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文件中人脸特征进行比较,如果成功匹配则写入考勤文件attendance.csv 文章前半部分为一步步实现流程介绍,最后会有整理过后的完整项目代码。 一、项目实现 A. 注册: 导入相关包 import cv2 import...
importcv2importnumpyasnp# 输入人脸信息person_name =input("请输入姓名:")# 加载人脸级联分类器(用于检测人脸)face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades +"haarcascade_frontalface_default.xml")# 打开摄像头cap = cv2.VideoCapture(0)# 创建LBPH人脸识别器recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecogniz...
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...
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对象可以用来检测人脸 face_detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml'...
OpenCV 用于图像中人脸检测 我们将构建一个检测器来识别 Unsplash照片中的人脸。input_image在开始编码之前,请确保将图片保存到您的工作目录并将其重命名为。步骤 1:导入 OpenCV 包 现在,让我们导入OpenCV并使用以下代码行输入输入图像路径:import cv2imagePath = 'input_image.jpg'第 2 步:读取图像 然后,我们...
pip install opencv-python 这将安装OpenCV库的最新版本。3. 等待命令执行完毕,OpenCV库就安装完成了 在安装好OpenCV库后,你就可以在Python中使用它进行各种图像处理操作。你可以读取和展示图片,对图像进行滤波、边缘检测、人脸识别等处理,还可以进行视频流的处理和实时图像分析等。需要说明的是,安装完成后,导入该...
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...
CatchUsbVideo("识别人脸区域", int(sys.argv[1])) 程序正确的识别出了我的脸,加上空白行不到50行代码,还是很简单的。当然,绝大部分的工作OpenCV已经默默地替我们做了,所以我们用起来才这么简单。关于代码有几个地方需要重点交代,首先就是人脸分类器这行: ...
OpenCV 是最流行的计算机视觉库,原本用 C 和 C++ 开发,现在也支持 Python。 它使用机器学习算法在图像中搜索人的面部。对于人脸这么复杂的东西,并没有一个简单的检测能对是否存在人脸下结论,而需要成千上万的特征匹配。算法把人脸识别任务分解成数千个小任务,每个都不难处理。这些任务也被称为分类器。
OpenCV 是最流行的计算机视觉库,原本用 C 和 C++ 开发,现在也支持Python。 它使用机器学习算法在图像中搜索人的面部。对于人脸这么复杂的东西,并没有一个简单的检测能对是否存在人脸下结论,而需要成千上万的特征匹配。算法把人脸识别任务分解成数千个小任务,每个都不难处理。这些任务也被称为分类器。