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  • opencv摄像头人脸识别

    2019-01-11 09:28:50
    java版通过opencv打开摄像头,实现自动识别人脸,人脸拍照.
  • Python+Opencv摄像头人脸识别 如需远程调试,可加QQ905733049由专业技术人员远程协助! 或进入博主淘宝连接咨询:https://item.taobao.com/item.htm?id=610632013406 运行代码如下: import cv2 cap = cv2....

    Python+Opencv摄像头人脸识别

    如需远程调试,可加QQ905733049由专业技术人员远程协助!
    或进入博主淘宝连接咨询:https://item.taobao.com/item.htm?id=610632013406

    运行代码如下:

    import cv2
    
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    
    while(True):
        # Capture frame-by-frame
        ret, frame = cap.read()
    
        # Our operations on the frame come here
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
        xmlfile = r'haarcascade_frontalface_default.xml'
    
        face_cascade = cv2.CascadeClassifier(xmlfile)
        faces = face_cascade.detectMultiScale(
            gray,
            scaleFactor=1.15,
            minNeighbors=5,
            minSize=(5, 5),
        )
        print("发现{0}个目标!".format(len(faces)))
        for (x, y, w, h) in faces:
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + w), (0, 255, 0), 2)
    
        cv2.imshow("frame", frame)
        # Display the resulting frame
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    
    # When everything done, release the capture
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    
    ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200325225552688.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FsaWNlbWExMTEx,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center)
    

     运行结果:

     

     

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  • OpenCV摄像头人脸识别

    2015-11-22 10:54:00
    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_...

    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 "iostream"
    using namespace std;
    #include "opencv2/opencv.hpp"
    #include "cv.h"
    #include "highgui.h"
    #include "cxcore.h"
    #include "Windows.h"
    void main()
    {
    
        IplImage *pFrame = NULL;
        IplImage *pGrayImg = NULL;
    
        //加载Haar特征检测分类器  
        const char *pCascadeFileName = "E:/C_VC_code/opencv/haarcascade_frontalface_alt2.xml";
        //CvHaarClassifierCascade *pHaarCascade  = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad(pCascadeFileName);  
        CvHaarClassifierCascade *pHaarCascade  = cvLoadHaarClassifierCascade(pCascadeFileName,cvSize(200,200));  
    
        CvCapture *pCapture = cvCreateCameraCapture(0); //获取摄像头  
        cout<< "加载成功..." <<endl;
        int nFrmNum = 0;
    
        if(!pCapture)
        {
            cout<<"加载失败..."<<endl;
            return ;
        }
        //create window
        cvNamedWindow("Video",1);
        
        CvMemStorage *pcvMStorage; 
        CvSeq *pCvSeq;
    
        while(pFrame = cvQueryFrame(pCapture))    //逐帧读取
        {
            pGrayImg = cvCreateImage(cvGetSize(pFrame), IPL_DEPTH_8U, 1);
            cvCvtColor(pFrame, pGrayImg, CV_BGR2GRAY);  
    
            //---------------人脸识别-------------------------
            if (pHaarCascade != NULL)  
            {         
                pcvMStorage = cvCreateMemStorage(0);  
                cvClearMemStorage(pcvMStorage);
    
                // 识别  
                pCvSeq = cvHaarDetectObjects(pGrayImg, pHaarCascade, pcvMStorage);   
              
                // 标记  
                for(int i = 0; i <pCvSeq->total; i++)  
                {  
                    CvRect* r = (CvRect*)cvGetSeqElem(pCvSeq, i);  
                    CvPoint pt[4];
                    pt[0] = cvPoint(r->x,r->y);
                    pt[1] = cvPoint(r->x+r->width,r->y);
                    pt[2] = cvPoint(r->x+r->width,r->y+r->height);
                    pt[3] = cvPoint(r->x,r->y+r->height);
                    CvPoint* ppt=pt;
                    int count=4;
                    cvPolyLine( pFrame, &ppt,&count,1,1,CV_RGB(10,240,33),2);//画矩形
                }  
    
                cvReleaseMemStorage(&pcvMStorage);
            }  
          
            cvShowImage("Video",pFrame);
            //---------------人脸识别-------------------------
            char c = cvWaitKey(33);    //按esc退出
            if(c==27)
            {
                cvDestroyWindow("Video");  
                cvReleaseImage(&pFrame);   
                cvReleaseImage(&pGrayImg);  
                return;
            }
        }
    }

