haarcascade_frontalface_default.xml: 这个模型是用于面部检测的默认模型。 haarcascade_fullbody.xml: 这个模型用于全身检测。...faceCascade.load("C:/haarcascade_frontalface_alt2.xml"); // 打开摄像头 cv::VideoCapture capture(0...faceCascade.load("C:/haarcascade_profileface.xml"); // 打开摄像头 cv::VideoCapture capture(0);...3.3 新建工程 这是创建好的空工程，我写了一段OpenCV的代码。 工程创建好之后需要添加OpenCV头文件的引用和OpenCV库文件的引用。 点击这个属性。...第一步在C++、常规 选项里添加用到的OpenCV头文件路径。 这个路径具体在哪里，要看自己的OpenCV安装路径。 为了方便大家粘贴，我这里贴出来。
'你好漂亮', '你真难看呀', '他好难过', '我不开心', '这是一款什么游戏，真垃圾', '这个游戏太好玩了', ] results = senta.sentiment_classify(data...'] # 获取图片字典 input_dict = {'image':image_list} # 检测是否带了口罩 module.face_detection(data=input_dict) face.jpg...opencv-python 猫脸识别 在当今社会，谁还没有一个两个猫主子呢，高冷的猫咪往往会得到人们特殊的爱戴！...('haarcascade_frontalface_default.xml') cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, img = cap.read...cv2.destroyAllWindows() 注意这里使用的分类器是 haarcascade_frontalface_default.xml，可不要用错哦 Output: 自行在自己的电脑上尝试下哦
，如果你的是32位的话你需要选择X86文件夹下的cv2.pyd 复制完之后，粘贴到你的python安装路径下的Lib/site-packages这个文件夹下。...完成上面这些就基本OK啦，我们在写代码之前先来测试一下，环境是否配置成功。 在CMD命令行下运行python： import numpy import cv2 如果没有报错，说明安装完成。...： 第一步定义一个识别函数： 先放图片，这个地方比较重要，我在下面会详细的说一下。...引用的haarcascade开头的文件是opencv里面关于人脸级联分类器，你在opencv文件夹下的sourcesdatahaarcascades可以看到： 说明功能： 人脸检测器（默认）：haarcascade_frontalface_default.xml...大家如果有问题都可以评论区留言，另外如果需要一个学习交流的平台可以加小编的群：719+139+688，群里面有很多学习资料还有大神的直播分享，希望对大家有所帮助，另外在这个上面我回复可能稍微慢一点，但是你们有问题在评论区留言我都会帮你们解决的
import os # 定义绿色跟踪框 color = (0, 255, 0) # 读取当前笔记本摄像头 camera = cv2.VideoCapture(0) # 判断摄像头是否打开 while...Canny边缘检测来排除边缘过多或过少的区域， # 因此这些区域通常不会是人脸所在区域； # 参数6、7：minSize和maxSize用来限制得到的目标区域的范围...haarcascade_eye.xml') # 读取当前笔记本摄像头 camera = cv2.VideoCapture(0 ,cv2.CAP_DSHOW) # 判断摄像头是否打开 while camera.isOpened...print('processing ',subdir) # 构造路径全链路 subpath = os.path.join(data, subdir) # 如果是否文件夹...) # 遍历文件夹中的图片文件 for filename in os.listdir(subpath): imgpath
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1 基础 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。 Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。...得到图像的特征后，训练一个决策树构建的adaboost级联决策器来识别是否为人脸。...2.实现 OpenCV中自带已训练好的检测器，包括面部，眼睛，猫脸等，都保存在XML文件中，我们可以通过以下程序找到他们： import cv2 as cv print(cv....__file__) 找到的文件如下所示： 那我们就利用这些文件来识别人脸，眼睛等。
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。...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...3.几个使用技巧 3.1 在加载检测器时通常由于路径问题容易产生错误，最好有一个提醒或异常捕获机制。 face_cascade.load( face_cascade_name ); if( !...flags：是否要检测所有人脸。
人脸识别的需要的数据集可以自己制作，也可以从网上免费下载。我这里选了人脸识别中入门级别的一个数据集ORL人脸库，不得不说，我是在CSDN下载的这个库，花了我7个金币来着。...这个数据库包含40个人的每人10张人脸，并且每张图片的大小是，同时为了让算法更有趣，我采集一下自己的人脸做一个小demo出来。...这里我下载下来放到F盘的一个文件夹里，后面要加载，文件目录结构为： ?...= cv2.CascadeClassifier('F:\\face_recognize\\haarcascade_frontalface_default.xml') # 打开摄像头 camera...将经过零均值化处理的图像向量组合在一起，可以得到一个矩阵。通过该矩阵可以得到PCA算法中的协方差矩阵。
Adrian 推荐在每次打开新的终端时都运行命令行「source」，以确保系统变量都得到正确设置。...在解释器内部（将出现>>>），导入 OpenCV 库： import cv2 如果没有错误信息，则 OpenCV 已在你的 Python 虚拟环境中正确安装。...： User.face_id.count.jpg 例如，对于 face_id = 1 的用户，dataset/ 目录下的第四个样本文件名可能为： User.1.4.jpg 在我的树莓派中，该图像可以打开为...这里，我们将通过摄像头捕捉一个新人脸，如果这个人的面孔之前被捕捉和训练过，我们的识别器将会返回其预测的 id 和索引，并展示识别器对于该判断有多大的信心。 ?...下面是这一结果的图片： ? 在这张图像上，我展示了一些由该项目完成的测试，其中我也使用图像验证识别器是否有效。 ? 第 8 步：结语 ?
