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搜索资源 - python检测图像中的人脸
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Face Recognition Python 人脸识别库
Face Recognition 是一个基于 Python 的人脸识别库,它还提供了一个命令行工具,让你通过命令行对任意文件夹中的图像进行人脸识别操作。 该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建,在户外脸部检测数据库基准(Labeled Faces in the Wild benchmark)上的准确率高达 99.38%。
所属分类:
Python
发布日期:2017-09-23
文件大小:10485760
提供者:
fengceqian
OpenCV3计算机视觉 Python语言实现
OpenCV是开源、跨平台的计算机视觉库,由英特尔公司发起并参与开发,在商业和研究领域中可以免费使用。本书介绍了如何通过Python来开发基于OpenCV 3.0的应用。作为当前非常流行的动态语言之一,Python不仅使用非常简单,而且功能强大。通过Python来学习OpenCV框架,可以让你很快理解计算机视觉的基本概念以及重要算法。 本书分8章来介绍计算机视觉的重要概念,所有的概念都融入了一些很有趣的项目。本书首先详细介绍了多个平台下基于Python的OpenCV安装,继而介绍了计算机视觉应
所属分类:
Python
发布日期:2017-09-26
文件大小:32505856
提供者:
lijunhu316796713
OpenCV 3 计算机视觉Python语言实现(2ed)附源码.rar
OpenCV 3计算机视觉 Python语言实现(第二版)(含示例代码) 编辑推荐 OpenCV 3是一种*先进的计算机视觉库,它提供了很多图像和视频处理操作,以及一些代表计算机视觉未来发展方向的功能,如人脸识别或目标跟踪。学习计算机视觉算法、模型和OpenCV API的基本概念之后,可以开发各种现实生活中的应用程序(如安全和监控方面的应用程序)。 本书从图像处理的基本操作出发,带你开启先进计算机视觉的探索之旅。计算机视觉是一个快速发展的学科,与其相关的现实应用也呈爆炸性增长,本书的目的就是帮
所属分类:
Python
发布日期:2018-05-06
文件大小:61865984
提供者:
hncjxb
人脸识别python实现源码(功能丰富)
可部署到云主机(Heroku,AWS……)! 使用dlib最先进的面部识别功能构建而成,具有深度学习功能。该模型在Wild标记的Labeled Faces中具有99.38%的准确度 。 这提供了一个简单的命令行工具,允许从命令行对图像文件夹进行面部识别! 1、找到图片中出现的所有面孔 2、获取每个人的眼睛,鼻子,嘴巴和下巴的位置和轮廓。 3、应用数字化妆 4、识别每张照片中出现的人物。 5、可以将此库与其他Python库一起使用来进行实时人脸识别。 使用要求 Python 3.3+或Pytho
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-10-26
文件大小:14680064
提供者:
as1072966956
基于Tensorflow的人脸识别源码
该代码使用Tensorflow r1.7在Ubuntu 14.04下使用Python 2.7和Python 3.5进行测试。代码中包含测试用例。模型使用固定图像标准化。在中科院自动化所,WebFace数据集已经被用于训练。该面部检测后,该训练集包括总共453 453个图像,超过10 575个身份。如果在训练之前过滤了数据集,则可以看到一些性能改进。有关如何完成此操作的更多信息将在稍后提供。性能最佳的模型已经在VGGFace2数据集上进行了训练,该数据集由~ 3.3M面和~9000个类组成。提供
所属分类:
深度学习
发布日期:2018-10-28
文件大小:2097152
提供者:
as1072966956
静态图像人脸检测.doc
import cv2 as cv import cv2 import numpy as np 1.静态图像中的人脸检测 # 创建一个级联分类器 加载一个 .xml 分类器文件. 它既可以是Haar特征也可以是LBP特征的分类器. # face_cascade = cv2.CascadeClassifier(d:/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml) model_file = D:/Software/python/Lib/site-packages/c
所属分类:
机器学习
发布日期:2019-06-16
文件大小:521216
提供者:
zwt0806
基于face_recognition的人脸检测代码(Python版)
基于face_recognition的人脸监测代码,用于从摄像头或图像中定位人脸。需要安装python3,dlib,face_recognition。