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/mypsq/p/4985459.html

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  • opencv MFC 摄像头 人脸识别

    热门讨论 2013-01-17 13:03:16
    opencv MFC 摄像头 人脸识别 两个视频显示窗口,左边为正常窗口,右边为人脸识别窗口,由圆圈将人脸圈出来
  • Opencv摄像头人脸识别,更多内容可参考我的博客:http://blog.csdn.net/cracent/article/details/51165320
  • opencv人脸识别

    搭建环境

    opencv官网下载windows安装包 https://opencv.org/releases/
    选择最新版4.1.1 下载完成后是一个opencv-4.1.1-vc14_vc15.exe,双击安装。
    在这里插入图片描述
    重要: 把安装路径D:\Sofeware\opencv\build\bin下面的两个文件复制到 D:\Sofeware\opencv\build\java\x64 (为了支持读取视频流)
    在这里插入图片描述

    集成到IDEA中

    打开project structure --> modules -->dependencies 引入D:\Sofeware\opencv\build\java 下的opencv-411.jar包,然后编辑这个包加入D:\Sofeware\opencv\build\x64 路径里的资源

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    pom.xml 相关依赖包

    <!-- opencv + javacv + ffmpeg-->
            <dependency>
                <groupId>org.bytedeco.javacpp-presets</groupId>
                <artifactId>ffmpeg</artifactId>
                <version>4.1-1.4.4</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.bytedeco</groupId>
                <artifactId>javacv</artifactId>
                <version>1.4.4</version>
            </dependency>
            <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.bytedeco.javacpp-presets/ffmpeg-platform -->
            <dependency>
                <groupId>org.bytedeco.javacpp-presets</groupId>
                <artifactId>ffmpeg-platform</artifactId>
                <version>4.1-1.4.4</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>commons-io</groupId>
                <artifactId>commons-io</artifactId>
                <version>2.4</version>
            </dependency>
    
    
            <!-- 视频摄像头 -->
            <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.bytedeco/javacv-platform -->
            <dependency>
                <groupId>org.bytedeco</groupId>
                <artifactId>javacv-platform</artifactId>
                <version>1.4.4</version>
            </dependency>
            <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.bytedeco.javacpp-presets/opencv-platform -->
            <dependency>
                <groupId>org.bytedeco.javacpp-presets</groupId>
                <artifactId>opencv-platform</artifactId>
                <version>4.0.1-1.4.4</version>
            </dependency>
    

    创建FaceVideo.class 主方法类 来进行人脸识别测试

    注意修改下面 faceDetector = new CascadeClassifier( 中.xml路径改成你的路径。

    package com.jack.demo.face;
    
    import org.opencv.core.*;
    import org.opencv.highgui.HighGui;
    import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
    import org.opencv.imgproc.Imgproc;
    import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
    import org.opencv.videoio.VideoCapture;
    import org.opencv.videoio.VideoWriter;
    import org.opencv.videoio.Videoio;
    
    import java.util.Arrays;
    
    /**
     *
     * @Title: Opencv 图片人脸识别、实时摄像头人脸识别、视频文件人脸识别
     * @Description: OpenCV-4.1.1 测试文件
     * @date: 2019年8月19日 17:17:48
     * @version: V-1.0.0
     *
     */
    public class FaceVideo {
    
        // 初始化人脸探测器
        static CascadeClassifier faceDetector;
    
        static int i=0;
    
        static {
            System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
            faceDetector = new CascadeClassifier("D:\\Sofeware\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml");
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            // 1- 从摄像头实时人脸识别,识别成功保存图片到本地
            getVideoFromCamera();
    
            // 2- 从本地视频文件中识别人脸
    //        getVideoFromFile();
    
            // 3- 本地图片人脸识别,识别成功并保存人脸图片到本地
            face();
    
            // 4- 比对本地2张图的人脸相似度 (越接近1越相似)
            String basePicPath = "D:\\Documents\\Pictures\\";
            double compareHist = compare_image(basePicPath + "fc.jpg", basePicPath + "fc_1.jpg");
            System.out.println(compareHist);
            if (compareHist > 0.72) {
                System.out.println("人脸匹配");
            } else {
                System.out.println("人脸不匹配");
            }
        }
    
    
    
    
        /**
         * OpenCV-4.1.1 从摄像头实时读取
         * @return: void
         * @date: 2019年8月19日 17:20:13
         */
        public static void getVideoFromCamera() {
            //1 如果要从摄像头获取视频 则要在 VideoCapture 的构造方法写 0
            VideoCapture capture=new VideoCapture(0);
            Mat video=new Mat();
            int index=0;
            if (capture.isOpened()) {
                while(i<3) {// 匹配成功3次退出
                    capture.read(video);
                    HighGui.imshow("实时人脸识别", getFace(video));
                    index=HighGui.waitKey(100);
                    if (index==27) {
                        capture.release();
                        break;
                    }
                }
            }else{
                System.out.println("摄像头未开启");
            }
            try {
                capture.release();
                Thread.sleep(1000);
                System.exit(0);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return;
        }
    
        /**
         * OpenCV-4.1.1 从视频文件中读取
         * @return: void
         * @date: 2019年8月19日 17:20:20
         */
        public static void getVideoFromFile() {
            VideoCapture capture=new VideoCapture();
            capture.open("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\1.avi");//1 读取视频文件的路径
    
            if(!capture.isOpened()){
                System.out.println("读取视频文件失败!");
                return;
            }
            Mat video=new Mat();
            int index=0;
            while(capture.isOpened()) {
                capture.read(video);//2 视频文件的视频写入 Mat video 中
                HighGui.imshow("本地视频识别人脸", getFace(video));//3 显示图像
                index=HighGui.waitKey(100);//4 获取键盘输入
                if(index==27) {//5 如果是 Esc 则退出
                    capture.release();
                    return;
                }
            }
        }
    
        /**
         * OpenCV-4.1.1 人脸识别
         * @date: 2019年8月19日 17:19:36
         * @param image 待处理Mat图片(视频中的某一帧)
         * @return 处理后的图片
    
         */
        public static Mat getFace(Mat image) {
            // 1 读取OpenCV自带的人脸识别特征XML文件(faceDetector)
    //        CascadeClassifier facebook=new CascadeClassifier("D:\\Sofeware\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml");
            // 2  特征匹配类
            MatOfRect face = new MatOfRect();
            // 3 特征匹配
            faceDetector.detectMultiScale(image, face);
            Rect[] rects=face.toArray();
            System.out.println("匹配到 "+rects.length+" 个人脸");
            if(rects != null && rects.length >= 1) {
    
                // 4 为每张识别到的人脸画一个圈
                for (int i = 0; i < rects.length; i++) {
                    Imgproc.rectangle(image, new Point(rects[i].x, rects[i].y), new Point(rects[i].x + rects[i].width, rects[i].y + rects[i].height), new Scalar(0, 255, 0));
                    Imgproc.putText(image, "Human", new Point(rects[i].x, rects[i].y), Imgproc.FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX, 1.0, new Scalar(0, 255, 0), 1, Imgproc.LINE_AA, false);
                    //Mat dst=image.clone();
                    //Imgproc.resize(image, image, new Size(300,300));
                }
                i++;
                if(i==3) {// 获取匹配成功第10次的照片
                    Imgcodecs.imwrite("D:\\Documents\\Pictures\\" + "face.png", image);
                }
            }
            return image;
        }
    
    
    
