废话不多说 直接上图这个是demo中用到的双目摄像头,一个是红外的,一个是正常的rgb摄像头两个usb接口,在电脑上呈现两路摄像头通道程序检测RGB输出图像,当检测到有人脸时,用RGB人脸的位置到红外画面的位置去检测人脸如果没有检测到,说明当前目标为非活体当在红外画面检测到人脸时,说明当前目标为活体目标再继续使用RGB图像提取特征值下面为demo效果图 DEMO源码地址:https://gitee.com/jch/FaceAliveDEMO中用的C#封装库为:https://github.com

废话不多说 直接上图 这个是demo中用到的双目摄像头,一个是红外的,一个是正常的rgb摄像头两个usb接口,在电脑上呈现两路摄像头通道程序检测RGB输出图像,当检测到有人脸时,用RGB人脸的位置到红外画面的位置去检测人脸如果没有检测到,说明当前目标为非活体当在红外画面检测到人脸时,说明当前目标为活体目标再继续使用RGB图像提取特征值下面为demo效果图 DEMO源码地址:https://gitee.com/jch/FaceAliveDEMO中用的C#封装库为:https://github.co

1.首先找到双目摄像头的VideoCapture的设备号,记住定义时要采用降序的方法定义:cv::VideoCapture Rcap(1); cv::VideoCapture Lcap(0); 2.分别定义 分别设置属性 cv::VideoCapture Lcap(1); Lcap.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 320); Lcap.set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,240); //open  left camera  cv::VideoCap

0.引言 利用python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,提取人脸特征,通过计算欧氏距离来和预存的人脸特征进行对比,达到人脸识别的目的: 可以自动从摄像头中抠取人脸图片存储到本地,然后提取构建预设人脸特征: 根据抠取的 / 已有的同一个人多张人脸图片提取128D特征值,然后计算该人的128D特征均值: 然后和摄像头中实时获取到的人脸提取出的特征值,计算欧氏距离,判定是否为同一张人脸: 人脸识别 / face recognition的说明: wikipedia 关于人脸识别系统 / fac

注: 从外设摄像装置中获取图像帧,把每帧的图片与人脸特征进行匹配,用方框框住识别出来的人脸 需要用到的函数: CvHaarClassifierCascade* cvLoadHaarClassifierCascade( const char* directory, CvSize orig_window_size ); 第一个参数:训练好的级联分类器的路径 第二个参数:级联分类器训练中采用的检测目标的尺寸 #include "stdafx.h" #include "iostrea

通过电脑摄像头识别事先指定的模板图像,实时跟踪模板图像的移动[用灰色矩形框标识] ps:一开始以为必须使用OpenCV Manager,可是这样会导致还需要用户去额外安装一个apk,造成用户体验很差,后来在网上找到一些牛人说的方法,实现了可以不用安装OpenCV Manager,直接加载其需要的静态库,从而优化了用户体验. 效果如图所示:

实验目的: 使用stm32驱动OV7725摄像头进行图像实时采集,在tft屏幕上实时显示并识别图像中的特定颜色,在颜色的周围画上框. 实验现象: 我的工程代码链接: http://download.csdn.net/detail/hongbin_xu/9749105 程序移植自阿莫论坛某位大神的程序. 链接:http://www.amobbs.com/thread-5499408-1-1.html?_dsign=85056954 实现原理: 将摄像头的数据读出写入tft屏,读取tft屏幕上的像素

一.移动端车牌识别应用背景 (技术交流:18701686857  QQ:283870550) 随着经济水平的不断提高,汽车数量的不断激增为汽车管理带来了不小的难度.路边违章停车的现象越来越频繁.现在,车牌识别已经成为每个城市的车辆管理重点手段之一,有效.准确.及时的车牌识别可以方便警务人员的交通执法.停车场车辆管理等工作.伴随着智能终端以及4G技术的快速普及与发展,移动互联网时代已经全面爆发,出现了基于Android.iOS平台的移动端车牌识别sdk,完美集成核心车牌识别算法,为智慧停车客户提供

0.引言 利用python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,提取人脸特征,通过计算欧氏距离来和预存的人脸特征进行对比,达到人脸识别的目的: 可以自动从摄像头中抠取人脸图片存储到本地: 根据抠取的/已有的同一个人多张人脸图片提取128D特征值,然后计算该人的128D特征均值: 然后和摄像头中实时获取到的人脸提取出的特征值,计算欧氏距离,判定是否为同一张人脸: 效果如下: 图1 摄像头人脸识别效果gif 1.总体流程 先说下 人脸检测 (face detection) 和 人脸识别 (face

----------------------------边学边写边学习------------------------------------- 版本:2014a 调用摄像头 a = imaqhwinfo 如果出现下面的警告说明你没安装扩展工具.警告: No Image Acquisition adaptors found. Image acquisition adaptors may be available as downloadable support packages. Open Sup

