分类：人脸识别

2021
06-23

java+opencv实现人脸识别功能

背景：最近需要用到人脸识别，但又不花钱使用现有的第三方人脸识别接口，为此使用opencv结合java进行人脸识别（ps:opencv是开源的，使用它来做人脸识别存在一定的误差，效果一般）。1.安装opencv官网地址：https://opencv.org/,由于官网下载速度是真的慢百度网盘：链接:https://pan.baidu.com/s/1RpsP-I7v8pP2dkqALDw7FQ提取码:pq7v如果是官网下载，就无脑安装就行了，安装完毕后。将图一的两个文件复制到图二中。从我网盘下载... 继续阅读 >

2021
06-19

python实现的人脸识别打卡系统

目录项目地址：简介使用主要代码项目地址：https://github.com/king-xw/Face_Recogntion简介本仓库是使用python编写的一个简单的人脸识别考勤打卡系统主要功能有录入人脸信息、人脸识别打卡、设置上下班时间、导出打卡日志等下面是各模块截图首页录入人脸信息人脸识别打卡输出日志使用直接运行**==workAttendanceSystem==**.py即可主要代码importdatetimeimporttimeimportwin32apiimportwin32conimportwximportwx.gridimport... 继续阅读 >

2021
05-02

人脸识别具体案例(李智恩)

项目环境：python3.6一、项目结构二、数据集准备数据集准备分为两步：获取图片.提取人脸.1、获取图片首先可以利用爬虫，从百度图片上批量下载图片，但注意下载数据集所用的关键词不要和之后识别任务的关键词太接近，否则若有图片重合，就会产生“识别得很准”的错觉。下面的程序为爬虫部分，在name.txt文件中写好要搜索的关键词，即可使用。#爬虫部分，存放到name+‘文件'#######################################... 继续阅读 >

2021
03-30

10分钟学会使用python实现人脸识别(附源码)

前言今天，我们用Python实现简单的人脸识别技术！Python里，简单的人脸识别有很多种方法可以实现，依赖于python胶水语言的特性，我们通过调用包可以快速准确的达成这一目的。这里介绍的是准确性比较高的一种。一、首先梳理一下实现人脸识别需要进行的步骤：流程大致如此，在此之前，要先让人脸被准确的找出来，也就是能准确区分人脸的分类器，在这里我们可以用已经训练好的分类器，网上种类较全，分类准确度也比较高，我们也可以节... 继续阅读 >

2021
01-08

python基于opencv实现人脸识别

将opencv中haarcascade_frontalface_default.xml文件下载到本地，我们调用它辅助进行人脸识别。识别图像中的人脸#coding:utf-8importcv2ascv#读取原始图像img=cv.imread('face.png')#调用熟悉的人脸分类器识别特征类型#人脸-haarcascade_frontalface_default.xml#人眼-haarcascade_eye.xml#微笑-haarcascade_smile.xmlface_detect=cv.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')gray=cv.cvtCo... 继续阅读 >

2020
11-19

python实现图片，视频人脸识别(dlib版)

图片人脸检测#coding=utf-8importcv2importdlibpath="img/meinv.png"img=cv2.imread(path)gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#人脸分类器detector=dlib.get_frontal_face_detector()#获取人脸检测器predictor=dlib.shape_predictor("C:\\Python36\\Lib\\site-packages\\dlib-data\\shape_predictor_68_face_landmarks.dat")dets=detector(gray,1)forfaceindets:shape=predictor(img,face)#寻... 继续阅读 >

2020
11-19

python实现图像，视频人脸识别(opencv版)

图片人脸识别importcv2filepath="img/xingye-1.png"img=cv2.imread(filepath)#读取图片gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转换灰色#OpenCV人脸识别分类器classifier=cv2.CascadeClassifier("C:\Python36\Lib\site-packages\opencv-master\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml")color=(0,255,0)#定义绘制颜色#调用识别人脸faceRects=classifier.detectMultiScale(gray,sc... 继续阅读 >

2020
11-17

python调用百度API实现人脸识别

1、代码fromaipimportAipFaceimportcv2importtimeimportbase64fromPILimportImagefromioimportBytesIOimportpyttsx3#"""你的APPIDAKSK"""APP_ID='1965####'API_KEY='YXL65ekIloykyjrT4kzc####'SECRET_KEY='lFiapBoZ5eBwOFyxMbiwQDmClg1u####'client=AipFace(APP_ID,API_KEY,SECRET_KEY)#defframe2base64(frame):#img=Image.fromarray(frame)#将每一帧转为Image#output_buffer=BytesIO()... 继续阅读 >

