首先，我们需要安装Python环境及OpenCV模块，这里不再赘述了。安装OpenCV使用下面命令：pip install opencv-python 或 pip install opencv-python-headless 下面这个命令只安装不包含GUI的OpenCV版本。再者，我们需要准备一幅待识别人脸的图像。如下图：此外，如果你想进行人脸检测，还需要下载安装人脸识别模型。人脸识别模型...
4、接下来的这一段代码，就是用于比较上一步的到的人脸编码和我们最开始保存的人脸编码，如果识别出来是同一个人，那么就在图像上标记这个人的名字，否则就标记成未知的人。识别的效果如下 小结 这是基于python、dlib、Face recognition、OpenCV等库实现的人脸识别，还有很多其它的方法。下面的链接是一些主流的人脸识...
cv2.CascadeClassifier():这是 OpenCV 中的一个类,用于加载预先训练好的 Haar 级联分类器。 cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml':这是 OpenCV 自带的预训练 Haar 级联分类器文件路径,用于检测正面人脸。 '''# 打开默认摄像头cap = cv2.VideoCapture(0)''' 打开默认摄像头: cap = cv...
Opencv是一个开源的的跨平台计算机视觉库,内部实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法,对于python而言,在引用opencv库的时候需要写为import cv2。其中,cv2是opencv的C++命名空间名称,使用它来表示调用的是C++开发的opencv的接口 目前人脸识别有很多较为成熟的方法,这里调用OpenCv库,而OpenCV又提供了三种人脸识别方法...
这是一个基于 OpenCV 库和 tkinter 库开发的人脸识别程序。它可以从摄像头实时获取视频,并在视频中检测人脸并显示其姓名。 程序的大体流程如下: 加载Haar Cascade 分类器用于人脸检测。 打开摄像头并捕获实时图像。 循环处理捕获的图像: 将图像转换为灰度图像。
OpenCV 提供了 3 种人脸识别方法: 特征脸(EigenFaces )、人鱼脸(FisherFaces)和局部二进制编码直方图(Local Binary Patterns Histograms,LBPH)。 1. EigenFaces 人脸识别 EigenFaces 使用主要成分分析方法将人脸数据从高维处理成低维后,获得人脸数据的主要成分信息,进而完成人脸识别。
1.2、opencv图像灰度转换 灰度转换就是将图片转换成黑白图像。因为我们在人脸识别时,灰度图像便于识别, 代码语言:javascript 复制 importcv2 # 读取图像 im=cv2.imread('./zxc/2.jpg')# 灰度转换(第一个参数为ndarray对象,第二个参数为cv2中的常量),返回一个ndarray对象 ...
(python+opencv) 学习大纲 一.环境配置 反正都要下载 2.环境配置Pycharm如何安装 还要安装源码 二.编写日记 创建工程→创建Python file 创建一系列用到的工程 编写 01.读取图片 02.灰度转变(注:每进行一步都要记得复制) 03.修改尺寸 摁下某一键之后再退出...
OpenCV是一个视频和图像处理库,用于图像和视频分析,如面部检测、车牌读取、照片编辑、高级机器人视觉等。 DLIB库包含我们实现的“深度度量学习”,用于构建实际识别过程的人脸嵌入。 face_recognition库非常容易使用,我们将在我们的代码使用这个。 首先,在安装face_recognition之前...