X11是执行Unix程序的图形窗口环境。Mac OS X本身的程序是Aqua界面的，但是为了能够兼容unix和linux移植过来的程序（Mac OS X由BSD-UNIX修改而来），比如MatLab，就需要x11窗口环境。
Dlib 是一个十分优秀好用的机器学习库，其源码均由 C++ 实现，并提供了 Python 接口，可广泛适用于很多场景.
AnimeGAN是来自武汉大学和湖北工业大学的一项研究，采用的是神经风格迁移 + 生成对抗网络（GAN）的组合。
Dlib 是用编程语言 C ++编写的通用跨平台软件库。它的设计深受来自契约式设计和基于组件的软件工程的思想的影响。因此，首先也是最重要的是一组独立的软件组件。这是一个加速软件许可证下发布的开源软件。
计算机视觉是最令人兴奋的领域之一，其应用范围非常广泛。从医学成像到创建最有趣的面部滤镜等各个领域都充分见证了计算机视觉技术的强大。在本文中，我们将尝试创建一个人造眼线笔来模仿Snapchat或Instagram滤波器，为视频中的美女添加上美丽的眼线。最终的结果可以通过下面的动图观察到。
庐山烟雨浙江潮，未到千般恨不消。到得还来别无事，庐山烟雨浙江潮。 ----《庐山烟雨浙江潮》苏轼
昨天调试了人脸识别（classifier_webcam）这个程序，效果不错，响应速度也挺快。按照http://blog.csdn.net/u011531010/article/details/52270023博客内容进行调试即可。 今天调试了python写的landmark，用的是dlib库里的68点文件，其中dat文件为训练好的68点标注，我们加入了视频的实时检测的功能，仿照classifier_webcam这个文件（openface中的）使用VideoCapture(0)这个
对于今天要用到的主要工具，还是有必要多说几句的。Dlib是基于现代C++的一个跨平台通用的框架，作者非常勤奋，一直在保持更新。Dlib内容涵盖机器学习、图像处理、数值算法、数据压缩等等，涉猎甚广。更重要的是，Dlib的文档非常完善，例子非常丰富。就像很多库一样，Dlib也提供了Python的接口，安装非常简单，用pip只需要一句即可：
很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。
本文来自CSDN博客专家 ID：xingchenbingbuyu 很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。 一点区分 对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有无无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。其实
本文讲述如何使用基于深度学习的人脸识别技术实现人员识别。首先介绍了基于深度学习的人脸识别技术的基本原理和常用框架，然后详细描述了如何使用Dlib库进行人脸检测和关键点检测，并结合代码进行了详细说明。最后，通过实际测试例子展示了人脸检测和人脸识别的具体实现过程。
人脸数：1 第 1 个人脸d的坐标：left: 201 right: 356 top: 184 bottom: 339 人脸面积为：24025
来源：Python开发 ID:PythonPush 前言 很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。 一点区分 对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有意无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。其实，人脸检
刚刚的dlib-19.13\dlib\build目录已经生成/转换为一个vs工程了，直接打开，生成，编译一个Release 64的windows静态库lib
项目GitHub地址：https://github.com/xiaosongshine/dlib_face_recognition
Dlib是一个深度学习开源工具，基于C++开发，也支持Python开发接口，功能类似于TensorFlow与PyTorch。但是由于Dlib对于人脸特征提取支持很好，有很多训练好的人脸特征提取模型供开发者使用，所以Dlib人脸识别开发很适合做人脸项目开发。
推荐补充阅读：『Python开发实战菜鸟教程』工具篇：手把手教学使用VSCode开发Python
