二、人脸检测 2.1、获取特征数据 开始人类检测之前,我们要先获取一个特征数据。在opencv安装目录中,cv2/data文件夹,进入该文件夹后,里面全是特征文件,我们一般选用haarcascade_frontalface_default.xml。 2.1、检测人脸 我们可以把特征文件复制到我们项目下,也可以直接用绝对路径引用。cv2.CascadeClassifier对象可以用来检测...
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...
六、检测多个人脸 此次可以识别多个人脸,与识别一个人脸的代码基本相同,这次换了一个分类器,即OpenCV自带的默认人脸识别分类器,调整了一下detectMultiScale的参数,识别结果较为准确,但是有一个人脸未识别出来。 6.1 代码实现 6.2 效果展示 可以看到识别的不算准确,c位的人脸没有被识别出来,我挑了很多次参数也换了分...
face_name ='xxxx'# 该人脸的名字# 加载OpenCV人脸检测分类器face_cascade = cv2.CascadeClassifier("D:/BaiduNetdiskDownload/python/opencv/opencv-4.5.1/""data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml") recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()# 准备好识别方法LBPH方法camera = cv2.VideoCaptu...
与上篇通过摄像头动态识别人脸一样,先下载好opencv-python、face-recognition,这里因为使用的是照片对比的方式,特意使用tkinter画了一个简单的GUI方便操作。 在python 3以上版本tkinter是环境自带的,所以这里不需要安装 2.代码示例 importos importcv2 importnumpyasnp ...
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...
使用python-opencv 实现人脸识别功能。 思路如下: 1.使用opencv库打开摄像头。 2.加载opencv中自带的人脸特征识别分类器 3.输出结果 代码如下: importcv2importmatplotlib.pyplot as plt#1.读取笔记本相机cap =cv2.VideoCapture(0)#2.在每一帧数据中进行人脸识别检测while(cap.isOpened()): ...
视频人脸检测 OpenCV打开摄像头特别简单,只需要如下一句代码 capture = cv2.VideoCapture(0) # 打开摄像头 打开摄像头后,我们使用如下一句代码,来获取视频中的图片(每帧图片) ret, frame = capture.read() # 读取 有了图片我们就可以按照图片的识别方式来检测人脸了 ...
本项目的实现机制:基于OpenCV使用Haar级联与dlib库进行人脸检测及实时跟踪,应用LBPH算法开发了一个功能相对完整的人脸识别身份认证系统。系统采用sqlite3进行序列化数据存储,能够进行人脸识别身份认证,并拥有基于PyQt5设计的GUI实现。 1、人脸识别原理 本算法通过调用摄像头采集图片同时将会调用Haar 级联分类器对摄像头获取画...
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。 import cv2 # 探测图片中的人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale( gray, scaleFactor = 1.15, minNeighbors = 5, minSize = (5,5), flags = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE...