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。
本来学习OpenCV的目的就是为了做人脸识别、车辆识别、人群计数等等,识别人脸首先要进行人脸检测,OpenCV中内置了Haar Cascade人脸分类器,其中包括haarcascade_frontalface_alt、haarcascade_frontalface_alt_tree、haarcascade_frontalface_alt2、haarcascade_frontalface_default这四种,本文不求甚解,只是从比对上判断一下这几种内置分类器的可用性。
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
首先先感谢朋友们的关注。当然我更希望认识与计算机相关的领域的朋友咱们一起探讨交流。重点说一下,我是真人,不是那些扒文章的自媒体组织,大家可以相互交流的!
https://gitee.com/mirrors/opencv/tree/4.x/data/haarcascades
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。
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
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。
大部分童鞋的树莓派是不是一直在吃灰呢?一直闲置着,倒不如用它做一个简易监控,如果检测到人脸后,就拍照上传到指定地方,或发消息提醒。
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。
之前写过一篇VC++中使用OpenCV进行人脸检测的博客。以数字图像处理中经常使用的lena图像为例,如下图所示:
对于上面的图像,如何使用OpenCV进行人脸检测呢? 使用OpenCV进行人脸检测十分简单,OpenCV官网给了一个Python人脸检测的示例程序,
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。
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。
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。
除非是外星人,眼睛通常不会跑到脸部以外。所以我们只需在人脸矩形框的范围内检测眼睛。
该文章介绍了如何使用OpenCV和CascadeClassifier类来检测人脸,并使用绿色方框标出眼睛和鼻子。该代码基于OpenCV 2.4.9,使用C++编写,并使用了CascadeClassifier类进行人脸检测。此外,还介绍了如何通过编写代码来读取视频流,并使用OpenCV库进行实时人脸检测和眼睛、鼻子的定位和标注。
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
OpenCV源码下载地址: https://opencv.org/releases/
本文给大家分享一个基于OpenCV实现简单人脸面具、眼镜、胡须、鼻子特效的实例,并附实现步骤和源码。
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:
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
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
2、opencv使用人脸识别过程中,需要引入haarcascade_frontalface_alt2.xml文件,如果放在项目的lib文件中,在打包的过程中能够打到包里,但是在动态引用的过程中,由于jar包中文件的引用出现混乱路径的情况,找不到文件。找到一个折中的办法,haarcascade_frontalface_alt2.xml文件放到固定目录下,再引用的时候,只需要读取固定的路径即可。
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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。
项目需要一个人脸识别追踪的效果,所以查找了一些资料,自己做了一个功能,基本效果已经实现了。
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:
■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。
本文介绍了如何利用Opencv、Python和C++在Windows系统上实现视频人脸的检测。首先介绍了Opencv自带的人脸检测分类器,然后详细讲解了detectMultiScale函数,该函数可以用于检测图像中的人脸。最后,通过视频标注的方式,实现了画框和文字标注,方便用户更直观地了解人脸检测结果。
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。
其中的内容均参考自官网的说明: http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_tutorials.html
Python 凭借语法的易学性,代码的简洁性以及类库的丰富性,赢得了众多开发者的喜爱。下面我们来看看,用不超过10行代码能实现些什么有趣的功能
-《Java版人脸跟踪三部曲》系列是欣宸的又一原创,目标是通过理论加实战,与大家一同了解CamShift(连续自适应均值漂移)算法在Java领域的实际应用,整个系列由以下三篇文章组成:
视觉类与对话类是人工智能技术的两个最重要应用领域,尽管ChatGPT引发对话类人工智能应用风潮,但视觉类的智能应用依旧是边缘应用的重点,为我们识别并收集边缘角落的各种信息。
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。
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XML文件:https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml
OpenCV4.1已经发布将近一年了,其人脸识别速度和性能有了一定的提高,这里我们使用opencv来做一个实时活体面部识别的demo
该文章介绍了如何基于Haar级联分类器进行人脸检测。文章首先介绍了人脸检测的意义和常见的检测方法,然后详细阐述了基于Haar级联分类器的人脸检测技术。最后,文章分析了人脸检测的工程实践中的常见问题和解决方法,并提供了相关代码示例。
首先创建一个Wpf项目——OpenCV_Face_Wpf,这里版本使用Framework4.7.2。
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。
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。
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
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。
:\python\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml
import numpy as npimport cv2# 人脸识别分类器faceCascade = cv2.CascadeClassifier(r'haarcascade_frontalface_default.xml')# 识别眼睛的分类器eyeCascade = cv2.CascadeClassifier(r'haarcascade_eye.xml')# 开启摄像头cap = cv2.VideoCapture(0)ok = Truewhile ok: # 读取摄像头中的图像,ok为是否读取成功的
https://github.com/maelfabien/Machine_Learning_Tutorials
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