第二步,就是为模型训练收集训练数据,还是通过摄像头逐帧来收集,在脚本运行过程中,会提示输入用户id,请从0开始输入,即第一个人的脸的数据id为0,第二个人的脸的数据id为1,运行一次可收集一张人脸的数据 脚本时间可能会比较长,会将摄像头每一帧的数据进行保存,保存路径在项目目录下的Facedat目录,1200个样本后退...
2|0第一部分:人脸检测关于如何进行人脸检测,现在主流的方法有很多,像早期使用的Haar级联分类器,Opencv可以直接调用,使用方便、简单,但是准确性和鲁棒性都较低,且如果有使用过的经验的话,就会发现很容易受到光照等环境因素的影响。这里就不多赘述了,具体实现和原理可以参考https://www.cnblogs.com/zyly/p/9410563....
用OpenCV打开摄像头 利用OpenCV自带的人脸探测器探测人脸 采集不同人的人脸并结合LFW的人脸数据准备数据集 对数据集进行预处理 用自己的数据集训练神经网络模型用于人脸识别 用训练好的数据集实现人脸识别 在开始上面的第六项之前,要先把之前训练好的CNN模型存储下来,并定义一个预测人脸的函数,最后在人脸识别程序中加载...
opencv中人脸检测使用的是 detectMultiScale函数。它可以检测出图片中所有的人脸,并将人脸用vector保存各个人脸的坐标、大小(用矩形表示)所以我们遍历返回的人脸数据faces就可以使用opencv中的rectangle()方法绘制人脸矩形框,函数由分类器对象调用。 函数的相关参数介绍: cv2.rectangle(img, pt1, pt2, color, thickness)...
OpenCV初接触,图片的基本操作 使用OpenCV通过摄像头捕获实时视频并探测人脸、准备人脸数据 图片数据集预处理 利用人脸数据训练一个简单的神经网络模型 用CNN模型实现实时人脸识别 用Facenet模型提取人脸特征 通过K折交叉验证选取最佳的KNN模型实现人脸分类 SVM、Pickle vs HDF5、性能和日志 ...
OpenCV初接触,图片的基本操作 使用OpenCV通过摄像头捕获实时视频并探测人脸、准备人脸数据 图片数据集预处理 利用人脸数据训练一个简单的神经网络模型 用CNN模型实现实时人脸识别 用Facenet模型提取人脸特征 通过K折交叉验证选取最佳的KNN模型实现人脸分类 SVM、Pickle vs HDF5、性能和日志 ...
首先简要讲解数据集训练生成模型的原理,这里使用的是LBPH算法,在OpenCV模块中已经有内嵌的方法cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create(),为了方便小伙伴们读懂之后的代码,在这里先举一个简单的人脸模型训练的小案例。 第一步:采集人脸数据,网络上有许多案例Demo,不再赘述,代码如下: ...
这是一个基于spring boot + maven + opencv 实现的Demo教程项目 以学习交流为目的,贯穿样本处理、模型训练、图像处理、对象检测、对象识别等技术点 java语言的深度学习项目,在整个开源社区来说都相对较少;拥有完整的训练、检测、识别过程的开源项目更是少之又少!!
OpenCV4.1已经发布将近一年了,其人脸识别速度和性能有了一定的提高,这里我们使用opencv来做一个实时活体面部识别的demo 首先安装一些依赖的库 pipinstallopencv-python pipinstallopencv-contrib-python pipinstallnumpy pipinstallpillow 需要注意一点,最好将pip设置国内的阿里云的源,否则安装会很慢 ...