一、前言 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。...本文将介绍如何使用OpenCV自带的人脸分类器，并对比不同分类器的精度。 在日常生活中，人脸检测的应用非常广泛，例如安防、人机交互、智能交通等领域。...而在计算机视觉领域，人脸检测也是一个非常热门的研究方向。OpenCV作为一款免费、开源的计算机视觉库，为我们提供了一种方便快捷的人脸检测方法。...使用OpenCV的人脸分类器，可以快速地检测出图像中的正脸、侧脸和眼睛等部位，进而实现更加智能的应用。...OpenCV自带的Haar级联分类器模型： haarcascade_eye.xml: 这个模型用于检测眼睛。
1 # 识别眼睛、嘴巴、人脸 2 image = cv2.imread('....face_zone: 13 cv2.rectangle(image, pt1=(x,y),pt2=(x+w,y+h), color=[0,0,255],thickness=2) 14 15 # 人脸切分...face_zone.reshape(-1) 18 # 头部 19 head = gray[y:y+h,x:x+w] 20 head_up = head[0:h_up] 21 head_down = head[h_up:] 22 # 检测眼睛...destroyAllWindows() 代码第一行： 导入图片 第二行： 灰度化处理 第六--九行： 读取特征数据，并使用分类器对特征数据进行处理 第十--十三行： 进行人脸识别... 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 第二十三--二十五行： 识别眼睛 第二十八--三十行： 识别嘴 将人脸眼睛替换成自定义眼睛：
.imread("C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png")#读取图像 detector=MTCNN() face_list=detector.detect_faces(img)#人脸检测与对齐...(img,keypoints["mouth_right"],1,(0,0,255),2) cv2.imwrite("C:/Users/xpp/Desktop/result.png",img) 算法：人脸检测是将人脸区域检测与人脸关键点检测放在了一起...P-Net：Proposal Net，实现人脸候选框提取 R-Net：Refine Net，在P-Net输出结果的基础上进一步去除错误的候选框 O-Net：Output Net，与R-Net类似，最终输出人脸
人脸检测历险记 可能跟我一样，人脸检测是很多人学习图像处理的第一个自驱动型的任务，OpenCV刚上手没几天可能就想先跑一跑人脸检测，然后一个坑接着一个坑的往里跳。...上面用的是深度学习模型的人脸检测，但是在此之前还是稍微回顾下OpenCV自带的人脸检测器。...OpenCV自带的人脸检测 OpenCV自带了基于级联分类器的人脸检测模型，只能检测正脸，在前深度学习时代，效果已经是很好的了。...，获取人脸框和人脸关键点的位置 稍微扩充下人脸框，进行卡通化操作 把卡通化后的人脸贴回原图中人脸的位置 完整效果 看一下完整的效果吧：【视频有声提示！】...结语-玩一下 想要自己尝试实现的小伙伴，可以按照我给的链接找到源码位置自己跑跑试试。如果想要立刻就体验一下效果的话，想必你已经看出来了，这个人脸检测 & 卡通化已经被我做成了一个体验网页了。
前边已经详细介绍过人脸检测，其实检测类都可以归属于同一类，毕竟换汤不换药！...无论是人脸检测还是笑脸检测，又或者是opencv3以后版本加入的猫脸检测都是一个原理，用的是detectMultiScale函数，其具体使用参考公众号历史文章中的人脸检测（一）——基于单文档的应用台程序即可...~ 笑脸检测用的还是那个函数（还是熟悉的味道！）...这里主要分两步来说： 1.加载人脸检测器进行人脸检测 2 加载笑脸检测器进行笑脸检测 其具体程序如下，可以实现对图片的检测，也可以调用摄像头对采集到的实时图像进行检测，需要完整项目的后台回复关键词...“笑脸检测”即可~ 关键部分程序如下： ?
本文主要介绍了一种简单的人脸检测方法，通过随机裁剪图像并训练神经网络来检测人脸。该方法可以用于小规模数据集的人脸检测，并且可以通过调整代码来适应不同大小的数据集...