2020
10-28

使用python-cv2实现Harr+Adaboost人脸识别的示例

Haar特征哈尔特征使用检测窗口中指定位置的相邻矩形，计算每一个矩形的像素和并取其差值。然后用这些差值来对图像的子区域进行分类。haar特征模板有以下几种：以第一个haar特征模板为例计算方式1.特征=白色-黑色(用白色区域的像素之和减去黑色区域的象征之和)2.特征=整个区域*权重+黑色*权重使用haar模板处理图像从图像的起点开始，利用haar模板从左往右遍历，从上往下遍历，并设置步长，同时考虑图像大小和模板大小的... 继续阅读 >

2020
10-28

Python用dilb提取照片上人脸的示例

上代码：#coding=utf-8importcv2importdlibpath="imagePath/9.jpg"img=cv2.imread(path)gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#人脸分类器detector=dlib.get_frontal_face_detector()#获取人脸检测器predictor=dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")color=(0,255,0)#定义绘制颜色dets=detector(gray,1)forfaceindets:shape=predictor(img,face)#寻找人脸的68个... 继续阅读 >

2020
10-10

python3.8动态人脸识别的实现示例

一、准备依赖库pipinstalldlibpippython-opencv二、代码实现 #coding:utf-8"""从视屏中识别人脸，并实时标出面部特征点"""importdlib#人脸识别的库dlibimportcv2#图像处理的库OpenCv#使用特征提取器get_frontal_face_detectordetector=dlib.get_frontal_face_detector()#读入视频文件#cap=cv2.VideoCapture("row.MP4")#建cv2摄像头对象，这里使用电脑自带摄像头，如果接了外部摄像头，则... 继续阅读 >

2020
10-08

简单的Python人脸识别系统

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importcv2#2.加载图片img=cv2.imread('a.png')#3.创建窗口cv2.namedWindow('window1haha')#4.显示图片cv2.imshow('window1',img)#5.暂停窗口cv2.waitKey(0)#6.关闭窗口cv2.destroyAllWindows()案例二在图片上添加人脸识别思路:1.导入库2.加载图片3.加载人脸模型4.调整图片灰度5.检查人脸6.标记人脸7.创建窗口... 继续阅读 >

2020
09-28

C# Winform调用百度接口实现人脸识别教程(附源码)

百度是个好东西，这篇调用了百度的接口（当然大牛也可以自己写），人脸检测技术，所以使用的前提是有网的情况下。当然大家也可以去参考百度的文档。话不多说，我们开始：第一步，在百度创建你的人脸识别应用打开百度AI开放平台链接:点击跳转百度人脸检测链接，创建新应用创建成功成功之后。进行第二步第二步，使用APIKey和SecretKey，获取AssetToken平台会分配给你相关凭证，拿到APIKey和SecretKey，获取AssetToken接下来我... 继续阅读 >

2020
09-27

Vue+tracking.js 实现前端人脸检测功能

项目中需要实现人脸登陆功能，实现思路为在前端检测人脸，把人脸照片发送到后端识别，返回用户token登陆成功前端调用摄像头使用tracking.js检测视频流中的人脸，检测到人脸后拍照上传后端。后端使用face_recognition人脸识别库，使用Flask提供restfulAP供前端调用实现效果如下图：登陆界面：摄像头检测人脸界面：前端代码如下：<template><divid="facelogin"><h1class="titleis-1">{{FaceisDetected}}</h1><!--<p>{{FaceisD... 继续阅读 >

2020
09-24

使用卷积神经网络（CNN）做人脸识别的示例代码

上回书说到了对人脸的检测，这回就开始正式进入人脸识别的阶段。关于人脸识别，目前有很多经典的算法，当我大学时代，我的老师给我推荐的第一个算法是特征脸法，原理是先将图像灰度化，然后将图像每行首尾相接拉成一个列向量，接下来为了降低运算量要用PCA降维，最后进分类器分类，可以使用KNN、SVM、神经网络等等，甚至可以用最简单的欧氏距离来度量每个列向量之间的相似度。OpenCV中也提供了相应的EigenFaceRecognizer库来实现... 继续阅读 >

2020
09-24

浅理解C++ 人脸识别系统的实现

机器学习机器学习的目的是把数据转换成信息。机器学习通过从数据里提取规则或模式来把数据转成信息。人脸识别人脸识别通过级联分类器对特征的分级筛选来确定是否是人脸。每个节点的正确识别率很高，但正确拒绝率很低。任一节点判断没有人脸特征则结束运算，宣布不是人脸。全部节点通过，则宣布是人脸。工业上，常用人脸识别技术来识别物体。基于深度学习的人脸识别系统，一共用到5个开源库：OpenCV（计算机视觉库）、C... 继续阅读 >