往期目录 视频人脸检测——Dlib版(六) OpenCV添加中文(五) 图片人脸检测——Dlib版(四) 视频人脸检测——OpenCV版(三) 图片人脸检测——OpenCV版(二) OpenCV环境搭建(一) 更多更新,欢迎访问我的github:https://github.com/vipstone/faceai 前言 Dlib的人脸识别要比OpenCV精准很多,一个是模型方面的差距,在一方面和OpenCV的定位有关系,OpenCV是一个综合性的视觉处理库,既然这么精准,那就一起赶快来看吧。 视
前言 Dlib的人脸识别要比OpenCV精准很多,一个是模型方面的差距,在一方面和OpenCV的定位有关系,OpenCV是一个综合性的视觉处理库,既然这么精准,那就一起赶快来看吧。 视频人脸检测是图片
AiTechYun 编辑:nanan 暴徒生活(Thug Life)是一款非常火热的P图特效,通过加上此特效会让用户的视频或者照片变的非常有趣好玩。其拥有大量贴纸、滤镜效果、视频过渡效果等,使你的视频
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第3部分:程序设计篇(Python版),第1节《Python实时视频采集程序设计》,本章内容系统介绍:基于Python+opencv如何实现实时视频采集。
情人节写的那篇,在眼睛里添加女友照片,今天做了下修改。先是把贴图换成了写轮眼图片,再就是将单纯的图片展示改成了opencv调用摄像头,对实时获取的图片进行加工再予以展示,形成视频的效果:
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
摘要: 图像识别的新思路:眼睛纵横比,看看大牛如果用这种思路玩转识别眨眼动作! 📷 今天我们来使用面部标志和OpenCV 检测和计算视频流中的眨眼次数。为了构建我们的眨眼检测器,我们将计算一个称为眼睛纵横比(EAR)的指标,由Soukupová和Čech在其2016年的论文“使用面部标志实时眼睛眨眼检测”中介绍。 今天介绍的这个方法与传统的计算眨眼图像处理方法是不同的,使用眼睛的长宽比是更为简洁的解决方案,它涉及到基于眼睛的面部标志之间的距离比例是一个非常简单的计算。 用OpenCV,Python和dlib
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。
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。
本教程将教你如何使用dlib和Python执行目标跟踪(object tracking)。阅读今天的博客文章后,你将能够使用dlib实时跟踪视频中的目标。
介于我使用的是jupyter notebook,所以在安装dlib和opencv-python时是在
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。
PyImageSearch昨天发布的行人计数的Blog,详述了使用OpenCV和Dlib库中的检测和跟踪算法如何完成该功能。原网址开源代码需要F-Q才能下载,我已经下载并上传到百度云,在“我爱计算机视觉”公众号后台回复counter,即可收到百度云下载地址。
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。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1章《目录大纲篇》,本章内容系统介绍,《人脸识别项目完整实战》系列博文的目录结构,共8大部分53个章节。
本文将介绍如何使用OpenCV和Dlib实现人脸变形(人脸->人脸和人脸->动物脸)。(公众号:OpenCV与AI深度学习)
在这篇文章中,你将学会如何使用OpenCV、Python和深度学习在图像和视频流中执行人脸识别。我们今天将在这里使用的基于深度学习的面部嵌入,既高度准确又能够实时执行。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第14章《实时人脸特征点标定程序设计》,本章内容详细介绍Win10 环境下,基于Visual Studio 2015 + Opencv + Dlib开发环境,如何实现实时视频流人脸特征点标定程序的设计。本文内容已经同步录制成视频课程,课程地址:《人脸识别完整项目实战》
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第13章《实时人脸检测程序设计》,本章内容详细介绍Win10 环境下,基于Visual Studio 2015 + Opencv + Dlib开发环境,如何实现实时视频流人脸检测程序的设计。本文内容已经同步录制成视频课程,课程地址:《人脸识别完整项目实战》
使用Nvidia Jetson Nano,您可以用很少的预算构建运行gpu加速的深度学习模型的独立硬件系统。它有点像树莓派,但速度比树莓派快得多。
如今,随着技术的不断进步,“变脸”技术不再是四川喜剧的“独门武功”。运用机器学习的方法,我们同样可以实现人脸“融合”。当然这里说的人脸融合指的是将两个人的人脸照片进行融合,至于融合的比例,要按照自己的喜好来定。人脸融合的效果我们先看视频。
OpenCV是计算机视觉开源工具中妇孺皆知的,但Dlib绝对是这几年快速上升的一颗新星,它并不追求大而全,但它实现的每一个模块和特性,都几乎是高质量开源算法的典范。
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
对每个人而言,真正的职责只有一个:找到自我。然后在心中坚守其一生,全心全意,永不停息。所有其它的路都是不完整的,是人的逃避方式,是对大众理想的懦弱回归,是随波逐流,是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
上周六搞了个修炼写轮眼,利用python代码定位眼球再贴图,有点太粗糙。今儿又周末,效果升级下,玩个变身超级赛亚人——
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)。
