Summary:利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测(Facial Landmark Detection) Author:    Amusi Date:       2018-03-20 Note:       OpenCV3.4以及上支持Facemark 原文:OpenCV实战:人脸关键点检测(FaceMark) PS:点击“阅读原文”,可以下载所有源码和模型,记得给star哦! 教程目录 测试环境 引言 Facemark API Facemark训练好的模型 利用OpenCV代码

OpenCV人脸识别的原理 . 在之前讲到的人脸测试后,提取出人脸来,并且保存下来,以供训练或识别是用,提取人脸的代码如下: void GetImageRect(IplImage* orgImage, CvRect rectInImage, IplImage* imgRect,double scale) { //从图像orgImage中提取一块(rectInImage)子图像imgRect IplImage *result=imgRect; CvRect size; size.x=rectInI

本文系原创,转载请注明出处~ 小喵的博客:https://www.miaoerduo.com 博客原文(排版更精美):https://www.miaoerduo.com/c/dlib人脸关键点检测的模型分析与压缩.html github项目:https://github.com/miaoerduo/dlib-face-landmark-compression 人脸关键点检测的技术在很多领域上都有应用,首先是人脸识别,常见的人脸算法其实都会有一步,就是把人脸的图像进行对齐,而这个对齐就是通过关键点

前言 依赖库:opencv 2.4.9 /dlib 19.0/libfacedetection 本篇不记录如何配置,重点在实现上.使用libfacedetection实现人脸区域检测,联合dlib标记人脸特征点,最后使用opencv的FaceRecognizer实现人脸识别. 准备工作 1.配置好Opencv2.4.9.(Opencv3.1需要另外下载一个包才有FaceRecognizer) 2.配置好dlib 19.0(版本其实没有多大关系) 3.配置好ShiQi.Yu的人脸检测库 思想 训练

Opencv-Facial-Landmark-Detection 利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测(Facial Landmark Detection) Note: OpenCV3.4+OpenCV-Contrib以及上支持Facemark 下面是Amusi具体利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测的教程,**大家如果喜欢这个教程,记得给个star!**项目的教程和源码,只需要你在命令行或终端打开git后,输入下述命令即可,或者直接点击Clone or download

1.Easily Create High Quality Object Detectors with Deep Learning 2016/10/11 http://blog.dlib.net/2016/10/easily-create-high-quality-object.html dlib中的MMOD实现使用HOG特征提取,然后使用单个线性过滤器.这意味着它无法学习检测出具有复杂姿势变化的物体.HOG:方向梯度直方图(Histogram of oriented gradient)是在计算机

上一个代码只能实现小数据的读取与训练,在大数据训练的情况下.会造内存紧张,于是我根据keras的官方文档,对上一个代码进行了改进. 用keras实现人脸关键点检测 数据集:https://pan.baidu.com/s/1cnAxJJmN9nQUVYj8w0WocA 第一步:准备好需要的库 tensorflow  1.4.0 h5py 2.7.0 hdf5 1.8.15.1 Keras     2.0.8 opencv-python     3.3.0 numpy    1.13.3+mkl 第

用keras实现人脸关键点检测 改良版:http://www.cnblogs.com/ansang/p/8583122.html 第一步:准备好需要的库 tensorflow  1.4.0 h5py 2.7.0 hdf5 1.8.15.1 Keras     2.0.8 opencv-python     3.3.0 numpy    1.13.3+mkl 第二步:准备数据集: data.7z 如图:里面包含着标签和数据 第三步:将图片和标签转成numpy array格式: def __data

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72885715 人脸识别热门,表情识别更加.但是表情识别很难,因为人脸的微表情很多,本节介绍一种比较粗线条的表情分类与识别的办法. Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Application中五款已训练模型.VGG16框架(Sequential式.Model式)解读(二) 3.keras系列︱图像

目前人脸检测和人脸的关键点的数据库根据关键点个数:5,20,21,29,68等.https://blog.csdn.net/XZZPPP/article/details/74939823该网页详细列出了相关数据集的网址.由于项目需要和评估数据集大小.我选择了21点的AFLW数据集.网上也有人将该数据放到百度网盘上,可以直接下载.由于数据放在.sqlite.可以通过可视化工具直接查看数据内容.https://www.jianshu.com/p/dfd6e0193460也可以通过代码来查看: imp