不多说了，直接代码吧： 生成AFLW_ann.txt的代码，其中包含图像名称 和 图像中人脸的位置（x,y,w,h）; ** AFLW中含有aflw.aqlite文件。...f: f.writelines("%s\n" % line for line in list_annotation) AFLW图片都整理到flickr文件下（含0,1,2三个文件），生成人脸的程序...（并且对人脸进行了左右镜像）： import os from PIL import Image from PIL import ImageFile # ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES
人脸检测 Face Detector 人脸检测，是检测出图片中包含的正面人脸. 1.1....人脸关键点检测 Face Landmark Detection 人脸关键点检测，首先需要检测出图片中的人脸，并估计人脸的关键点姿态(pose)....人脸关键点共有 68 个，分别是人脸各部位的点，如嘴角(corners of the mouth)，眼睛边(corners of the mouth)等. ?...# 训练输入是 XML 文件，其包含了训练数据集的图片列表和人脸的位置....dlib.test_shape_predictor(testing_xml_path, "predictor.dat"))) # 模型应用 # 首先从磁盘加载训练的模型； # 还需要采用人脸检测器检测人脸位置
import cv2 img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像 #步骤1：获取XML文件，加载人脸检测器 faceCascade=cv2...gray=cv2.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)#将彩色图片转换为灰度图片 #步骤2：实现人脸检测 faces=faceCascade.detectMultiScale...(gray,scaleFactor=1.03,minNeighbors=3,minSize=(3,3))#人脸检测 #步骤3：打印检测到的人脸 print(faces) print("发现{0}个人脸"....format(len(faces))) #步骤4：在原图中标记检测到的人脸 for (x, y, w, h) in faces: #步骤5：绘制圆环，标记人脸 cv2.circle(img,(...waitKey() cv2.destroyAllWindows() [[192 163 168 168]] 发现1个人脸 算法：HEAR人脸检测是构造能够区分包含人脸实例和不包含人脸实例的分类器。
本文链接：https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/100538930 简介 FaceBoxes是一个足够轻量的人脸检测器，由中国科学院自动化研究所和中国科学院大学的研究者提出...，旨在实现CPU下的实时人脸检测，FaceBoxes论文是《FaceBoxes: A CPU Real-time Face Detector with High Accuracy》。...FaceBoxes原理 设计理念 FaceBoxes针对模型的效率和检测的效果做了很多设计，效率方面希望检测器足够快，检测效果方面希望有更高的召回率，尤其是针对小脸的情况，基于此： 一个下采样足够快的backbone...对于一个目标检测或人脸检测模型来说，计算量高的很大一部分原因是输入图像尺寸大，图像分类任务中224是一个常用尺寸，而这个尺寸去做检测是几乎不可能的。...输出2因为RPN在做是不是目标的预测，而人脸检测中目标只有人脸一类，所以FaceBoxes的2是在预测是不是人脸。剩下的4边界框的四个值了。
本次就来了解一下，如何通过OpenCV对人脸进行检测。 其中OpenCV有C++和Python两种，这里当然选用Python啦。 环境什么的，就靠大伙自己去百度了。.../ 01 / 图片检测 先来看一下图片检测，原图如下。 ? 是谁我就不说了。律师函，不存在的。 训练数据是现成的，利用现成的数据，通过训练进而来检测人脸。 代码如下。...img = cv2.imread(filename) # 转灰度图 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 进行人脸检测.../ 02 / 视频检测 视频用的抖音的上的视频。 这里只截取检测效果比较好的视频段作为例子。 毕竟训练数据的质量摆在那里，有的时候会出现一些错误。 如想提高检测的精度，便需要一个高质量的人脸数据库。...success and cv2.waitKey(1) == -1: # 读取数据 ret, img = cameraCapture.read() # 进行人脸检测
本文链接：https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/100578202 简介 SSH是一个用于人脸检测的one-stage检测器，提出于2017...年8月，在当时取得了state-of-art的效果，论文是《SSH: Single Stage Headless Face Detector》，SSH本身的方法上没有太多新意，更多的是在把通用目标检测的方法往人脸检测上应用...在每一路分支上最后都有一个Detection Module（它是多种卷积的组合，后面会详细说明），最后在Detection Module输出的特征图上，参考RPN的方法滑动输出两路分支，分别负责是不是人脸的置信度...这种跨层的信息融合在通用目标检测网络中很常见，比如YOLOv2里面那个奇怪的reorg操作，在SSH之后的文章中，也有很多使用了这种思想，比如YOLOv3和FPN。...Anchor设置 由于SSH用于人脸检测，它的Anchor选取和RPN有所区别，它将人脸默认为正方形，所以Anchor只有一种比例，1:1。
在上一篇的基础上修改即可：人脸检测——滑动窗口篇（训练和实现） ！！！...= (img-m)/std''' return img def min_face(img, F, window_size, stride): # img：输入图像，F：最小人脸大小...F = 24 # 构建金字塔的比例 ff = 0.8 # 概率多大时判定为人脸？..._24-161800') # saver_cal_48.restore(sess, 'model/model_cal_48-10000') # 需要检测的最小人脸...detection", image) cv2.waitKey(10000) cv2.destroyAllWindows() sess.close() 检测结果
虹膜检测的基本原理 MediaPipe的人脸landmark提供了468个点位的人脸点云数据，这些数据的编号图示如下： 根据编号，很容筛选出左眼与右眼所在的区域所有点，然后完成区域的截取，然后调用虹膜检测模型完成检测.../Iris_Landmarks_PyTorch 它检测得到虹膜的32个点位，图示如下： 导出它的ONNX格式模型，输入与输出图示如下： RGB顺序，然后减去均值127，除以127。...代码演示 首先通过MediaPipe完成人脸的468点位landmark提取，然后分别提取左右眼睛周围点位，根据点位求得外接矩形ROI大小，然后试用ROI左右眼睛图象，通过OpenCV直接预测左右眼睛的虹膜的...其中人脸landmark检测代码如下： drawing_spec = mp_drawing.DrawingSpec(thickness=1, circle_radius=1) cap = cv2.VideoCapture...y = np.int(pt[1] * rh) cv2.circle(right_roi, (x, y), 1, (0, 0, 255), 0) 运行结果如下： 注意：我为了省事，只选择了左右眼睛的四个坐标
.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" #in...