所属分类:
深度学习
发布日期:2020-08-08
文件大小:264
提供者:
zhaozihu
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信息 假如我们现在有一个 1080
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-16
文件大小:228352
提供者:
weixin_38709816
python 3利用Dlib 19.7实现摄像头人脸检测特征点标定
Python 3 利用 Dlib 19.7 实现摄像头人脸检测特征点标定 0.引言 利用python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,进行实时特征点标定; 图1 工程效果示例(gif) 图2 工程效果示例(静态图片) (实现比较简单,代码量也比较少,适合入门或者兴趣学习。) 1.开发环境 python: 3.6.3 dlib: 19.7 OpenCv, numpy import dlib # 人脸识别的库dlib import numpy as np #
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-25
文件大小:129024
提供者:
weixin_38515362
在Python下利用OpenCV来旋转图像的教程
OpenCV是应用最被广泛的的开源视觉库。他允许你使用很少的代码来检测图片或视频中的人脸。 这里有一些互联网上的教程来阐述怎么在OpenCV中使用仿射变换(affine transform)旋转图片–他们并没有处理旋转一个图片里的矩形一般会把矩形的边角切掉这一问题,所以产生的图片需要修改。当正确的使用一点代码时,这是一点瑕疵。 def rotate_about_center(src, angle, scale=1.): w = src.shape[1] h = src.shape
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-24
文件大小:64512
提供者:
weixin_38560039
今天 平安夜 Python 送你一顶圣诞帽 微信官方
还有多少耿直boy和我一样在等待微信官方送上一顶圣诞帽? 最后知道真相的我眼泪掉下来…… (还蒙在鼓里的同学请在微信最上方的搜索栏自行搜索『圣诞帽』) 好吧,你不给,咱自己来,不就是个帽子嘛。 Python 在手,圣诞帽我有! OpenCV 库 加上几张圣诞帽图片,三四十行代码轻松搞定。只不过调试的时候要注意点,图像坐标和像素矩阵索引的维度别搞乱了。 大致步骤: 安装 OpenCV(网上搜下教程有很多); 用 OpenCV 提供的级联分类器做 人脸检测 ,定位出图片中的人脸位
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-24
文件大小:313344
提供者:
weixin_38734037
用Python获取摄像头并实时控制人脸的实现示例
实现流程 从摄像头获取视频流,并转换为一帧一帧的图像,然后将图像信息传递给opencv这个工具库处理,返回灰度图像(就像你使用本地静态图片一样) 程序启动后,根据监听器信息,使用一个while循环,不断的加载视频图像,然后返回给opencv工具呈现图像信息。 创建一个键盘事件监听,按下”d”键,则开始执行面部匹配,并进行面具加载(这个过程是动态的,你可以随时移动)。 面部匹配使用Dlib中的人脸检测算法来查看是否有人脸存在。如果有,它将为每个人脸创建一个结束位置,眼镜和烟卷会移动到那里结束。
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-31
文件大小:73728
提供者:
weixin_38532139
FaceDetection-Python:从给定图像中检测人脸的程序-源码
FaceDetection-Python 从给定图像中检测人脸的程序 所需的软件包:opencv,numpy,haar级联文件
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-26
文件大小:2048
提供者:
weixin_42114580
FACE-RECOGNITION-USING-PYTHON-源码
面部识别使用PYTHON 介绍 面部识别系统使用网络摄像头将帧从实时视频流传输到预先训练的暹罗神经网络,并使用用户的真实图像,该系统能够在网络摄像头前对用户进行身份验证。我们已经训练并实现了一个鲁棒的模型,该模型可以识别人脸,即使对象具有不同的表情以及从不同角度拍摄照片也是如此。该程序使用预先训练的神经网络和网络摄像头,对坐在计算机前的用户进行身份验证。 ##面部识别系统我们可以将面部识别细分为更小的步骤。人脸检测:检测并隔离图像中的人脸。 我们使用了经过训练的级联分类器进行人脸检测,称为Ha
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-18
文件大小:1024
提供者:
weixin_42133415
使用机器学习和图像处理的面部检测-源码
使用机器学习和图像处理的面部检测 完整的机器学习和图像处理人脸识别模型 脚步: 1)克隆或下载文件 2)下载后在同一路径中创建一个名为Image的空文件夹 3)运行Python文件
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-01
文件大小:150528
提供者:
weixin_42173205
人脸检测和识别:人脸检测和识别任务,例如人脸验证,用python标记人。 该模型是根据FaceBoxes和FaceNet架构构建的-源码
人脸匹配 使用Tensorflow框架在Python中开发,建立了一个包括图像预处理步骤,使用FaceBox模型来检测和提取人脸,使用FaceNet模型创建嵌入物的管道,从而使其可以完成诸如面部识别,验证,自动人员标记。 先决条件 Python-版本> 3.7 TensorFlow-版本2.4.0 Scikit-Learn-版本0.22.1 Numpy-版本1.19.5 Open-CV-版本4.5.1 设置 在当地,首先从下载运行代码FaceBoxes的的pretrainded加权
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-20
文件大小:11264
提供者:
weixin_42117037
dog-breed-predictor-app:一种网络应用CNN模型,可从用户提供的图像中预测狗的品种-源码
动机 该项目的目的是建立一个可根据用户提供的图像预测狗的品种的网络应用。 Web应用程序还将检测用户提供的图像是否包含人还是狗,以便可以对用户进行适当的问候。 这可以通过使用以下三种模型来实现: OpenCV人脸检测器用于检测图像中的人物。 ResNet-50(在ImageNet上训练)用于检测图像中的狗。 通过转移学习训练的Xception模型用于预测狗的品种。 首先在另一个项目中探索和开发该项目中使用的模型,可以在。 注意:该项目属于Udacity的数据科学家纳米学位的一部分。
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-09
文件大小:2097152
提供者:
weixin_42116805
object_detector:来自HOG + Linear SVM框架的对象检测器-源码
object_detector 使用HOG作为描述符和线性SVM作为分类器的对象检测器 先决条件 使用Python 3绑定安装 依存关系 您可以通过运行安装所有依赖项 pip install -r requirements.txt 运行代码 要测试代码,请在终端中运行以下行 git clone https://github.com/vladkha/object_detector.git cd object_detector/bin python test_object_detector.py
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-05
文件大小:4194304
提供者:
weixin_42144199
PyEmotionRecognition:一个Python项目,用于识别给定图像的人脸表达的情感-源码
PyEmotionRecognition 一个给定图像的Python项目,用于检测个人的脸部并识别所表达的情感。 入门 先决条件 将安装以下Python 3库(如果尚未安装): OpenCV 麻木 dlib scikit-学习 随机 球状 数学 itertools 上面提到的大多数库都可以使用 sudo pip3 install 要在Ubuntu 16.04上安装OpenCV,请使用链接: : 从以下位置下载已在项目中使用的dlib预测器: ://dlib.net/files/
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-04
文件大小:1048576
提供者:
weixin_42131541
python检测图像中的人脸
编程任务:用python语言编写程序,实现从图像中找出所有的人脸,并对每一张人脸用矩形框做出标记。 关键问题:一是如何调用人脸分类器文件创建人脸检测器以检测图像中的人脸; 二是如何获得图像中人脸范围的数据,并在图像上用图形绘制人脸范围的标记。 设计算法: 1.导入cv2库。 2.读入要检测的图像 3.创建人脸检测器。 4.对图像进行灰度处理,进行人脸检测。 5.根据检测到的人脸数据,用矩形框标注人脸。 6.显示标注人脸后的图像。 解决过程: 安装OpenCV扩展库,我用anaconda在这位仁兄
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-20
文件大小:82944
提供者:
weixin_38558659
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