0. 引言 利用 Python 开发,借助 Dlib 库进行人脸检测 / face detection 和剪切:   1. crop_faces_show.py : 将检测到的人脸剪切下来,依次排序平铺显示在新的图像上: 实现的效果如 图1 所示,将 图1 原图中的 6 张人脸检测出来,然后剪切下来,在图像窗口中依次输出显示人脸: 2. crop_faces_save.py : 将检测到的人脸存储为单个人脸图像: 图 1 原图 和 crop_faces_show.py 处理后得到的平铺人脸图像窗

deepface是一个Python轻量级人脸识别和人脸属性分析(年龄.性别.情感和种族)框架,提供非常简单的接口就可以实现各种人脸识别算法的应用.deepface官方仓库为deepface.deepface提供了多种模型,模型下载地址为deepface_models. 安装方式: pip install deepface -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple deepface主要提供以下人脸识别算法,具体对应接口为: DeepFace.verif

Python人脸识别库face_recognition使用教程 face_recognition号称是世界上最简单的开源人脸识别库,可以通过Python或命令行识别和操作人脸.face_recognition提供了十分完整的技术文档和应用实例,人脸识别初学者建议研究该库上手.face_recognition的官方代码仓库为:face_recognition.face_recognition也有自己的官方中文文档,该文档详情见:face_recognition中文使用说明. 本文所有的代码和大部分

必备知识 Haar-like opencv api 读取图片 灰度转换 画图 显示图像 获取人脸识别训练数据 探测人脸 处理人脸探测的结果 实例 图片素材 人脸检测代码 人脸检测结果 总结 下午的时候,配好了OpenCV的Python环境,OpenCV的Python环境搭建.于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别,如下文. 必备知识 Haar-like Haar-like百科释义.通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征

Face Id是一款高端的人脸解锁软件,官方称:"在一百万张脸中识别出你的脸."百度.谷歌.腾讯等各大企业都花费数亿来鞭策人工智能的崛起,而实际的人脸识别技术是否有那么神奇? 绿帽识别器 固然是没有的!万万别再当一只井底之蛙! 互联网火速的发展,网络上大量Python程序员共享的各类资源库,人脸识别早就是各位程序员必备技能之一了,一点也不神奇. 如今只需用Python的数四十行代码就可以完成人脸定位!小编用马蓉照片做一个五官定位!固然python库使用到人工智能定位五官.让机器学习上千

如今Python程序员可以做深度学习算法实现人脸识别,得益于国外开源框架,虽然它不能达到face++和众多人脸识别公司,但实际应用并没有受到太大的压力.下图为tensorflow的5点定位加情感测试. 人脸识别的应用 不久前,新闻曝光一家奇葩公司.Python资深程序员使用相机人脸识别老板.当老板走进自己工作范围,电脑自动切换到自己的工作界面并实现报警!(脑洞大开,上班的各个都是人才.) 服气? 你还以为这个花梗是网络谣言吗? 还认为人脸识别技术特别复杂和高? 不!today Xiaobian用

http://blog.csdn.net/sunmc1204953974/article/details/49976045 人脸检测 #coding=utf-8 # -*- coding: utf-8 -*- import sys import dlib from skimage import io #使用dlib自带的frontal_face_detector作为我们的特征提取器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() #使用dlib提供的图片窗

前言 前一段时间,同事拿来的数据范围太大,用不了那么多(只需要一个乡镇的,结果拿来区县的),太多了加载也是问题.所以就让我给处理下. 由于文件较多,手动裁剪的话,我一个一个用ArcGIS工具箱中的工具进行裁剪,总体下来用了3个小时左右.后面由于需要再次缩小范围,这次再一个一个手动的话那就太坑了.我想到可以用Python写脚本来批量处理. 正文 在安装ArcGIS软件的时候是默认安装了Python的环境的,并且安装了arcpy库.但是,这个Python是2.7的,我以前学习的是用Python3.X

需要掌握知识python,opencv和机器学习一类的基础 过一段时间代码上传github,本人菜j一个,虽然是我自己谢的,也有好多不懂,或者我这就是错误方向 链接:https://pan.baidu.com/s/15IK5RWrRAr_wNLFreuK7VQ 提取码:ykkn 人脸识别的步骤: 人脸检测 haar人脸检测, lbp人脸检测 特征处理 图片大小尺寸统一 彩色灰度转换 图片编成一维矩阵 特征提取处理 归一化 特征选择-删除低方差的特征 分析进行特征降维 训练集与测试集以一定比例数据

