face_detector/:由预训练的 Caffe 面部检测器组成,用来定位面部 ROI; Pyimagesearch/:该模块包含了 LivenessNet 类; videos/:这里提供了两段用于训练 LivenessNet 分类器的输入视频。 今天我们会详细地学习三个 Python 脚本。在文章结束后,你可以在自己的数据和输入视频上运行这三个脚本。按在教程中出现的顺序,...
https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/dnn_samples_face_detector_20180205_fp16/res10_300x300_ssd_iter_140000_fp16.caffemodel 2、'opencv_face_detector_uint8.pb' https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/dnn_samples_face_detector_20180220_uint8/opencv_face_detect...
$tree--dirsfirst--filelimit10 . ├──dataset │├──fake[150entries] │└──real[161entries] ├──face_detector │├──deploy.prototxt │└──res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel ├──model │├──__init__.py │└──livenessnet.py ├──fake ├──real ├──gather_e...
face_detector/:由预训练的 Caffe 面部检测器组成,用来定位面部 ROI; Pyimagesearch/:该模块包含了 LivenessNet 类; videos/:这里提供了两段用于训练 LivenessNet 分类器的输入视频。 今天我们会详细地学习三个 Python 脚本。在文章结束后,你可以在自己的数据和输入视频上运行这三个脚本。按在教程中出现的顺序,...
）。可以在 dnn 样本的 face_detector 子目录中找到基于 Caffe 的人脸检测器：image
res10_300x300_ssd_iter_140000_fp16.caffemodel包含实际权重训练模型文件。 opencv_face_detector_uint8.pb包含实际权重训练模型文件。 opencv_face_detector.pbtxt定义模型结构配置文件 函数cv2.dnn.blobFromImage(image[, scalefactor[, size[, mean[, swapRB[, crop[, ddepth]]])作用:对图像进行预处理,包括...
face_detector/:由预训练的 Caffe 面部检测器组成,用来定位面部 ROI; Pyimagesearch/:该模块包含了 LivenessNet 类; videos/:这里提供了两段用于训练 LivenessNet 分类器的输入视频。 今天我们会详细地学习三个 Python 脚本。在文章结束后,你可以在自己的数据和输入视频上运行这三个脚本。按在教程中出现的顺序,...
opencv_face detector.pbtxt: 定义模型结构的配置文件 opencv_face_detector_uint8.pb: 包含实际层权重的训练模型文件 使用预训练的模型执行人脸检测时主要包含下列步骤: 调用cv2.dnn.readNetFromCaffe)或 cv2.dnn.readNetFromTensorflow0函数加载模型,创建检测器 ...
gender_net.caffemodel:用于性别检测的预训练模型权重。 deploy_gender.prototxt:性别检测模型的模型架构。 age_net.caffemodel:用于年龄检测的预训练模型权重。 deploy_age.prototxt:年龄检测模型的模型架构。 res10_300x300_ssd_iter_140000_fp16.caffemodel:用于人脸检测的预训练模型权重。
OpenCV在其深度学习例子程序里包含了人脸检测(Face Detection)和人脸识别(Face Recognition)的样例程序。人脸检测和物体识别类似,是利用谷歌的TensorFlow框架训练的深度学习网络,只是参数不同。 ModelScaleSize WxHMean subtractionChannels order MobileNet-SSD, Caffe0.00784 (2/255)300x300127.5 127.5 127.5BGR ...