人工智能视觉:基于OpenCV的人脸识别技术的深度解析 🚀一、OpenCV简介 OpenCV 的全称是 Open Source Computer Vision Library,是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV 是由英特尔公司发起并参与开发,以 BSD 许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV 可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该...
本程序进行人脸检测时,使用了OpenCV中已经训练好的级联分类器haarcascade_frontalface_default.xml检测正面人脸,调用函数cv2.CascadeClassifier加载该级联分类器,然后使用函数faceCascade.detectMultiScale检测出图片中所有的人脸,该函数由分类器对象调用。 二、人脸识别 0、准备图片 1、LBPH人脸识别 代码 import cv2 import nu...
text, textColor, font=fontStyle)# 转换回OpenCV格式returncv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)# 人脸检测defdetect_face(src_img):# 导入人脸检测模型face_cascade = cv2.CascadeClassifier('./data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml')# 灰度转换gray = cv2.cvtColor(src_img, cv2...
4、接下来的这一段代码,就是用于比较上一步的到的人脸编码和我们最开始保存的人脸编码,如果识别出来是同一个人,那么就在图像上标记这个人的名字,否则就标记成未知的人。识别的效果如下 小结 这是基于python、dlib、Face recognition、OpenCV等库实现的人脸识别,还有很多其它的方法。下面的链接是一些主流的人脸识...
一、人脸检测和人脸识别的概念 人脸检测只是识别到有人脸,能获取到一个人脸的大概位置,有几个人脸,而人脸识别是要获取到人脸特征做对比,识别这个人脸。 二、人脸检测 OpenCV(开源计算机视觉库)完成人脸检测的功能,提供了丰富的Api。下载地址:https://opencv.org/releases/ ...
使用OpenCV进行人脸识别 人脸识别对人类来说是一项简单的任务。成功的人脸识别往往能够有效识别内部特征(眼睛、鼻子、嘴巴)或外部特征(头部、脸部、发际线)。在这里的问题是,人脑是如何对其进行编码的? David Hubel 和 Torsten Wiesel 表明我们的大脑有专门对场景的独特局部特征作出响应的神经元,比如线条、边缘角度或运...
OpenCV 在上述研究的基础上,实现了将 Haar 级联分类器用于人脸部特征的定位。可以直接调用 OpenCV 自带的 Haar 级联特征分类器来实现人脸定位。 除此以外, OpenCV 还提供了使用 Hog 特征和 LBP 算法的级联分类器。 Hog 级联分类器主要用于行人检测。 级联分类器的使用 训练级联分类器很耗时,如果训练的数据量较大...
基于OpenCV实现人脸识别案例随着科技的发展,人脸识别技术已经深入到各个领域,如安全监控、人机交互、智能家居等。OpenCV作为一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的人脸识别功能。本文将介绍如何使用OpenCV实现人脸识别的案例。一、概述人脸识别是指利用计算机技术将人脸特征提取出来,并将其与已知的人脸特征进行比对,从而实现身...
lable_ids.append(count)# 显示结果帧cv2.imshow("Face Capture", frame)# 按下'q'键退出循环ifcv2.waitKey(1) &0xFF==ord('q'):break# 训练人脸识别器recognizer.train(faces, np.array(lable_ids))print("yml_name",yml_name)# 保存训练好的模型recognizer.save(yml_name)# 释放摄像头并关闭窗口cap...
基于深度学习的人脸识别基本上分为两步完成,第一步是人脸检测与对齐;第二步是人脸特征提取与比对;在第一步中人脸检测与landmark检测,实现人脸对齐,对齐又分为2D/3D对齐;第二步中提取人脸特征数据,从1…