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OpenCV人脸检测

所以接下来会分享一些关于OpenCV有趣的小案例,毕竟要让学习变得有趣。 本次就来了解一下,如何通过OpenCV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。...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。

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OpenCV 人脸检测(一)

该文件夹包含了所有OpenCV人脸检测的XML文件,这些文件可用于检测静止图像、视频和摄像头所得到的图像中的人脸。 ? 假设我们已将上述文件夹都拷贝到了项目文件夹中。...下面的例子我们来检测静止图像中人脸,视频帧流中人脸检测的方法也大致一样。 ?...人脸检测",fontSize =16, color="b") plt.show() 检测的结果如下(图中不看镜头的那位大牛是发表“泡利不相容”原理的泡利,被检测出了侧脸): ?...opencv_source_code/samples/python/facedetect.py ''' scaleFactor是每次迭代的缩放比例,越小(比1大)越可能检测到更多的人脸,但更可能重复。...minNeighbors 是每个人脸矩形保留尽量数目的最小值,整数。越小越可能检测到更多的人脸。 minSize 和maxSize 可以加入尺寸过滤。

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OpenCV学习入门(一):人脸检测

看到英语就头大的同学可以看下我的翻(chě)译(dàn): 我们以动态链接库(DLL)的形式使用OpenCV库,这些库里包含了OpenCV所有的算法和信息。...我们根据OpenCV安装目录下opencv\build\doc里opencv_tutorials的指导来学习一下吧。我选择了objdetectmodule....Object Detection-->Cascade Classifier作为第一个实验,这个是从摄像头实时检测当前的人脸和人眼并显示的程序,先不管他的原理,只是觉得好玩,先调动起兴趣最重要!...(五)代码 在给定代码基础上,可以自己改一改,玩一玩,我试着加入了鼻子的检测,挺好玩的,具体code: // face.cpp : Defines the entry point for the console..."opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include #include <

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视频人脸检测——OpenCV版(三)

视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本,图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——OpenCV版(二)》 实现思路: 调用电脑的摄像头,把摄像的信息逐帧分解成图片,基于图片检测标识出人脸的位置,...把处理的图片逐帧绘制给用户,用户看到的效果就是视频的人脸检测。...实现步骤 使用OpenCV调用摄像头并展示 获取摄像头: cap = cv2.VideoCapture(0) 参数0表示,获取第一个摄像头。...视频的人脸识别 这个时候,用到了上一节的《图片人脸检测——OpenCV版(二)》 把人脸识别的代码封装成方法,代码如下: def discern(img): gray = cv2.cvtColor...(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cap = cv2.CascadeClassifier( "C:\Python36\Lib\site-packages\opencv-master

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视频人脸检测——OpenCV版(三)

视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本,图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——OpenCV版(二)》 实现思路: 调用电脑的摄像头,把摄像的信息逐帧分解成图片,基于图片检测标识出人脸的位置,把处理的图片逐帧绘制给用户...,用户看到的效果就是视频的人脸检测。...实现步骤 使用OpenCV调用摄像头并展示 获取摄像头: cap = cv2.VideoCapture(0) 参数0表示,获取第一个摄像头。...视频的人脸识别 这个时候,用到了上一节的《图片人脸检测——OpenCV版(二)》 把人脸识别的代码封装成方法,代码如下: def discern(img): gray = cv2.cvtColor...(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cap = cv2.CascadeClassifier( "C:\Python36\Lib\site-packages\opencv-master

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基于Python的OpenCV人脸检测

一、文章概述 注意:本文只是人脸检测人脸识别的实现请参见本人另一篇博客:基于OpenCV+TensorFlow+Keras实现人脸识别 本文将要讲述的是Python环境下如何用OpenCV检测人脸,...本文的主要内容分为: 1、检测图片中的人脸 2、实时检测视频中出现的人脸 3、用运设备的摄像头实时检测人脸 二:准备工作 提前做的准备: 安装好Python3 下载安装OpenCV库,方法是pip...install opencv-python -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host=mirrors.aliyun.com/pypi.../simple 下载特征数据HAAR和LBP,这两种数据都能实现对人脸特征的提取,HAAR大多是小数计算所以运算速度较慢,LBP大多是整数计算运行速度较快。

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图片人脸检测——OpenCV版(二)

