 Opencv自带训练好的人脸检测模型，存储在sources/data/haarcascades文件夹和sources/data/lbpcascades文件夹下。其中几个.xml文件如下： 人脸检测器（默认）：haarcascade_frontalface_default.xml 人脸检测器（快速Harr）：haarcascade_frontalface_alt2.xml 人脸检测器（侧视）：haarcascade_profileface.xml 眼部检测器（左眼）：haarcascade_lefteye_2splits.xml 眼部检测器（右眼）：haarcascade_righteye_2splits.xml 嘴部检测器：haarcascade_mcs_mouth.xml 鼻子检测器：haarcascade_mcs_nose.xml 身体检测器：haarcascade_fullbody.xml 人脸检测器（快速LBP）：lbpcascade_frontalface.xml
本文介绍了一种基于深度学习的人脸表情识别与分类方法，首先通过OpenCV和Tensortflow库进行人脸检测与表情图像预处理，然后使用Keras框架搭建了一个基于CNN的模型，利用迁移学习进行预训练，最后在COCO数据集上进行微调，实现了表情识别与分类的功能。
以 Haar 特征分类器为基础的对象检测技术是一种非常有效的对象检测技术（2001 年 Paul_Viola 和 Michael_Jones 提出）。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。每一个特征是一个值，这个值等于黑色矩形中的像素值之后减去白色矩形中的像素值之和
XFace项目地址：https://github.com/hujiaweibujidao/XFace
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。
OpenCV实现人脸对齐 一：人脸对齐介绍 在人脸识别中有一个重要的预处理步骤-人脸对齐，该操作可以大幅度提高人脸识别的准确率与稳定性，但是早期的OpenCV版本不支持人脸Landmark检测，因此一
人脸识别技术作为一种生物识别技术，在过去几十年中经历了显著的发展。其发展可以分为几个主要阶段，每个阶段都对应着特定的技术进步和应用模式的变化。
opencv官网下载windows安装包 https://opencv.org/releases/ 选择最新版4.1.1 下载完成后是一个opencv-4.1.1-vc14_vc15.exe，双击安装。
想起以前玩过的kivy技术，kivy[1]是一个跨平台的UI框架。当然对我们最有用的是，kivy可以把python代码打包成安卓App。但是由于安卓打包的工具链很长，包括android sdk打包java代码、ndk编译python、 编译各种python依赖包，经常花一整天从入门到放弃。这次使出认真研究的心态，终于找到一个解决方案，于是有了这篇文章：
算法：人眼检测是一种基于机器学习的方法，其中级联函数是从大量正面和负面图像中训练出来的，然后使用它来检测图像中的对象。
：\python\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml
虽然互联网上有很多关于 OpenCV 的 Haar Cascade 对象检测模块这方面的技术资料，但这篇文章的重点是通俗易懂地解释这些概念，希望这能帮助初学者以简单的方式理解 Python 的 OpenCV 库。
在本文中，将使用Prajna Bhandary创建的口罩数据集。此数据集由属于1376个的图像with mask和without mask2类。
在当今数字化时代，图像处理是计算机科学领域一个重要且广泛应用的研究方向。而Python作为一种功能强大、易于上手的编程语言，在图像处理领域也有着广泛的应用。
以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。
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。因此在将图像输入神经网络之前，需要经过一个预处理阶段，以便达到更好的分类效果。
OpenCV是一款广泛使用的计算机视觉库，提供了许多强大的功能，包括人脸检测和识别。人脸分类器是OpenCV中用于人脸检测的关键工具之一，能够快速准确地检测出图像中的人脸。
Haar 特征分类器是图像处理中常用的目标检测算法，用于识别图像中的特定目标。该算法基于 Haar-like 特征模板，通过训练分类器来实现目标的检测和定位。 Haar 特征分类器在人脸检测和物体识别等领域具有广泛应用。本文将以 Haar 特征分类器为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行目标检测的基本原理、步骤和实例。
本篇概览 如果您看过《三分钟极速体验：Java版人脸检测》一文，甚至动手实际操作过，您应该会对背后的技术细节感兴趣，开发这样一个应用，咱们总共要做以下三件事： 准备好docker基础镜像 开发java应用 将java应用打包成package文件，集成到基础镜像中，得到最终的java应用镜像 对于准备好docker基础镜像这项工作，咱们在前文《Java版人脸检测详解上篇：运行环境的Docker镜像(CentOS+JDK+OpenCV)》已经完成了，接下来要做的就是开发java应用并将其做成docker镜像 版
.xml文件路径为本地绝对路径，应用代码时需要修改。 代码如下： #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> #include <stdio.h> using namespace std; using namespace cv; void detectAndDisp
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