写在前面 工作原因，顺便整理 博文内容为一个 人脸检测服务分享 以打包 Docker 镜像，可以直接使用 服务目前仅支持 http 方式 该检测器主要适用低质量人脸图片识别 理解不足小伙伴帮忙指正，多交流...cnn检测人脸，通过 hopenet 开源项目确定人脸姿态，拿到头部姿态欧拉角，通过 拉普拉斯算子 拿到人脸模糊度，通过对mtcnn 三级网络和置信度，欧拉角阈值，模糊度设置阈值筛选合适人脸 详细见项目...O-Net还可以输出 人脸关键点的位置坐标。最终，O-Net提供了最终的人脸检测结果和人脸关键点的位置信息。...影响因子（原始图像的比例跨度）(scale_factor): MTCNN 使用了图像金字塔来检测不同尺度的人脸。通过对图像进行 缩放，可以检测到不同大小的人脸。...较小的影响因子会导致 更多的金字塔层级，可以检测到 更小的人脸，但会增加计算时间。较大的影响因子可以 加快检测速度，但可能会错过 较小的人脸。
随着时代的进步，一项项技术被开发出来造福人类，视觉检测技术就是其中的一种，它被应用到工业中去，可以提高生产的效率和良品的检测率。...视觉检测的原理是用高清的工业相机代替人眼来收集产品的各项数据，再和标准做对比判断残次，在一些不适合人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，视觉检测的优势就大大体现出来了！...目前市面上的视觉检测公司五花八门，奥普特SCI、基恩士、CTI华测等等，除此之外，一些工业互联网平台也顺应时代需求开发了产品，例如忽米网开发了基于工业机理和云计算的工业产品视觉检测平台，广泛应用于半导体
今天继续上期的《人脸关键点检测》，精彩的现在才真正的开始，后文会陆续讲解现在流行的技术，有兴趣的我们一起来学习！ ? ? Deep learning based methods ? ?...对于人脸关键点检测和跟踪，有从传统方法向基于深度学习的方法转变的趋势。...近年来，卷积神经网络模型成为人脸关键点检测，主要是深度学习模型，并且大多采用全局直接回归或级联回归框架。这些方法大致可分为纯学习法和混合学习法。...纯学习方法直接预测人脸关键点位置，而混合学习方法则将深度学习方法与计算机视觉投影模型相结合进行预测。...Pure-learning methods 纯学习方法：这类方法使用强大的CNNs模型从人脸图像中直接预测关键点位置。
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::vector<Rect...******************************/ // 建立级联分类器 CascadeClassifier cascade; // 加载训练好的 人脸检测器（.xml）...='k') ; destroyWindow("display"); destroyWindow("face_detect"); return 0; } 效果如图： 打开相机进行人脸检测...+眼睛检测： #include "opencv2/objdetect.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp"
人脸检测是在输入图像中检测人脸的位置、大小；人脸识别是对人脸图像身份进行确认，人脸识别通常会先对人脸进行检测定位，再进行识别；人脸检索是根据输入的人脸图像，从图像库或视频库中检索包含该人脸的其它图像或视频...人脸检测与识别的应用 实名认证 人脸考勤 刷脸支付、刷脸检票 公共安全：罪犯抓捕、失踪人员寻找 3. 传统人脸检测与人脸识别方法 1）人脸检测 基于知识的人脸检测法。...，MTCNN），是一个优秀的人脸检测模型，该模型通过三个阶段精心设计的深度卷积网络，以粗略到精细的方式检测面部位置。...对齐步骤： 检测人脸6个基准点（眼睛2个、鼻尖1个、嘴巴3个） 裁剪人脸部分 在裁剪出的人脸中，使用67个基准点进行三角剖分 将二维对齐裁剪图像转换为三维参考形状 对三维形状进行旋转，生成正面二维图像...第七/八层：全连接层（F7/F8），用来捕获在面部图像的远处部分捕捉到的特征之间的相关性，例如眼睛的位置和形状以及嘴的位置和形状。最后一个全连接层在Softmax函数作用下产生K路输出。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
