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...
1.基于Haar的人脸检测 2.基于深度学习的人脸检测 二、人脸识别 1.特征脸EigenFaces 2.人鱼脸FisherFaces 3.局部二进制编码直方图LBPH 4.DLIB 总结 前言 人脸检测有几种方法,主要讲2种,一种是基于Haar,另外一种基于深度学习,从效果上看肯定是后者效果较好,但是前者简单。 人脸识别讲4种方法,EigenFaces、FisherFaces...
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...
1.图片检测 代码如下(示例): import cv2 as cv def fac_detect_demo():#人脸检测函数 gray=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)#图片变为灰度图,人脸特征需在灰度图中查找 face_detector=cv.CascadeClassifier('E:/opencv/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml') #通过级联检测器cv.CascadeClass...
# 告诉OpenCV使用人脸识别分类器 classfier = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml") # 识别出人脸后要画的边框的颜色,RGB格式 color = (0, 255, 0) num = 0 while cap.isOpened(): ok, frame = cap.read() # 读取一帧数据 ...
识别流程 依赖库 importcv2importosfromPILimportImageimportnumpyasnp 录入脸部特征信息 # 选择分类器face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades +'haarcascade_frontalface_default.xml')# 使用默认摄像头,参数为0video_capture = cv2.VideoCapture(0)# 输入人脸录入者的姓名person_name =input("请输...
五、人脸检测 5.1 OpenCV自带的分类器 5.2 detectMultiScale方法 5.3 代码 5.4 效果展示 六、检测多个人脸 6.1 代码实现 6.2 效果展示 七、对视频的检测 7.1 所需函数 7.1.1 创建读取摄像头/视频对象的函数 7.1.2 读取视频帧函数 7.1.3 释放图像
我们先简单了解一下人脸识别的原理,然后跳转到编码部分! 在本文的最后,你将能够开发一个人脸识别程序来识别图像中的人脸! 目录 人脸检测概述 人脸识别概述 了解什么是OpenCV 使用Python实现 人脸检测概述 如果机器能够在没有人工干预的情况下自动检测图像中的物体会怎样?让我们看看:人脸检测是我们在图像中检测人脸的问题...
第一步是安装 OpenCV 和 Dlib。运行以下命令: pip install opencv-python pip install dlib 文件生成的路径如下(版本不同,路径会稍有差别): /usr/local/lib/python3.7/site-packages/cv2 如果在使用 Dlib 时出现问题,请参见文章:https://www.pyimagesearch.com/2018/01/22/install-dlib-easy-complete-guide/...
里卖弄的这个xml文件,就是opencv在GitHub上共享出来的具有普适的训练好的数据。我们可以直接的拿来使用。 训练数据参考地址:https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades 探测人脸 说白了,就是根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。