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

前言 一.故事背景 NDK方法人脸识别 OpenCV4Android系列: 1. OpenCV4Android开发实录(1):移植OpenCV3.3.0库到Android Studio 2.OpenCV4Android开发实录(2): 使用OpenCV3.3.0库实现人脸检测 轻量化卷积模型 纵览轻量化卷积神经网络:SqueezeNet.MobileNet.ShuffleNet.Xception 移动设备集成OpenCV DNN Official tutorials, which looks g

/* * ===================================================================================== * * Filename: main.cpp * Environment: * Description: SR4K的API使用(libMesaSR.dll) * * * Version: 1.0 * Created: 2013/10/30 20:47:31 * Author: yuliyang I* * Mail:

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

atitit  opencv apiattilax总结 约500个函数 .xlsx 1.1. CxCore中文参考手册 1 1.2. 机器学习中文参考手册  knn  svm  1 1.3. CvAux中文参考手册 立体匹配   3D Tracking PCA) Markov Models    \3 1.4. 图像处理  1 梯度.边缘和角点  2 采样.插值和几何变换  3 形态学操作 4 滤波器与色彩空间变换 5 金字塔及其应用  6 连接部件   7 图像与轮廓矩 8 特殊图像变换 9

[转]40多个关于人脸检测/识别的API.库和软件 http://news.cnblogs.com/n/185616/ 英文原文:List of 40+ Face Detection / Recognition APIs, libraries, and software 译者:@吕抒真 译文:链接 自从谷歌眼镜被推出以来,围绕人脸识别,出现了很多争议.我们相信,不管是不是通过智能眼镜,人脸识别将在人与人交往甚至人与物交互中开辟无数种可能性. 为了帮助研究过程中探索人脸识别,我们列出以下人脸检测和

http://hujiaweibujidao.github.io/blog/2013/11/18/android-ndk-and-opencv-development-3/ Android Ndk and Opencv Development 3 NOV 18TH, 2013 Android NDK 和 OpenCV 整合开发总结(3) 终于写到第三节啦,虽然很累,但是还是要坚持,坚持写完这3篇文章. 这一节的主要内容是OpenCV在Android NDK开发中的应用,包括下面几个方面的内容:

Android NDK 和 OpenCV 整合开发总结(3) http://hujiaweibujidao.github.io/blog/2013/11/18/android-ndk-and-opencv-development-3/ 终于写到第三节啦,虽然很累,但是还是要坚持,坚持写完这3篇文章. 这一节的主要内容是OpenCV在Android NDK开发中的应用,包括下面几个方面的内容: 如何实现Static Initialization从而不需要安装OpenCV Manager运行含Ope

英文原文:List of 40+ Face Detection / Recognition APIs, libraries, and software 译者:@吕抒真 译文:链接 自从谷歌眼镜被推出以来,围绕人脸识别,出现了很多争议.我们相信,不管是不是通过智能眼镜,人脸识别将在人与人交往甚至人与物交互中开辟无数种可能性. 为了帮助研究过程中探索人脸识别,我们列出以下人脸检测和识别 API.希望有所帮助! Face Recognition- 拉姆达实验室斯蒂芬弄的.示例代码和图形演示点击 htt

如何在Android中使用OpenCV 2011-09-21 10:22:35 标签:Android 移动开发 JNI OpenCV NDK 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://underthehood.blog.51cto.com/2531780/670169 看了网上的很多教程和官方http://opencv.willowgarage.com/wiki/Android提供的如何在Android上使用OpenCV

文章来自于:http://blog.jobbole.com/45936/ 自从谷歌眼镜被推出以来,围绕人脸识别,出现了很多争议.我们相信,不管是不是通过智能眼镜,人脸识别将在人与人交往甚至人与物交互中开辟无数种可能性. 为了帮助研究过程中探索人脸识别,我们列出以下人脸检测和识别API.希望有所帮助! Face Recognition- 拉姆达实验室斯蒂芬弄的.示例代码和图形演示点击http://api.lambdal.com/docs,我们的API提供了面部识别,面部检测,眼睛定位,鼻子定位,嘴

