//下载后放到C盘根目录即可.faceCascade.load("C:/haarcascade_profileface.xml");// 打开摄像头cv::VideoCapturecapture(0);if(!capture.isOpened()){std::cout<<"无法打开摄像头"<<std::endl;return-1;}// 创建窗口cv::namedWindow("Face Detection",cv::WINDOW_NORMAL);while(true){cv::Mat frame;cap...
可以直接打开摄像头对人脸进行识别,这些标识框也会跟随你的人脸移动。隐私问题,我这里对图片进行了识别。 3 相关类及函数介绍 opencv 中文文档 3.1 cv::VideoCapture 官方文档说明 功能:用于从视频文件、图像序列或摄像机捕获视频的类 3.1.1 open bool cv::VideoCapture::open(int index); 功能: 打开相机进行视频...
这里我拿出的是基于Fisher变换的人脸识别训练的模来进行人脸识别。 人脸识别的过程:1、打开摄像头 2、加载人脸检测分类器(haarcascade_frontalface_alt2.xml)和人脸模型 MyFaceFisherModel.xml 3、检测人脸 4、把检测到的人脸与人脸模型里面的对比,找出这是谁的脸。 5、如果人脸是自己拍照的人脸,显示自己的名字。 利...
该文件夹包含了所有 OpenCV 的人脸检测的 XML 文件,这些可用于检测静止图像、视频和摄像头所得到图像中的人脸。如下图所示:  - 人脸检测器(默认):haarcascade_frontalface_default.xml - 人脸检测器(快速 Harr):...
opencv摄像头人脸比对 opencv 人脸比对成功率 好久没写东西了,一来考试周,二来一直在看deep learning的东西,整理好了一个presentation的ppt,但不是很适合发博客上 人脸识别在OpenCV里面比较简单(我没想到这么简单……)直接调用cvHaarDetectObjects()即可,虽然也不是很好,比如偏头呀,用手遮之后detect的效果就很差强人意...
打开摄像头,人脸识别: #获取摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW) #打开摄像头 cap.open(0) while cap.isOpened(): #获取画面 flag, frame = cap.read() #人脸检测 faces = face_cascade.detectMultiScale(frame, 1.3, 2) img = frame ...
(0);//打开摄像头//cap.open("../data/test.avi"); //打开视频Mat img,imgGray;vector<Rect>faces;int c=0;if(!cap.isOpened()){return1;}while(c!=27){cap>>img;if(img.channels()==3){cvtColor(img,imgGray,CV_RGB2GRAY);}else{imgGray=img;}faceCascade.detectMultiScale(imgGray,faces,...
基于Opencv的人脸检测及识别 一、实验目的:我这里完成的是,将8张人脸图片(4组,每组两张)存入库中,选取1张图片,程序识别出与其匹配的另一张。 这里介绍分三个步骤完成该工作,①程序读取摄像头、拍照 ②程序从电脑文档中读取图片 ③检测人脸,并用红框框出人脸...
1、检测图片中的人脸 //头文件 #include<opencv2/objdetect/objdetect.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> usingnamespacecv; //人脸检测的类 CascadeClassifier faceCascade; intmain() { faceCascade.load("../data/haarcascade_frontalface_alt2.xml");//加载...
一个人脸检测的例子 这个例子,需要引用3个OpenCV的头文件: #include "opencv2/objdetect.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" 当然,也可以一步到位,把所有的OpenCv库都引了 #include "opencv2/opencv.hpp" 应用iostr...