根据不同的模型数据,可以检测到不同的部位,比如眼睛:haarcascade_eye.xml检测也会出现误差,此时可以通过一些判断来筛选结果,比如先检测人脸,之外的部分可以过滤 或者根据两眼间距,计算出不可能的矩形,将其剔除,这也是图片识别比较好玩的地方 二、自动尺寸裁剪 现在需求是:根据一张照片(尺寸任意),截取人脸及周围,并裁...
获取人脸识别训练数据 看似复杂,其实就是对于人脸特征的一些描述,这样opencv在读取完数据后很据训练中的样品数据,就可以感知读取到的图片上的特征,进而对图片进行人脸识别。 import cv2 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml') 里卖弄的这个xml文件,就是opencv在GitHub上共享出来...
OpenCV中有许多可以进行人脸、人眼检测的特征文件,今天我们利用OpenCV中自带的特征文件haarcascade_frontalface_default.xml来进行人脸检测。 【OpenCV实战】OpenCV实现人脸检测“超详解”(含代码) 1、整体思路 2、代码详解 2.1从百度爬取图片 2.2训练数据 2.3测试,绘制框和标签 3、总结 4、参考 1、整体思路 第一:利用...
最近做LoRA模型训练时需要对一批图片进行人脸识别,并进行裁剪,然后设置特定的分辨率。 首先要导入cv库 import cv2如果没有opencv库的话要用pip先安装一个 pip install opencv-python 1、识别出图片面部,并截取…
(imagePath,"C:/Users/Lenovo/Desktop/12.jpg", rect.x-100, rect.y-100,500,500);//进行图片裁剪 System.out.println(String.format("人脸识别成功,人脸图片文件为: %s", outFile)); } /** * 裁剪图片并重新装换大小 * @param imagePath * @param posX * @param posY * @param width * @...
对齐人脸图像的裁剪是指将人脸图像中的人脸部分进行裁剪,并进行对齐操作,使得人脸在图像中的位置和角度更加统一,便于后续的人脸识别、表情分析等任务的进行。 OpenCV中对齐人脸图像的裁剪可以通过以下步骤实现: 人脸检测:使用OpenCV中的人脸检测算法,如Haar级联分类器或基于深度学习的人脸检测器,检测出图像中的人脸位置。
年会签到,拍自己的大头照,有的人可能会拍成横向的,需要旋转,用人脸检测并修正它(图片)。 1. 无脑检测步骤为:# Copy 1. opencv 读取图片,灰度转换 2. 使用CascadeClassifier()通过训练数据训练分类器 3.detectMultiScale()检测人脸 训练数据集下最基本的人脸haarcascade_frontalface_default.xml ...
3.C++层面使用OpenCV进行人脸识别 很多教程都把代码塞到JNI的cpp里,感觉看着太混乱,太难受了 根据单一职责原则,这里定义一个FaceDetector类专门用于识别传入的图片数组 并通过detectorFace方法进行识别后返回识别到的结果集,这样思路就清晰多了。 --->[src/main/cpp/FaceDetector.h]--- #include...
人脸检测使用的是于仕琪老师团队开源的人脸检测库,具体使用可参考往期文章,检测速度和准确率都很不错。 OpenCV DNN人脸检测模块使用步骤演示(基于OpenCV4.5.4) 效果如下: 同时OpenCV4.5.4 新增了DNN人脸识别模块,人脸识别部分的模型是由下面几位贡献者训练提供: ...
人脸识别技术是基于人的脸部特征,对输入的人脸图像或者视频流,首先判断其是否存在人脸,如果存在人脸,则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。 并依据这些信息,进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征,并将其与已知的人脸进行对比,从...