最近我将OpenCV普通发布版本设计的面部识别算法添加到了opencv4nodejs，它是一个npm包，允许你在Node.js应用程序中使用OpenCV。今天，我们将看一下在OpenCVs的面部模块中
在使用OpenCV库中的cv2模块进行图像处理时，有时可能会遇到"cv2 'has no attribute 'gapi_wip_gst_GStreamerPipeline'"的错误提示。这个错误通常是因为OpenCV库的版本问题导致的，特别是某些旧版本的OpenCV库可能不支持gapi_wip_gst_GStreamerPipeline功能。为了解决这个问题，我们可以采取以下步骤：
10个常用的可以进行图像处理的Python库的介绍，可能有些你还没用过，可以试试看！
今天偷点儿懒，就没有及时整理最新的paper，还请各位看官谅解。这里整理了一份前段时间做的小demo，实现献丑了 本文基于OpenCV3.3.1或以上版本（如OpenCV3.4）、DNN模块和face_detector示例实现简单、实时的人脸检测。 往期回顾 [计算机视觉] 入门学习资料 [计算机视觉论文速递] 2018-03-20 [计算机视觉论文速递] 2018-03-18 注： [1]：主要参考Face detection with OpenCV and deep learning这个英文教程
【磐创AI导读】：本篇文章为大家介绍了十个python图像处理工具，希望对大家有所帮助。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
该模块提供了一个可移植的不绑定于任何硬件架构的 SIMD 操作的抽象。目前 nightly-only.
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。
本篇内容介绍如何使用opencv，scipy，tensorflow来实现计算机人脸检测。（用一点也是用 =.=） 先声明一下，本篇内容是在图片中的人脸检测， 调动计算机摄像头的人脸识别链接： 链接：https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details/88913164
本程序主要实现了python的opencv人工智能视觉模块的口罩检测实时语音检测报警。
当今世界充满了各种数据，而图像是其中高的重要组成部分。然而，若想其有所应用，我们需要对这些图像进行处理。图像处理是分析和操纵数字图像的过程，旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后将其用于某些方面。
Face Recognition人脸识别库 这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它，来管理和识别人脸。 该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法，使
今天，在我们的世界里充满了数据，图像成为构成这些数据的重要组成部分。但无论是用于何种用途，这些图像都需要进行处理。图像处理就是分析和处理数字图像的过程，主要旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后可以将其用于某种用途。
本文主要介绍OpenCV4.5.4中人脸识别模块的使用和简易人脸识别系统的搭建，供大家参考。
当今的世界充满了数据，而图像数据就是其中很重要的一部分。但只有经过处理和分析，提高图像的质量，从中提取出有效地信息，才能利用到这些图像数据。
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。
昨天在GitHub上看到了一个开源的项目，是利用深度学习来检测是否有佩戴口罩的，感觉还挺好玩的，于是就去下载了训练好的模型，打算用OpenCV的dnn模块来跑一跑。然而，在经过前向传播后，得到的推理矩阵prob是一个1x5972x2 的Mat矩阵，和之前遇到过的推理结果都不太一样，在经过多种解码方式的尝试后，还是没能够对这个推理结果正确得解码。并且在网上搜索也没有找到相关的内容，几乎没有网友使用OpenCV来运行这个模型，基本都是使用深度学习的框架来运行。这就很无奈了，现在只能暂时把这个模型放一边，等其他时候再来研究一下该怎么对它的推理结果进行解码。
如果你尝试去搜索，会发现网上教程一大堆，但是由于大多数人都将圣诞帽位置固定了，所以放上自己的图片后，要不就是圣诞帽偏移了，要不就是帽子比头还大，代码也不知道在哪里改，无从下手。
距离OpenCV 3.0发布已逾三年半了，终于在2018-11-20，OpenCV 4.0正式版强势来袭！至此开始OpenCV 4.x的王朝！
OpenCV4.0深度神经网络模块，支持openface模型的导入，提取人脸的128特征向量，进行相似度比对，实现人脸识别。Openface模型的详细信息看这里
前几天刚刚更新的OpenCV4.5.4版本将基于DNN的人脸检测和人脸识别添加到modules/objdetect中，具体更新介绍如下：
之前有利用C++和OpenCv写过人脸识别的系列文章，对于人脸识别的基本理解和步骤流程等基本知识不做反复叙述。比詹小白还要白的童鞋可以查看往期文章进行了解噢~ 1.人脸识别（一）——从零说起 2.人脸识别（二）——训练分类器 3.人脸识别（二）——训练分类器的补充说明 4.人脸识别（三）——源码放送 我是华丽丽的分割线，下边有请詹小白简单讲讲python版本的人脸检测与识别，鼓掌~ 一、人脸检测 python版人脸检测基本上可以参照C++版本的程序，根据
这是关于人脸的又一篇原创！ 之前有利用C++和OpenCv写过人脸识别的系列文章，对于人脸识别的基本理解和步骤流程等基本知识不做反复叙述。比詹小白还要白的童鞋可以查看往期文章进行了解噢 1.人脸识别（一）——从零说起 2.人脸识别（二）——训练分类器 3.人脸识别（二）——训练分类器的补充说明 4.人脸识别（三）——源码放送 一、人脸检测 python版人脸检测基本上可以参照C++版本的程序，根据语法不同进行改写即可。 1.输入为包含人脸的图片时 这种情况较为简单，只是直接使用了opencv库的
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。