图片人脸检测 人脸检测使用到的技术是OpenCV,上一节已经介绍了OpenCV的环境安装,点击查看....技术实现思路 图片转换成灰色(去除色彩干扰,让图片识别更准确) 图片上画矩形 使用训练分类器查找人脸 具体实现代码 图片转换成灰色 使用OpenCV的cvtColor()转换图片颜色,代码如下: import...在使用OpenCV人脸检测之前,需要一个人脸训练模型,格式是xml的,我们这里使用OpenCV提供好的人脸分类模型xml,下载地址:https://github.com/opencv/opencv/...人脸识别分类器 classifier = cv2.CascadeClassifier( "C:\Python36\Lib\site-packages\opencv-master\data\haarcascades...( gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32)) if len(faceRects): # 大于0则检测人脸 for

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图片人脸检测——OpenCV版(二)

图片人脸检测 人脸检测使用到的技术是OpenCV,上一节已经介绍了OpenCV的环境安装,点击查看....技术实现思路 图片转换成灰色(去除色彩干扰,让图片识别更准确) 图片上画矩形 使用训练分类器查找人脸 具体实现代码 图片转换成灰色 使用OpenCV的cvtColor()转换图片颜色,代码如下: import...在使用OpenCV人脸检测之前,需要一个人脸训练模型,格式是xml的,我们这里使用OpenCV提供好的人脸分类模型xml,下载地址:https://github.com/opencv/opencv/...人脸识别分类器 classifier = cv2.CascadeClassifier( "C:\Python36\Lib\site-packages\opencv-master\data\haarcascades...( gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32)) if len(faceRects): # 大于0则检测人脸 for

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OpenCV实战:人脸关键点检测(FaceMark)

本教程仅利用OpenCV,不依赖任何其它第三方库来实现人脸关键点检测,这一特性是之前没有的。...因为OpenCV自带的samples中只有常见的人脸检测、眼睛检测和眼镜检测等(方法是harr+cascade或lbp+cascade)。...本教程主要参考Facemark : Facial Landmark Detection using OpenCV[1] 截止到2018-03-20,OpenCV3.4可支持三种人脸关键点检测,但目前只能找到一种已训练好的模型...Facemark API OpenCV官方的人脸关键点检测API称为Facemark。Facemark目前分别基于下述三篇论文,实现了三种人脸关键点检测的方法。...这里,我们可以使用OpenCV的Haar人脸检测器或者lbp人脸检测器来检测人脸。 2. 创建Facemark对象 创建Facemark类的对象。

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opencv:使用dlib进行人脸检测

人脸检测 随着人脸识别,人脸支付,换脸等业务等爆发,多的人都将目光放在人脸方面的研究上。...可以说,人脸检测是目前所有目标检测子方向中被研究的最充分的问题之一,它在安防监控,人机交互,金融支付,社交和娱乐等方面有很强的应用价值,也是整个人脸识别算法的第一步。...问题描述 人脸检测的目标就是从图像中找到所有的人脸对应的位置,算法结果输出的是人脸在图像中所处的坐标。有些算法还会有其它的一些信息,比如性别,年龄,面部情绪等。...使用起来也是比较简单的,首先进行安装: pip install dlib pip install opencv-python 关于人脸检测这块的函数是get_frontal_face_detector...参考 人脸检测算法综述: https://zhuanlan.zhihu.com/p/36621308?

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OpenCV vs Dlib 人脸检测比较分析

人脸检测是计算机视觉最典型的应用之一,早期OpenCV的logo就是Haar人脸检测的示意图。...很多人的第一个OpenCV学习目标就是跑通Haar级联人脸检测,Dlib库在业内开始流行很大程度上是因为其HOG-SVM人脸检测OpenCV Haar的好,而近年来OpenCV和Dlib均已包含基于深度学习的人脸检测算法实现...OpenCV Haar Cascade人脸检测 算法无需赘言。 代码示例: ? 优点 1)几乎可以在CPU上实时工作; 2)简单的架构; 3)可以检测不同比例的人脸。...因此,最好使用OpenCV-DNN方法,因为它非常快速且非常准确,即使对于小尺寸的人脸也是如此。它还可以检测各种角度的人脸。所以OpenCV-DNN是首选。...人脸检测开源技术众多,除了OpenCV和Dlib,你还有什么推荐吗?欢迎留言~

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