概述: OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库 为什么有OpenCV? 计算机视觉市场巨大而且持续增长,且这方面没有标准API,如今的计算机视觉软件大概有以下三种: 1.研究代码(慢,不稳定,独立并与其他库不兼容) 2.耗费很高的商业化工具(比如Halcon, MATLAB+Simulink) 3.依赖硬件的一些特别的解决方案(比如视频监控,制造控制系统,医疗设备)这是如今的现状,而标准的API将简化计算机视觉程序和解决方案的开发,OpenCV致力于成为这样的标准API

原文连接:https://mp.weixin.qq.com/s/3BgDld9hILPLCIlyysZs6Q 哈喽,大家好. 今天给大家总结几个简单.好用的人脸识别算法. 人脸识别是计算机视觉中比较常见的技术,生活中,我们接触最多的人脸识别场景是人脸考勤,我之前还专门写过一篇人脸考勤的项目,感兴趣的朋友可以看看. 人脸识别的算法最核心的工作是从一张图片中识别出人脸的位置.识别的算法可以说是多种多样, 下面我就来为大家一一介绍下. 1. HoG人脸检测 该算法采用传统的机器学习算法来识别人脸.传统

首先给大家推荐一本书:机器学习算法原理与编程实践 本文内容全部转载于书中,相当于一个读书笔记了吧 绪论 1992年麻省理工学院通过实验对比了基于结构特征的方法与基于模版匹配的方法,发现模版匹配的方法要优于基于特征的方法. 以支持向量机为代表的统计学习理论在随后被应用到了人脸识别与确认中去.但是由于算法运行效率问题,很快被一种新的算法替代了.这就是2001年康柏研究院提出的基于简单矩形特征和AdaBoost的实时人脸检测系统.该方法的主要贡献包括: 1.可以快速计算简单矩形特征作为人脸图像特征 2

我们使用的是Image中的crop(box)功能,它需要一个参数box,元组 类型,元组包括4个元素,如:(距离图片左边界距离x, 距离图片上边界距离y,距离图片左边界距离+裁剪框宽度x+w,距离图片上边界距离+裁剪框高度y+h) 如图:(x, y, x+w, y+h), x,y是裁剪框左上角的坐标, x+w,y+h是右下角的坐标 # -*-coding:utf-8-*- from PIL import Image im = Image.open("renren.jpeg") # 图片

1.安装python,在这里我的版本是python 3.6 2.安装pycharm,我的版本是pycharm 2017 3.安装pip  pip 版本10 4.安装 numpy    :pip install numpy 5.安装opencv

import cStringIO import io import base64 from PIL import Image, ImageTk def img_crop_to_file(request): #获取文件 img_data = request.POST.get('imgUrl') ext = img_data.split('base64,')[0].split('/')[1].split(';')[0] img_data = img_data.split('base64,')[1]

案例一 导入图片 思路: 1.导入库 2.加载图片 3.创建窗口 4.显示图片 5.暂停窗口 6.关闭窗口 # 1.导入库 import cv2 # 2.加载图片 img = cv2.imread('a.png') # 3.创建窗口 cv2.namedWindow('window 1 haha') # 4.显示图片 cv2.imshow('window 1',img) # 5.暂停窗口 cv2.waitKey(0) # 6.关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 案例二 在图片

"""用Pythonp批量裁剪图片""" from PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as pltimport os # 定义待批量裁剪图像的路径地址IMAGE_INPUT_PATH = 'D:/2_Class'# 定义裁剪后的图像存放地址IMAGE_OUTPUT_PATH = 'D:/2_Class[0]'# 定义裁剪图片左.上.右.下的像素坐标BOX_LEFT, BOX_UP, BOX_RIGH

import sys  import ssl  from urllib import request,parse    # client_id 为官网获取的AK, client_secret 为官网获取的SK  #获取token  def get_token():      client_id =API Key    client_secret =Secret Key    host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=c

该项目基于Github上面的开源项目人脸识别face-recognition,主要是对图像和视频中的人脸进行识别,在开源项目给出的例子基础上对视频人脸识别的KNN算法进行了实现. 0x1 工程项目结构 0x2 项目中的3个py文件 recognize_people_from_image.py是对图片中的人脸进行识别. recognize_people_from_video.py是对视频中的人脸进行识别.特点:运行快,准确度低 recognize_people_from_video_knn.py是

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Nov 30 11:45:03 2018 @author: Administrator """ from osgeo import gdal from osgeo import osr import numpy as np import math import time lonMeter = 0.00001141 latMeter = 0.00000899 #M