简介 OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library,OpenCV是一个开源的跨平台的计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows和Mac OS操作系统上. 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. OpenCV于1999年由Intel建立,如今由Willow Garage提供支持.OpenCV 拥有包括 500 多个

目录 一 写在开头 1.1 本文内容 二 涉及的API 三 OpenCV 3.4.2在Ubuntu 16.04 LTS下的编译安装 四 OpenCV安装测试与图像的加载和显示 4.1 安装测试 4.2 图像的加载和显示 五 图像的修改和保存 六 参考资料 注:原创不易,转载请务必注明原作者和出处,感谢支持! 一 写在开头 1.1 本文内容 本文的内容涉及了OpenCV 3.4.2在Ubuntu 16.04 LTS下的安装,OpenCV中图像的加载,显示,修改和保存等. 二 涉及的API 本文中涉

OPENCV——C++ 1.windows基于vs2017的opencv安装 2.为opencv添加contrib库 3.opencv源码编写规则 4.OpenCV库框架结构 5.OpenCV从2到3的过渡 6.IMAGE WATCH工具安装与学习 7.OpenCV与QT联合开发示例 8.OpenCV基础知识介绍 9.图像处理基础运算 10.图像的几何变换——平移.镜像.缩放.旋转.仿射变换 后续: 11.OpenCV中的视频流处理 11.图像增强与去噪. 12.图像分析 13.图像压缩 参考资

转自:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/6979806 尽管之前写过一篇关于OpenCV的介绍(http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/5822149),但依然有朋友对其不甚了解.所以,经常能碰到有人问我诸如以下一些问题:OpenCV能不能实现人脸识别?OpenCV有没有车辆检测的API?OpenCV有没有三维重建的函数?面对这样的问题,我也很困惑.到底该如何给他们解释,才能让它

虽然之前写过一篇关于OpenCV的介绍(http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/5822149).但依旧有朋友对其不甚了解.所以,常常能碰到有人问我诸例如以下面一些问题:OpenCV能不能实现人脸识别?OpenCV有没有车辆检測的API?OpenCV有没有三维重建的函数?面对这种问题.我也非常困惑.究竟该怎样给他们解释.才干让它们明确,OpenCV确实非常强大,但还没有他们想象中的那么强大.事实上.OpenCV的全称.是Open sourc

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

一些学习过程中的总结的两种语言的小对比,帮助理解OO programming. Continue... 字典 序列 --> 字典 Python: def get_counts(sequence): counts = {} for x in sequence: if x in counts: counts[x] += 1 else: counts[x] = 1 # 这是是硬伤,不优于c++,这里必须如此写 return counts c++:貌似没有这个问题. #include <iostrea

---恢复内容开始--- 图像处理技术一般包括图像压缩,增强和复原,匹配.描述和识别3个部分.图像处理和计算机视觉的区别在于:图像处理侧重于“处理”图像——如增强.还原.去噪.分割等:而计算机视觉重点在于使用计算机来模拟人的视觉. OpenCV由一系列C函数和C++类构成,拥有包括500多个C函数的跨平台的中高层API.OpenCV还提供MLL机器学习库,该机器学习库主要用于统计方面的模式识别和聚类.OpenCV可用于解决如下领域的问题:人机交互.物体识别.图像分区.人脸识别.动作识别.运动跟踪

Relevant Readable Links Name Interesting topic Comment Edwin Chen 非参贝叶斯   徐亦达老板 Dirichlet Process 学习目标:Dirichlet Process, HDP, HDP-HMM, IBP, CRM Alex Kendall Geometry and Uncertainty in Deep Learning for Computer Vision 语义分割 colah's blog Feature Visu