人脸检测报警系统（可用于：家用监控；人脸门禁；人脸打卡签到等） 这里我将本功能分为了三个py文件来展开描述： 抓取人脸功能模块 首先，导入cv库 import cv2 然后调取我们的摄像头（0代表本机摄像头...，其他代表外接摄像头） cap = cv2.VideoCapture(0) 用while来判断是否为开启状态： while(cap.isOpened()): 得到每一帧的图片进行赋值： ret_flag...()):#检测是否在开启状态 ret_flag,Vshow = cap.read()#得到每一帧的图像 k = cv2.waitKey(1) & 0xFF#判断按键 cv2.imshow....destroyAllWindows() 录入人脸功能模块 在写这个功能模块之前，我们要在pycharm中或cmd中的本文件根目录下使用命令行，安装face模块使用函数： pip install opencv-contrib-python...haarcascade_frontalface_default.xml') 遍历列表中的图片： for imagePath in imagePaths: 将打开的图片灰度化： PIL_img = Image.open
py文件的目录里面创建一个名为Picture_resources的子文件夹，当然可以修改代码中的生成文件目录 先是对人脸数据的抓取，然后生成一帧一帧的人脸灰度图片储存起来，过程中还应该将用户输入的信息对应储存到.../Picture_resources/Stu_" + str(face_id)): #文件夹里面是否有文件 break else:...time.sleep(3) cv.destroyAllWindows() cap.release() 其次 一样要在py文件同目录下创建一个名叫Trainer的文件夹，当然你可以修改代码里面的生成文件路径...这样就能得到一个八位二进制的码，转换为十进制即LBP码，于是得到了这个窗口的LBP值，用这个值来反映这个窗口内的纹理信息。...time.sleep(3) 最后 再次打开摄像头对人脸进行识别，此次识别先取出数据库对应id的数据，然后显示在识别框旁边。
，也是对自己的一种监督和激励 （一）首先是安装软件，OpenCV下载地址点击打开链接，我使用的是2.4.10版本 + visualstudio 2010 + win7 32位系统。...tutorial给出了代码下载链接点击打开链接 可以直接下载，然后复制到新建的工程里。...\haarcascades”目录下）到你的当前工程目录下（我放在了"opencv\faceDetection\"工程目录下，faceDetection是我建的工程文件名）。...解释：一般放在使用#include语句包含相应头文件后.如果没有这个语句，那么在这个命名空间的相关资源就需要带上cv前缀，如cv::Mat，表示的是使用命名空间cv中的Mat；而有了using namespace...cv这个语句后，就可以直接写Mat 4.
然后下载所需文件haarcascade_frontalface_default.xml。...函数里，我们先使用CascadeClassifier类读取haarcascade_frontalface_default.xml文件，建立人脸检测的对象。 再使用Mat类来导入图片（灰度模式）。...，在成功打开文件后调用CutFace。...运行结果 点击界面中的打开图片，选中带人脸的图片进行测试。 代码中默认把剪切的图片保存到Debug文件夹下，我们打开Debug文件夹，如下图： ?...因为我选中的图片只有一个人脸，所以得到一个剪切图片——Face_1.png。 原图与剪切后的图片对比如下： ? 现在，我们换一个人脸多的图片，再测试一下。测试图片如下。 ? 运行后结果如下： ?