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。
采集人脸图片的方法多种多样，可以直接从网上下载数据集，可以从视频中提取图片，还可以从摄像头实时的采集图片。
初学OpenCV开发，配置开发环境，大家都一般都是配置为debug模式，其实时间一长就会给大家带来很多困扰，就是发现OpenCV速度比较慢，感觉有点不真实。其实这个时候只要切换到Release模式下，一行代码都不用改，程序重新编译生成一下，速度都会得到明显的提升。这个就是Debug与Release模式的不同。但是我还一直没有尝试过OpenCV DNN模块在Release模式的表现如何，今天我在编译OpenCV4.1.2时候，一时兴起在Debug与Release模式下都测试了一下DNN模块的人脸检测功能，结果我自己惊讶到下巴掉下来了。没想到差距如此之大，详细看下面的对比试验。
随着人脸识别技术的发展，给我们的日常生活带来了许多的便利，但是同样的也存在隐私的问题。以及可能被不法分子用于做一些违法事情。
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：
current_frame = self.br.imgmsg_to_cv2(data, "rgb8")
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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。
本章是设置 Python 2.7，OpenCV 和相关库的快速指南。 设置完成后，我们还将查看 OpenCV 的 Python 示例脚本和文档。
本系列人脸识别文章用的是opencv2，最新版的opencv3.2的代码请参考文章： 《OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送》； 《人脸识别源码运行指南》（小编附在文末） 前段时间对人脸检测进行了一些尝试：人脸检测（C++/Python）（http://www.jianshu.com/p/504c081d7397）但是检测和识别是不同的，检测解决的问题是图片中有没有人脸；而识别解决的问题是，如果一张图片中有人脸，这是谁的脸。人脸检测可以利用opencv自带的分类器，但是人脸识别就需要自己收集数据，自
AI 科技评论按：本文来自著名的计算机视觉教学网站「pyimagesearch」，文章作者为 Adrian Rosebrock。在本文中，Adrian 将就「如何鉴别图像/视频中的真实人脸和伪造人脸」这一问题进行深入的分析，并介绍使用基于 OpenCV 的模型进行活体检测的具体方法。雷锋网 AI 科技评论编译如下。
本文小黄弟要向大家介绍的是用英特尔NCS2加速棒实现对tensorflow物体检测模型的加速，涉及到的内容有tensorflow物体检测模型，OpencvDNN模块的使用，OpenVINO的使用。对这3个模块了解的同志看起来会比较愉快，不了解的看了也能有助于睡眠。
这篇文章首先将简单介绍下基于深度学习的面部识别的工作原理，以及“深度度量学习”（deep metric learning）的概念。接下来我会帮你安装好面部识别需要的库。最后我们会发现，这个面部识别的实现能够实时运行。
之前的人脸识别考勤系统，已经依靠ｆａｃｅ＋＋和ｏｐｅｎｃｖ基本完成了功能初步测试。最后调试下的情况是：
这样的用户可能会拿到另一个人的照片。甚至可能他们的手机上就有其他人的照片或视频，他们可以用这样的照片或视频来欺骗识别人脸的相机（就像本文开头的图片那样）。
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
和网上各种首先你要有一个女朋友的系列一样，想进行人脸判断，首先要有脸， 只要能靠确定人脸的位置，那么进行两张人脸是否相似的操作便迎刃而解了。
照片、视频中的人脸有时也能骗过一些不成熟的人脸识别系统，让人们对人脸解锁的安全性产生很大怀疑。在这篇 4 千多字的教程中，作者介绍了如何用 OpenCV 进行活体检测（liveness detection）。跟随作者给出的代码和讲解，你可以在人脸识别系统中创建一个活体检测器，用于检测伪造人脸并执行反人脸欺骗。
您已经读了这本书，因此您可能已经对 OpenCV 是什么有了个概念。 也许您听说过似乎来自科幻小说的功能，例如训练人工智能模型以识别通过相机看到的任何东西。 如果这是您的兴趣，您将不会感到失望！ OpenCV 代表开源计算机视觉。 它是一个免费的计算机视觉库，可让您处理图像和视频以完成各种任务，从显示网络摄像头中的帧到教机器人识别现实中的物体。
在本书的第三部分中，您将体验一下机器学习和深度学习。 我们将探索和利用 OpenCV 的机器学习模块。 此外，您还将学习如何使用与人脸检测，跟踪和识别相关的最新算法来创建人脸处理项目。 最后，将向您介绍 OpenCV 和一些深度学习 Python 库（TensorFlow 和 Keras）的深度学习领域。
自从OpenCV3.3版本引入深度神经网络(DNN)模块之后，OpenCV对DNN模块支持最好的表现之一就是开始支持基于深度学习人脸检测，OpenCV本身提供了两个模型分别是基于Caffe与Tensorflow的，Caffe版本的模型是半精度16位的，tensorflow版本的模型是8位量化的。同时OpenCV通过与OpenVINO IE模型集成实现了底层硬件对对象检测、图像分割、图像分类等常见模型加速推理支持。OpenVINO框架本身提供直接快速开发应用原型的模型库，对很多常见视觉任务都可以做到快速演示支持。说起人脸的Lankmarks提取，最早的OpenCV跟DLib支持的方式都是基于AAM算法实现的68个人脸特征点的拟合模型，另外OpenCV中支持landmark的人脸检测会先加载一个很大的模型文件，然后速度感人，觉得还有很大的改进空间。好处是OpenCV自己提供了一个训练工具，可以自己训练模型。常见的MTCNN同时实现了人脸检测跟landmarks检测，但是只支持5点检测。而OpenVINO自带的Landmark检测模型基于自定义的卷积神经网络实现，取35个人脸各部位关键点。
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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