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。
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
MESSAGE("Build type: " ${CMAKE_BUILD_TYPE})
1.电极式眼动追踪:这种技术通过在眼球周围放置电极来测量眼睛的运动。它可以提供非常高的准确性和分辨率,但需要接触眼球,因此不太适合长时间使用或需要无接触测量的应用场景。
昨天PyImageSearch博主Adrian Rosebrock新发博文,使用Dlib计算机视觉库开发多目标跟踪的示例教程,代码和数据已开源。
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。
完成 Android 相机预览功能以后,在此基础上我使用 dlib 与 opencv 库做了一个关于人脸检测的 demo。该 demo 在相机预览过程中对人脸进行实时检测,并将检测到的人脸用矩形框描绘出来。具体实现原理如下:
“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
本文将介绍计算机视觉相关的经典书籍,顶级期刊/会议,在线学习课程,常用开源库和安利小工具等。 简介 计算机视觉(Computer Vision) 计算机视觉是一个跨学科领域, 涉及如何使计算机能够获得从数字图像或视频的高层次理解。从工程学的角度来看, 它寻求自动化人类视觉系统可以做的任务。 Reference:https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_vision 计算视觉相关条目 Outline of computer vision Reference:https:
上个案例中我们讲了如何用PaddlePaddle进行车牌识别的方法,这次的案例中会讲到如何用PaddlePaddl进行人脸识别,在图像识别领域,人脸识别也属于比较常见且成熟的方向了,目前也有很多商业化的工具进行人脸识别。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位或检测、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身
以下资料按字母表顺序排列 Abseil : https://abseil.io/docs/python/quickstart Abseil 是用于构建 Python 应用程序的 Python 库代码,主要用于处理程序的命令行输入。 Airium : https://pypi.org/project/airium/ Airium 是一个简单易用的 Python 库,让用户能够用 Python 语言书写 HTML 代码。 BeautifulSoup : https://www.crummy.com/
face_recognition 宣称是史上最强大,最简单的人脸识别项目。据悉,该项目由软件工程开发师和咨询师 Adam Geitgey 开发,其强大之处在于不仅基于业内领先的 C++ 开源库 dlib 中的深度学习模型,采用的人脸数据集也是由美国麻省大学安姆斯特分校制作的 Labeled Faces in the Wild,它含有从网络收集的 13,000 多张面部图像,准确率高达 99.38%。此外,项目还配备了完整的开发文档和应用案例,特别是兼容树莓派系统。简单之处在于操作者可以直接使用 Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。
我们运用Python 3.8.1版本,爬取网络数据,基于卷积神经网络(CNN)的图像处理原理,搭建口罩识别技术训练集,构建人脸识别系统,最终建立高校师生行踪查询管理系统。
OpenCV添加文字的方法putText(...),添加英文是没有问题的,但如果你要添加中文就会出现“???”的乱码,需要特殊处理一下。 下文提供封装好的(代码)方法,供OpenCV添加中文使用。 往
该系统可以检测一个人在开车时是否困倦,如果有的话,可以通过使用语音消息实时提醒他。该系统使用网络摄像头和电话摄像头进行实时数据传输。
https://github.com/maelfabien/Machine_Learning_Tutorials
昨天情人节,写了个表白的小代码,将女友照片进行缩放,自动贴到我照片眼球处,表达“我的眼里只有你”。
引言 大家纷纷@官方微信 给自己的头像加上一顶圣诞帽。当然这种事情用很多P图软件都可以做到。但是作为一个学习图像处理的技术人,还是觉得我们有必要写一个程序来做这件事情。而且这完全可以作为一个练手的小项目,工作量不大,而且很有意思。 用到的工具 OpenCV(毕竟我们主要的内容就是OpenCV...) dlib(前一篇文章刚说过,dlib的人脸检测比OpenCV更好用,而且dlib有OpenCV没有的关键点检测。) 用到的语言为Python。但是完全可以改成C++版本,时间有限,就不写了。有兴趣的小伙伴可以拿
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 北京市交管局8月3日发布消息,警方今年增加了可拍摄“分心驾驶”违法行为的电子眼。 目前,全市共有1900余处“电子警察”可以对“手持方式接打移动电话、收发信息、观看手机视频、操作手机软件、通过车载电子显示屏观看视频节目以及长时间操作车载电子显示屏导航系统”等分心驾驶交通违法行为进行抓拍记录,并纳入执法系统。 其实,除了“分心驾驶”外,“疲劳驾驶”也是非常危险的一种行为。 提起疲劳驾驶,很多人不以为然,在驾驶机动车过程中困意袭来,总想着“再坚持一会儿就到站
【导读】本文是Stephanie Kim的一篇博文你,作者探讨的是一个老生常谈的话题“人脸识别”,介绍针对人脸识别任务的一个特定的开源库——OpenFace。作者之所以专门介绍该开源库,说明该库必然是
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。
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