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技术，它是基于机器学习且使用大量的正负样本训练得到分类器。...这样就能得到一个八位二进制的码，转换为十进制即 LBP 码，于是得到了这个窗口的 LBP 值，用这个值来反映这个窗口内的纹理信息。...) # 创建一个级联分类器 加载一个.xml分类器文件 它既可以是Haar特征也可以是LBP特征的分类器 face_detecter = cv.CascadeClassifier(r'....识别准确，由于噪声、误差、算法、训练集等影响，某些时候也会出现一些错误识别。...摄像头人脸检测 import cv2 as cv # 识别电脑摄像头并打开 cap = cv.VideoCapture(0, cv.CAP_DSHOW) # 创建一个级联分类器 加载一个.xml分类器文件
可参考视频：教程(三) 第三方库的安装 2、推送消息部分。我用的是免费的企业微信推送，需要注册一个企业微信(https://work.weixin.qq.com)。...或者使用自己的服务器搭建一个图片上传和浏览网页，可参考视频：教程(五) 服务端部署 ? 3、下载haarcascade_frontalface_alt.xml文件，编写主体代码。...cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height) #设置长度 print(">> 摄像头打开：", cap.isOpened()) while...) # 获取训练好的人脸的参数数据 load_succeed = face_cascade.load(haarcascade_path) print('load haarcascade...: ', load_succeed) # 训练数据文件是否导入成功 cap = cv2.VideoCapture(0) # 0为默认，1
还记的这篇OpenCV即时上手可学习可商用的项目 接下来准备把其中的代码公开，欢迎一起交流学习 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： void detectMultiScale( InputArray image, CV_OUT std::vectorhaarcascade_frontalface_alt_tree.xml 3.haarcascade_frontalface_alt2.xml 4.haarcascade_frontalface_default.xml.../haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml"; //友好错误信息提示 try{ cascade.load(path); }...Read the video stream capture.open(0); //打开摄像头 if (!capture.isOpened()) { printf("--(!)
首先Mark一下一些已经训练好的haar的模型，可以直接下载，里面包含了多种人类特征检测的训练模型，包括脸、身体、眼睛、笑脸等，链接戳我。 我们打开的github链接长这样： ?...即为存放所有级联分类器模型文件的目录 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+'haarcascade_frontalface_default.xml...') # 导入人眼级联分类器引擎吗，'.xml'文件里包含训练出来的人眼特征 eye_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+'haarcascade_eye.xml...即为存放所有级联分类器模型文件的目录 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+'haarcascade_frontalface_default.xml...') # 导入人眼级联分类器引擎吗，'.xml'文件里包含训练出来的人眼特征 eye_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+'haarcascade_eye.xml
OpenCV有已经自带了人脸的Haar特征分类器，有了那些IT大牛帮我们创建的这个分类器，我们便可的实现人脸的检查功能了，你只需要将他们下载到opencv的目录下。...首先，进入网站 https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades 点击这个文件。...能返回是否支持....,文件名叫做"haarcascade_frontalface_alt.xml",就是上面添加的文件之一 var face = new CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml...Mat face_image = new Mat("0.png", Emgu.CV.CvEnum.LoadImageType.AnyColor);//打开指定目录下的图片。
我让小汪给我看看我让他做的东西，看完后我摇了摇头：“这个不行，太好看了，再丑点就能成功。” 我让小汪改了改代码，过了一段时间，小汪又换了一副容颜。这次的他容光泛发，从他的表情来看，这回没问题了： ?...他打开浏览器，输入了这个网址：别再自己抠图了，Python用5行代码实现批量抠图。...下载了对应版本的软件，然后安装，他在安装目录找到source\data\haarcascades目录，拿出了haarcascade_frontalface_default.xml文件，小汪有些迷惑，也没管太多...，只是用浏览器打开了这个页面：OpenCv识别小罗伯特唐尼。...原来是在这里使用的，于是他把文件复制到项目下来。
下面的这个函数最后一个参数指定的就是画笔的大小。...然后双击下载的文件，进行安装，实质就是解压一下，解压完出来一个文件夹，其他什么也没发生。安装完后的目录结构如下。...在 sources 的一个文件夹 data/haarcascades。该文件夹包含了所有 OpenCV 的人脸检测的XML 文件，这些可用于检测静止图像、视频和摄像头所得到图像中的人脸。 2....使用 OpenCV 进行人脸检测 静态图像中人脸检测 人脸检测首先是加载图像并检测人脸，这也是最基本的一步。为了使所得到的结果有意义，可在原始图像的人脸周围绘制矩形框。...视频中的人脸检测 视频是一张一张图片组成的，在视频的帧上重复这个过程就能完成视频中的人脸检测。
可参考视频：教程(三) 第三方库的安装 2、推送消息部分。我用的是免费的企业微信推送，需要注册一个企业微信(https://work.weixin.qq.com)。...或者使用自己的服务器搭建一个图片上传和浏览网页，可参考视频：教程(五) 服务端部署 3、下载haarcascade_frontalface_alt.xml文件，编写主体代码。...cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height) #设置长度 print(">> 摄像头打开：", cap.isOpened()) while...) # 获取训练好的人脸的参数数据 load_succeed = face_cascade.load(haarcascade_path) print('load haarcascade...: ', load_succeed) # 训练数据文件是否导入成功 cap = cv2.VideoCapture(0) # 0为默认，1
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