注释:camera.read()返回捕获结果和当前帧,若成功则继续。 第五步:检测人脸 我们将使用dlib库中的人脸检测器来识别图像中的人脸。 # 使用dlib的HOG人脸检测器detector=dlib.get_frontal_face_detector()# 将帧转换为灰度图像以便进行检测gray_frame=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 检测人脸faces=detector...
主要有get_face_from_camera.py,get_features_into_CSV.py和face_reco_from_camera.py这三个py文件; 2.1 get_face_from_camera.py / 采集构建XXX人脸数据 人脸识别需要将 提取到的图像数据 和 已有图像数据 进行比对分析,所以这个py文件实现的功能就是 采集构建XXX的人脸数据 ; 程序会生成一个窗口,显示调用的...
github源码地址: https://github.com/lixi5338619/camera_face_check 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。 原始发表:2019/03/30 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除 前往查看 github git 开源 腾讯云测试服务 tensorflow ...
先说下人脸检测( Face Detection ) 和 人脸识别 ( Face Recognition ) ,人脸检测是达到检测出场景中人脸的目的就可以了,而后者不仅需要检测出人脸,还要和 已有人脸数据进行比对,识别出是否在数据库中,或者进行身份标注之类处理,人脸检测 和 人脸识别 两者有时候可能会被理解混淆; Wikipedia 关于人脸识别系统 / Face...
Look at the camera and wait ...') count = 0 while True: # 从摄像头读取图片 sucess, img = cap.read() # 转为灰度图片 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人脸 faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(...
2.1get_face_from_camera.py / 采集构建XXX人脸数据 人脸识别需要将 提取到的图像数据 和已有图像数据进行比对分析,所以这个py文件实现的功能就是采集构建XXX的人脸数据; 程序会生成一个窗口,显示调用的摄像头实时获取的图像(关于摄像头的调用方式可以参考我的另一博客//www.jb51.net/article/135512.htm); ...
2.创建人脸集合,并将步骤1返回的face_token加入到集合中去 3.通过python的if判断是否收录当前面孔 代码部分 1.获取面孔face_token import cv2 import requests import json url='https:///facepp/v3/detect' files={'image_file':open('4.jpg','rb')} ...
在项目中创建基础人脸识别的python文件faceDetection.py,并打开,写入代码: touch faceDetection.pygedit faceDetection.py 1)、导入基本库 importsyssys.path.remove('/opt/ros/kinetic/lib/python2.7/dist-packages')importcv2importdlibfrom ...
(fX + fW, fY + fH), (0, 255, 0), 2) # show our detected faces cv2.imshow("Face", frameClone) # if the 'q' key is pressed, stop the loop if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"): break # cleanup the camera and close any open windows camera.release() cv2.destroyAll...
2.1 get_face_from_camera.py / 采集构建XXX人脸数据 人脸识别需要将 提取到的图像数据 和 已有图像数据 进行比对分析,所以这个py文件实现的功能就是采集构建XXX的人脸数据;这里还是要推荐下小编的Python学习裙:【五八八,零九零,九四二】不管你是小白还是大牛,小编我都欢迎,不定期分享干货,包括小编自己整理的一份2018...