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...
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...
1人脸检测实现 import numpy as npimport cv2# 实例化人脸分类器face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')#xml来源于资源文件。# 读取测试图片img = cv2.imread('faces.jpg',cv2.IMREAD_COLOR)# 将原彩色图转换成灰度图gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 开始...
text, textColor, font=fontStyle)# 转换回OpenCV格式returncv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)# 人脸检测defdetect_face(src_img):# 导入人脸检测模型face_cascade = cv2.CascadeClassifier('./data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml')# 灰度转换gray = cv2.cvtColor(src_img, cv2...
1. 基于Haar的人脸检测 在 OpenCV源代码中的“datalhaarcascades”文件夹中包含训练好的 Haar 级联分类器文件,示例如下: haarcascade_eye.xml::人眼检测 haarcascade_eye tree_eyeglasses.xml:眼镜检测 haarca
opencv python 人脸识别 opencv人脸识别程序,人脸任务在计算机视觉领域中十分重要,本项目主要使用了两类技术:人脸检测+人脸识别。代码分为两部分内容:人脸注册和人脸识别人脸注册:将人脸特征存储进数据库,这里用feature.csv代替人脸识别:将人脸特征与CSV文件中人脸特
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 ...
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 ...
人脸资源图片地址为:https://github.com/murtazahassan/Learn-OpenCV-in-3-hours/blob/master/Resources/lena.png Python中使用opencv-python库进行人脸检测示例代码 示例代码如下所示: 代码语言:javascript 复制 importcv2 faceCascade=cv2.CascadeClassifier("Resources/haarcascade_frontalface_default.xml")img=cv2.imread...
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