从本篇文章开始，我们将同大家一起来学习python实战篇的内容，为了能够尽快的的能够掌握python编程语言，python实战篇与python提升篇将会不定期的进行交叉更新，顾名思义，实战的内容，将会从具体的项目和要求出发，提升篇的内容将会从Python基础之上进一步加强，也许是一个题目，也许是一个小的设计，总之，我们最后的目的就是：让大家在实战中掌握python，在提升中理解python的灵活运用。另外，由于在以后的内容中，代码的量可能越来越大，对于代码量少的，我们可以直接粘贴进入公众号，对于多的，我们仅仅附上key point(关键部分)，比如具体函数啊，逻辑思路等等，同时Python提供了打包功能，如果大家觉得代码运行来不及或者来不及配置环境等等，请记得私聊我们，我们可以将代码打包成可执行文件，你拿到后就像普通软件一样，直接运行就好，期待，后面的内容能够激发大家的学习兴趣！
上几篇给大家讲了OpenCV的图片人脸检测，而本文给大家带来的是比OpenCV更加精准的图片人脸检测Dlib库。 点击查看往期： 《图片人脸检测——OpenCV版（二）》 《视频人脸检测——OpenC
上几篇给大家讲了OpenCV的图片人脸检测，而本文给大家带来的是比OpenCV更加精准的图片人脸检测Dlib库。 dlib与OpenCV对比 识别精准度：Dlib >= OpenCV Dlib更多的
使用Dlib提取人脸特征并训练二类分类器 (smile, nosmile) 来识别人脸微笑表情。
口罩已经被证明是防止COVID-19传播的最好的防御措施之一，然而，这也导致了基于面部特征（包括鼻子、嘴和下巴线）的面部识别算法的失效。
2019年新型冠状病毒感染的肺炎疫情发生以来，牵动人心，举国哀痛，口罩、酒精、消毒液奇货可居。
在这篇文章中将介绍如何写一个简短（200行）的 Python 脚本，来自动地将一幅图片的脸替换为另一幅图片的脸。
6月初北京的疫情响应已经降到了三级，没想到中旬时疫情又卷土重来，每天都有10~30个确诊病例的新增，按专家的说法秋冬季还会更严重。公司之前一直使用基于指纹的上下班签到机制，疫情期间为了减少人员接触开始改用人脸打卡。当时以为只是应急用一下，疫情有一两个月就结束了，使用的第三方的人脸打卡程序。但目前已经过去5个月了，疫情还没有结束的迹象。继续使用第三方的打卡程序：一是数据不安全人脸&位置数据全被第三方收集走了，另一方面第三方没有提供接口无法和公司现有的考勤程序进行数据对接。公司希望实现自己的基于人脸打卡程序，这个重任当然就落到了我们开发部上，虽然没经验但咱们做为一个涉身职场多年的老将不能说不行啊。
考虑到免费开源，OpenCV 就可以很好的实现这个功能。 这里使用OpenCV提供好的人脸分类模型xml：haarcascade_frontalface_alt_tree.xml。 同时利用Dlib官方给的人脸识别预测器“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”进行68点标定（利用OpenCV进行图像化处理，在人脸上画出68个点，并标明序号）。
dlib 是较流行的人脸识别的开源库，使用c++编写，里面包含了许多的机器学习算法,。其官网链接是 dlib C++ Library - Machine Learning
代码部分实现起来非常简单，不过十几行的事，不过需要注意的是，通过cv2.imread读取的图片是BRG通道的，需要转成RGB通道，不然通过pyplot显示图片会变色。
前面介绍了使用特征脸法进行人脸识别，这里介绍一下OpenCV人脸识别的另外两种算法，一种是FisherFace算法，一种是LBPH算法。
当生成完成后，将会在此 app 目录下看到多了一个 dist 目录，并在该目录下看到有一个 app.exe 文件，这就是使用 PyInstaller 工具生成的 exe 程序。
本文仅为模型应用实战，而非颜值研究，所得结果仅供娱乐，仅供参考。 方法也仅供参考。 一般而言，数据量越大，结果越接近正常人审美。由于本次数据量较小，故仅为实验。 使用环境：ubuntu14.04，opencv3.2.0，dlib19.6，python2.7 一、准备工作： 1、下载dlib库，下载特征提取模型。 该模型的作用是通过卷积神经网络产生128维的特征向量，用以代表这张脸。网络输入参数为人脸landmark的68个特征点shape和整幅图像。可猜想网络特征与人脸的68特征点坐标有关，在网络中进行归一
dlib是人脸识别与人脸特征关键点获取的常用库，最近实现了将该库集成到展示框架的实验。