        /**
         * OpenCV-4.1.1 图片人脸识别
         * @return: void
         * @date: 2019年5月7日12:16:55
         */
        public static void face() {
            // 1 读取OpenCV自带的人脸识别特征XML文件
            //OpenCV 图像识别库一般位于 opencv\sources\data 下面
    //        CascadeClassifier facebook=new CascadeClassifier("D:\\Sofeware\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml");
            // 2 读取测试图片
            String imgPath = "D:\\Documents\\Pictures\\he.png";
            Mat image=Imgcodecs.imread(imgPath);
            if(image.empty()){
                System.out.println("image 内容不存在!");
                return;
            }
            // 3 特征匹配
            MatOfRect face = new MatOfRect();
            faceDetector.detectMultiScale(image, face);
            // 4 匹配 Rect 矩阵 数组
            Rect[] rects=face.toArray();
            System.out.println("匹配到 "+rects.length+" 个人脸");
            // 5 为每张识别到的人脸画一个圈
            int i =1 ;
            for (Rect rect : face.toArray()) {
                Imgproc.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height),
                        new Scalar(0, 255, 0), 3);
                imageCut(imgPath, "D:\\Documents\\Pictures\\"+i+".jpg", rect.x, rect.y, rect.width, rect.height);// 进行图片裁剪
                i++;
            }
            // 6 展示图片
            HighGui.imshow("人脸识别", image);
            HighGui.waitKey(0);
        }
    
        /**
         * 裁剪人脸
         * @param imagePath
         * @param outFile
         * @param posX
         * @param posY
         * @param width
         * @param height
         */
        public static void imageCut(String imagePath, String outFile, int posX, int posY, int width, int height) {
            // 原始图像
            Mat image = Imgcodecs.imread(imagePath);
            // 截取的区域:参数,坐标X,坐标Y,截图宽度,截图长度
            Rect rect = new Rect(posX, posY, width, height);
            // 两句效果一样
            Mat sub = image.submat(rect); // Mat sub = new Mat(image,rect);
            Mat mat = new Mat();
            Size size = new Size(width, height);
            Imgproc.resize(sub, mat, size);// 将人脸进行截图并保存
            Imgcodecs.imwrite(outFile, mat);
            System.out.println(String.format("图片裁切成功,裁切后图片文件为: %s", outFile));
    
        }
    
        /**
         * 人脸比对
         * @param img_1
         * @param img_2
         * @return
         */
        public static double compare_image(String img_1, String img_2) {
            Mat mat_1 = conv_Mat(img_1);
            Mat mat_2 = conv_Mat(img_2);
            Mat hist_1 = new Mat();
            Mat hist_2 = new Mat();
    
            //颜色范围
            MatOfFloat ranges = new MatOfFloat(0f, 256f);
            //直方图大小, 越大匹配越精确 (越慢)
            MatOfInt histSize = new MatOfInt(1000);
    
            Imgproc.calcHist(Arrays.asList(mat_1), new MatOfInt(0), new Mat(), hist_1, histSize, ranges);
            Imgproc.calcHist(Arrays.asList(mat_2), new MatOfInt(0), new Mat(), hist_2, histSize, ranges);
    
            // CORREL 相关系数
            double res = Imgproc.compareHist(hist_1, hist_2, Imgproc.CV_COMP_CORREL);
            return res;
        }
    
        /**
         * 灰度化人脸
         * @param img
         * @return
         */
        public static Mat conv_Mat(String img) {
            Mat image0 = Imgcodecs.imread(img);
    
            Mat image1 = new Mat();
            // 灰度化
            Imgproc.cvtColor(image0, image1, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
            // 探测人脸
            MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
            faceDetector.detectMultiScale(image1, faceDetections);
            // rect中人脸图片的范围
            for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {
                Mat face = new Mat(image1, rect);
                return face;
            }
            return null;
        }
    