未写完 采用C++,opencv+opencv contrib 4.1.0 对手机相册内人物opencv人脸识别,身份识别学习 最近事情多,介绍就先不介绍了 photocut.c #include "pch.h" #include <opencv2\opencv.hpp> #include <vector> #include "CameraFace.h" #include "PhotoFace.h" #include &l

word2vec是Google在2013年开源的一款将词表征为实数值向量的高效工具. gensim包提供了word2vec的python接口. word2vec采用了CBOW(Continuous Bag-Of-Words,连续词袋模型)和Skip-Gram两种模型. 模型原理 语言模型的基本功能是判断一句话是否是自然语言, 从概率的角度来说就是计算一句话是自然语言的概率. 直观地讲"natural language"这个词组出现的概率要比"natural warship&q

Select模型原理利用select函数,判断套接字上是否存在数据,或者能否向一个套接字写入数据.目的是防止应用程序在套接字处于锁定模式时,调用recv(或send)从没有数据的套接字上接收数据,被迫进入阻塞状态. select参数和返回值意义如下:int select ( IN int nfds, //0,无意义 IN OUT fd_set* readfds, //检查可读性 IN OUT fd_set* writefds, //检查可写性 IN OUT fd_set* exceptfds,

Select模型原理 利用select函数,推断套接字上是否存在数据,或者是否能向一个套接字写入数据.目的是防止应用程序在套接字处于锁定模式时,调用recv(或send)从没有数据的套接字上接收数据,被迫进入堵塞状态. select參数和返回值意义例如以下: int select ( IN int nfds,                           //0,无意义 IN OUT fd_set* readfds,      //检查可读性 IN OUT fd_set* writefds

asp.net请求响应模型原理随记回顾: 根据一崇敬的讲师总结:(会存在些错误,大家可以做参考) 1.-当在浏览器输入url后,客户端会将请求根据http协议封装成为http请求报文.并通过主socket创建新的socket对象传输请求报文.(请求服务器端的端口为80端口) 2.当socket到达80端口后,这时监听80端口的socket会创建新的socket代理来,开辟新的socket端口,进行通信,请求报文信息会被操作系统的内核模式kernalModel的http.sys(驱动级别)进行解析

1.Actor模型 在使用Java进行并发编程时需要特别的关注锁和内存原子性等一系列线程问题,而Actor模型内部的状态由它自己维护即它内部数据只能由它自己修改(通过消息传递来进行状态修改),所以使用Actors模型进行并发编程可以很好地避免这些问题,Actor由状态(state).行为(Behavior)和邮箱(mailBox)三部分组成 状态(state):Actor中的状态指的是Actor对象的变量信息,状态由Actor自己管理,避免了并发环境下的锁和内存原子性等问题 行为(Behavio

OpenCV混合高斯模型函数注释说明 一.cvaux.h #define CV_BGFG_MOG_MAX_NGAUSSIANS 500 //高斯背景检测算法的默认参数设置 #define CV_BGFG_MOG_BACKGROUND_THRESHOLD 0.7 //高斯分布权重之和阈值 #define CV_BGFG_MOG_STD_THRESHOLD 2.5 //λ=2.5(99%) #define CV_BGFG_MOG_WINDOW_SIZE 200 //学习率α=1/win_size #

待更! 参考: python dlib opencv 人脸68点特征检测

opencv人脸识别C++代码 /* * Copyright (c) 2011,2012. Philipp Wagner <bytefish[at]gmx[dot]de>. * Released to public domain under terms of the BSD Simplified license. * * Redistribution and use in source and binary forms, with or without * modification, are

1.dlib.get_frontal_face_detector()  # 获得人脸框位置的检测器, detector(gray, 1) gray表示灰度图, 2.dlib.shape_predictor(args['shape_predictor'])  # 获得人脸关键点检测器, predictor(gray, rect) gray表示输入图片,rect表示人脸框的位置信息 参数说明: args['shape_predoctor]  人脸检测器的权重参数地址 3.cv2.convexHull