then pass the blob# through our face embedding model to obtain the 128-d# quantification of the facefaceBlob = cv2.dnn.blobFromImage(face,1.0/255,
facedetection ├─dataset │├─Biden │├─chenglong │├─mayun │├─Trump │├─yangmi │└─zhaoliying ├─face_dete_model │├─deploy.proto.txt │└─res10_300x300_ssd_iter_140000_fp16.caffemodel │├─output ├─face_embeddings.py ├─nn4.small2.v1.t7 ├─recognize_face.py ...
using namespace cv; String face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_default.xml"; String smile_cascade_name = "haarcascade_smile.xml"; CascadeClassifier face_cascade; CascadeClassifier smile_cascade; String window_name = "Capture - Face detection"; int main() { VideoCapture capture; Mat frame;...
首先,使用必要的cv2导入,本书的每个脚本都有这个导入。然后,声明一个face_cascade变量,这是一个CascadeClassifier对象,用于加载人脸检测级联。 然后,用cv2.imread加载图像文件,将其转换成灰度图像,因为Cascade Classifier需要灰度图像。下一步,用face_cascade.detectMultiScale进行实际的人脸检测。 detectMultiScale的参数包括...
在预处理1后就是人脸检测函数,检测人脸并框定,代码中是faceDetection()函数。 原图: 预处理后: 在faceDetection()中,先转到YCrCb空间,接着进行二值化,目的是保留肤色部分,二值化的操作与学长博客中的一样,只是充分利用了numpy处理,去掉循环进行加速。形态学处理先后进行开运算和闭运算,这样会更光滑饱满。连通区域...
3. 进入桌面,并创建新的文件夹,名称为:Face_Detection,操作如下图: 4. 创建项目所在的虚拟环境,名称为:FD,操作如下图: 5. 进入虚拟环境,并查看默认已经安装的软件包。操作如下图: 【注意:在最前面有(FD),说明我们已经进入到了虚拟环境下。】
CatchVideo("Face detection", 0) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31. 32. 33. 34. 35. 36. 37. 38. 39. 40. 41. ...
imshow( "Capture - Face detection", frame ); } 实际中,循环读摄像头并用这个detectAndDisplay函数进行检测的代码可以这么写。 Mat frame;//存放摄像头捕获图像的frame变量,它是个Mat数据 while ( capture.read(frame) )//循环把摄像头图像放入frame...
17. 接下来,我们需要重新创建一个python文件,写一些新代码,利用mtcnn实现人脸检测。同样的方式,我们在项目Face_Detection文件夹下创建新的python代码文件,如图所示: 18. 文件创建好啦,接下来,我们写代码,非常简单啦 接下来,我们运行这个python代码文件,如下图: ...
//下载后放到C盘根目录即可.faceCascade.load("C:/haarcascade_frontalface_alt2.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 ...