        /**
         * OpenCV-4.1.1 将摄像头拍摄的视频写入本地
         * @return: void
         * @date: 2019年8月19日 17:20:48
         */
        public static void writeVideo() {
            //1 如果要从摄像头获取视频 则要在 VideoCapture 的构造方法写 0
            VideoCapture capture=new VideoCapture(0);
            Mat video=new Mat();
            int index=0;
            Size size=new Size(capture.get(Videoio.CAP_PROP_FRAME_WIDTH),capture.get(Videoio.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT));
            VideoWriter writer=new VideoWriter("D:/a.mp4",VideoWriter.fourcc('D', 'I', 'V', 'X'), 15.0,size, true);
            while(capture.isOpened()) {
                capture.read(video);//2 将摄像头的视频写入 Mat video 中
                writer.write(video);
                HighGui.imshow("像头获取视频", video);//3 显示图像
                index=HighGui.waitKey(100);//4 获取键盘输入
                if(index==27) {//5 如果是 Esc 则退出
                    capture.release();
                    writer.release();
                    return;
                }
            }
        }
    
    }
    
    

    开始测试>>>

    右键执行FaceVideo.Class Main()方法

    如果出现运行Main方法时报错:java.lang.UnsatisfiedLinkError: no opencv_java411 in java.library.path(需要加一个运行参数)
    在这里插入图片描述

    编辑启动类:Edit Configuration VM options:-Djava.library.path=D:\Sofeware\opencv\build\java\x64;
    在这里插入图片描述

    1- 测试摄像头实时识别人脸:

    在这里插入图片描述

    2- 测试本地视频识别人脸

    在这里插入图片描述

    3- 测试本地图片人脸识别

    在这里插入图片描述

    4- 测试本地2张图片人脸的相似度

    在这里插入图片描述

    完结。

    展开全文
  • Python+OpenCv实现摄像头人脸识别

    千次阅读 2021-03-24 05:27:39
    通过 Python+OpenCV 完成摄像头人脸识别 二,实验环境 操作系统: Windows 10 64 位 专业版 开发IDE : Pycham 2020.1.1 下载链接 Python : Python 3.7 下载链接 OpenCvOpenCv-Python-4.2.0.34 GitHub : Face...

    一,教程目的

    通过 Python+OpenCV 完成摄像头人脸识别


    二,实验环境

    操作系统: Windows 10 64 位 专业版
    开发IDE : Pycham 2020.1.1 下载链接
    Python : Python 3.7 下载链接
    OpenCv: OpenCv-Python-4.2.0.34
    GitHub : FaceRecognition


    三,前提准备

    1.安装OpenCv视觉库

    第一种(pycham安装):

    关于pycham的配置这里不做过多的叙述

    点击 文件(File)—设置(Settings )—项目(你的项目名称)—项目解释器
    pycham的项目解析器点击加号
    pycham安装OpenCv库
    搜索"OpenCv",找到"opencv-python",点击"安装包"

    第二种(pip安装):

    CMD命令提示符里输入

    pip install opencv-python
    

    四,代码编写

    人脸模型库:RecognitionModel.xml

    #导入OpenCv人脸识别库
    import cv2
    #读取人脸模型库
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier('RecognitionModel.xml')
    #获取摄像头
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    while(True):
        #读取摄像头当前这一帧的画面  ret:True fase image:当前这一帧画面
        ret, img = cap.read()
        #图片进行灰度处理
        gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # 人脸检测
        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.5,minNeighbors=5)
    
        #绘制人脸框
        for(x,y,w,h) in faces:
            width = x+w
            height = y+h
            strok=2
            color=(255,0,0)
            cv2.rectangle(img,(x,y),(width,height),color,strok)
    
    
        cv2.imshow('face',img)
        if cv2.waitKey(20) & 0XFF == ord('q'):
            break
    
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    

    四,运行代码

    人脸识别图片
    可以看到,能正常的识别到我们的脸


    五,总结

    本次实验主要完成了一个简单的人脸识别的例子,并没有去做"分别人脸",这也可以做一个视觉处理的作业去完成,本文没有讲述太多关于"训练级联分类器"的内容,本文只建议入门者学习,如有错误内容请联系邮箱:admin@kaliorg.com

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