landmark是一种人脸部特征点提取的技术，Dlib库中为人脸68点标记，在《调用Dlib库进行人脸关键点标记》一文中有效果和标定点序号的示意图。今后可采用landmark中的点提取眼睛区域、嘴巴区域用于疲劳检测，提取鼻子等部分可用于3D姿态估计。 Dlib库使用《One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees》CVPR2014中提及的算法：ERT（ensemble of regression
如果仍然安装失败，请参考 https://blog.csdn.net/qq_45070929/article/details/118612849，进行c++相关组件安装教程。
前两天看到篇介绍英伟达StyleGAN生成逼真假脸的文章，其源码正是通过Python和Tensorflow实现的，利用AI生成并不存在的头像图，来感受下：
人脸检测和关键点定位是计算机视觉中的重要任务，用于在图像或视频中自动检测人脸并定位人脸关键点，如眼睛、鼻子、嘴巴等。这项技术在人脸识别、表情分析、姿态估计等领域具有广泛应用。本文将以人脸检测和关键点定位为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行人脸检测和关键点定位的基本原理、方法和实例。
在这篇文章中我将介绍如何写一个简短（200行）的 Python 脚本，来自动地将一幅图片的脸替换为另一幅图片的脸。
简介 在这篇文章中我将介绍如何写一个简短（200行）的 Python 脚本，来自动地将一幅图片的脸替换为另一幅图片的脸。 这个过程分四步： 检测脸部标记。 旋转、缩放、平移和第二张图片，以配合第一步。 调整第二张图片的色彩平衡，以适配第一张图片。 把第二张图像的特性混合在第一张图像中。 1.使用 dlib 提取面部标记 该脚本使用 dlib 的 Python 绑定来提取面部标记： Dlib 实现了 Vahid Kazemi 和 Josephine Sullivan 的《使用回归树一毫秒脸部对准》
链接：http://codebay.cn/post/8232.html 在这篇文章中我将介绍如何写一个简短（200行）的 Python 脚本，来自动地将一幅图片的脸替换为另一幅图片的脸。 这个过程分四
Niko说，他在Dlib库68个关键点的基础上加了13个，把前额也包含在追踪范围里。
“照片分享”是社交场景中比重很大的一部分，当然现在来看视频(特别是短视频)也变得越来越多，而照片又以人像为主，所以我们看到如QQ空间、微博、微信朋友圈里，自拍、合影占据着大量的版面。人脸相关的应用也越来越多：如相机中嵌入人脸检测，拍照时实时将人脸标注出来；又比如一些相册应用，能根据人脸识别进行照片分类；再比如支付宝的扫脸登录，将人脸作为个人身份ID。 这些应用都以人脸检测、人脸识别技术为基础，检测指将人脸定位出来，找到人脸所在位置，而识别则是匹配出这个人脸是谁，不过通常我们将这两项技术统称为人脸识别。随着深
今日不同往常，每周干货日，场主送出的不是成套的各类编程教学视频，而是一些轻应用实操。因为完成基本的理论学习之后，任何的呈现都在于如何应用及创新。
介于我使用的是jupyter notebook，所以在安装dlib和opencv-python时是在
快乐橙、伤心紫，姨妈红，鸡屎绿…直男眼里没什么区别的颜色，在女生眼里各种色调、质地细微的区别都能分析一清二楚。
人脸识别已经成为生活中越来越常见的技术，其中最关键的问题就是安全，而活体检测技术又是保证人脸识别安全性的一个重要手段，本文将向大家简单介绍活体检测，并动手完成一个活体检测模型的训练，最终实现对摄像头或者视频中的活体进行识别。
后来，这个项目另外一个up主做了。显而易见的是，越来越多的企业，在结合 AI 做一些有意义的创新。
人脸识别总感觉特别高深，但是因为Python中已经有很多前辈写好了一些库，可以直接调用，大大降低了人脸识别的难度。
今天，Jack Cui 教大家两个算法，帮你搞定不清晰的、褶皱的老照片，黑白照片变彩照。
目前，没有可用的大型戴口罩人脸图像数据集允许检查面部是否正确遮挡。事实上，由于不良行为或个人（如儿童、老年人）的原因，许多人没有正确地戴上口罩。由于这些原因，一些戴着口罩的活动打算让人们了解这个问题和良好的做法。
人脸，是人身份的一种关键信息。从古代来说，会有面相之说。有的说，一个人心里怎么样，就会长得怎么样，相由心生。据说，这一些经验也被应用于警察在路边抽查的时候，比如贼眉鼠眼等等的样子，就容易受到盘问。
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