今天无语了,linux14.04系统下,使用罗技c270摄像头.发现插上没有反应,系统版本: lenovo-myc@lenovomyc-Lenovo-Product:~/Downloads$ uname -a Linux lenovomyc-Lenovo-Product --generic #-Ubuntu SMP Wed Jul :: UTC x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux 找了一上午UVC驱动,最后发现是测试摄像头的程序cheese刚刚有点问题 --------

测试图像 摄像头分辨率为1280*1024,双目分辨率为2560*1024 ps:时钟频率太高,时序约束还得进一步细化,图像偶尔会出现部分雪花,下一步完善

#关于matlab如何读取图片.视频.摄像头设备数据# 参见:http://blog.csdn.net/u010177286/article/details/45646173 但是,关于摄像头读取,上文采用OS Generic Video Interface的插件,连简单使用他自己的函数GetSnapshot,来循环读取显示图片帧都很卡.这里推荐使用Webcams 这里推荐使用Webcams. 安装: matlab command windows中直接运行supportPackageInstal

主要参考了http://blog.csdn.net/awww797877/article/details/51171099这篇文章,其中需要添加的是:export ROS_PACKAGE_PATH=$ROS_PACKAGE_PATH:(此处加上自己的orb slam2的路径)

深圳市宁远电子提供的人脸识别模组可支持双目摄像头和3D结构光摄像头,在客户咨询中经常有被问到双目的为什么会比单目的成本高,区别在哪里,他们的适用于哪些场景呢?在此,深圳市宁远电子技术工程师就为大家详细解析,帮助大家选择更具性价比的人脸识别模组: 首先介绍一下单目摄像头,单目摄像头定义通过单目算法将实时非结构化的视频数据解析成结构化的数据,基于人的脸部特征,判断输入的人脸图像或者视频是否存在人脸 ,进而抓取面部关键信息的定位,分析获取性别及年龄等属性,可用于精准推广;能实时获取表情,可用作表情互动

虹软人脸识别 - faceId及IR活体检测的介绍 前几天虹软推出了 Android ArcFace 2.2版本的SDK,相比于2.1版本,2.2版本中的变化如下: VIDEO模式新增faceId(类似于之前文章中提到的trackId) 新增IR活体检测功能 新增IR.RGB的活体阈值设置 一.faceId介绍 1. 定义 在连续的视频帧中,当一个人脸进入视频画面直到离开,其faceId不变. 2. 应用场景举例 在门禁应用场景下,若一个人长时间停留在画面中,借助faceId的功能,在此人的人脸

虹软人脸识别 - faceId及IR活体检测的介绍 前几天虹软推出了 Android ArcFace 2.2版本的SDK,相比于2.1版本,2.2版本中的变化如下: VIDEO模式新增faceId(类似于之前文章中提到的trackId) 新增IR活体检测功能 新增IR.RGB的活体阈值设置 一.faceId介绍 1. 定义 在连续的视频帧中,当一个人脸进入视频画面直到离开,其faceId不变. 2. 应用场景举例 在门禁应用场景下,若一个人长时间停留在画面中,借助faceId的功能,在此人的人脸

今天又啥也没干 我完蛋了哦  就是没办法沉下心来,咋办....还是先来条NLP吧.. 七,凡事必有至少三个解决方法 对事情只有一个方法的人,必陷入困境,因为别无选择. 对事情有两个方法的人也陷入困境,因为他制造了左右两难,进退维谷的局面给自己. 有第三个方法的人,通常会找到第四,五个方法,甚至更多的方法. 有选择就是有能力,所以,有选择总比没有选择好. 至今不成功,只是说至今用过的方法都得不到想要的效果. 没有办法,只是说已知的办法都行不通. 世界上尚有很多我们过去没有想过,或者尚未认识的方法.

增强现实简称AR,是一种实时计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像的技术,这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并实现互动. 这里千万别和VR虚拟现实混了.简单说就是VR看到的场景都是假的,你在一个虚拟世界中观察或操作:AR看到的场景一部分真实一部分虚拟,同时把虚拟信息带入到现实世界里. 所有AR技术中,谷歌AR项目的知名度较高.3年前,谷歌旗下“ATAP”部门悄悄启动Project Tango计划,并推出Android原型机.这款原型机除了具备一般智能手机都有的功能之外,还配备一系列

基于USB3.0的双目相机测试小结之CC1605配合CS5642  双目 500w摄像头 CC1605双目相机评估板可以配合使用柴草电子绝大多数摄像头应用 如:OV5640.OV5642.MT9P031.MT9V034.MT9M001.MT9F002等等 本次测试以CS5642V3摄像头为例,sensor为OV5642 测试分辨率为 1280*720:720p 1280*1024:SXGA 1920*1080:1080p 2048*1024 2048*1536:3M 测试帧率:15fps 一.U