大家好,今天给大家分享一个ffmpeg加opencv的人脸采集并做出识别的实战项目!
本文将介绍OpenCV,JavaCV以及OpenCV for Android(以下简称OpenCV4Android)之间的区别,并以一个人脸识别的Android应用为例,详细介绍可以采用的实践方案。
视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本,图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——OpenCV版(二)》 实现思路: 调用电脑的摄像头,把摄像的信息逐帧分解成图片,基于图片检测标识出人脸的位置,
视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本,图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——OpenCV版(二)》 实现思路: 调用电脑的摄像头,把摄像的信息逐帧分解成图片,基于图片检测标识出人脸的位置
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第3部分:程序设计篇(Python版),第1节《Python实时视频采集程序设计》,本章内容系统介绍:基于Python+opencv如何实现实时视频采集。
最近遇到一个项目需求,需要进行拍照,并且识别图片中的文字,其实该项目也可以改成其他图像识别,比如人脸识别、图像分类等。
上一文,我们讲到的是使用JavaCV拉取笔记本摄像头画面,这次,我们基于上一次的基础,加工人脸识别功能。
二维码作为一种信息传递的工具,在当今社会发挥了重要作用。从手机用户登录到手机支付,生活的各个角落都能看到二维码的存在。那你知道二维码是怎么解析的吗?有想过自己实现一个扫码工具吗?如果想的话就继续看下去吧!
最近我在自己的服务器里基于Pandora搭建了ChatGPT页面,以后只需要accessToken或者key就可以使用,不再需要再去官网玩了,省下了不少时间。
接触图像领域的应该对于opencv都不会感到陌生,这个应该算是功能十分强劲的一个算法库了,当然了,使用起来也是很方便的,之前使用Windows7的时候出现多该库难以安装成功的情况,现在这个问题就不存在了,需要安装包的话可以去我的资源中下载使用,使用pip安装方式十分地便捷。
python:python3.6 摄像头:网络摄像头 Python库:openCV
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 关于人脸识别 本文是《JavaCV人脸识别三部曲》的第一篇,在《JavaCV的摄像头实战之八:人脸检测》一文中,实现了检测人脸并用方框标注出来,但仅框出人脸作用不大,最好是识别出此人的身份,这样就能做很多事情了,例如签到、告警等,这就是接下来咱们要挑战的人脸识别 人脸识别涉及到两个步骤:训练和识别,接下来简单说明解释一下 先看什么是训练,如下图,用两位天王
情人节写的那篇,在眼睛里添加女友照片,今天做了下修改。先是把贴图换成了写轮眼图片,再就是将单纯的图片展示改成了opencv调用摄像头,对实时获取的图片进行加工再予以展示,形成视频的效果:
有的浏览器设置了boss按键,手快的人还可以切换屏幕,不过总会显得不自然,而且经常搞的手忙脚乱的。
如果上班的时候想放松一下,或者直说想偷偷懒,看点和工作无关的网页,这时候万一老板突然出现在背后,会不会感到很难堪呢? 有的浏览器设置了boss按键,手快的人还可以切换屏幕,不过总会显得不自然,而且经常搞的手忙脚乱的。 一个日本程序员决定自己动手,编写一个一劳永逸的办法,我们来看看他是怎么实现的吧~ 思路很直接:用网络摄像头自动识别在工位通道走过的人脸,如果确认是老板的话,就用一张写满了代码的截图覆盖到整个屏幕上。 整个工程中应用了Keras深度学习框架来建立识别人脸的神经网络,和一个网络摄像头用来捕捉老板的
如果上班的时候想放松一下,或者直说想偷偷懒,看点和工作无关的网页,这时候万一老板突然出现在背后,会不会感到很难堪呢? 有的浏览器设置了boss按键,手快的人还可以切换屏幕,不过总会显得不自然,而且经常搞的手忙脚乱的。 一个日本程序员决定自己动手,编写一个一劳永逸的办法,我们来看看他是怎么实现的吧~ 思路很直接:用网络摄像头自动识别在工位通道走过的人脸,如果确认是老板的话,就用一张写满了代码的截图覆盖到整个屏幕上。 整个工程中应用了Keras深度学习框架来建立识别人脸的神经网络,和一个网络摄像头用来捕捉
想起以前玩过的kivy技术,kivy[1]是一个跨平台的UI框架。当然对我们最有用的是,kivy可以把python代码打包成安卓App。但是由于安卓打包的工具链很长,包括android sdk打包java代码、ndk编译python、 编译各种python依赖包,经常花一整天从入门到放弃。这次使出认真研究的心态,终于找到一个解决方案,于是有了这篇文章:
需要将 haarcascade_frontalface_default.xml haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml 放入当前文件夹 或者你使用绝对路径也可以 这两个文件在\python\Lib\site-packages\cv2\data\ 里面 电脑没有摄像头的话可以使用手机当摄像头 在手机(安卓\IOS都可以)和电脑上面下载iVcam 并用数据线连接起来 下载地址:https://www.e2esoft.cn/ivcam/ 然后我发现我的台式电脑 使用上面那个软件 是0才可以运行 也就是选择笔记本摄像头才可以 如果你选的1 USB摄像头没有反应 不妨试试0 笔记本摄像头
导语:这几天,小编学习到了一个好玩的摄像头图像圆心计算的程序代码。另外,小编Tom邀请你一起搞事情! 在这份程序代码中,小编在Python3下运行,使用到了numpy库和opencv库。关于库的下载可以直接通过pip下载对应的库,或者在这个网站:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 找到对应的位置,下载后pip对应的路径安装于安装包的名字安装即可。 首先,我们需要了解到怎么样使用python程序获取我们电脑摄像头或者外接的usb免驱摄像头的图像。
调用摄像头需要使用到 OpenCV 模块,而识别二维码则需要使用到 pyzbar 模块。
现在,他在北京的某知名大型连锁超市,需要通过Python识别条形码,进行快速的商品库存录入。如果已经存在的则不进行录入。不知Python能否实现?所以趁此机会我们给大家介绍下OpenCV和pyzbar。
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。
环境: Python版本:3.6.2 opencv版本:opencv-python==3.4.3.18 ---- 安装opencv pip install opencv-python ---- 对图片操作 import cv2 # 识别图片 img = cv2.imread('cup.jpg', flags=cv2.IMREAD_LOAD_GDAL) # 添加对图片的处理内容 # 展示的图片 cv2.imshow('hello', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAll
最近了不起在自己的服务器里基于Pandora搭建了ChatGPT页面,以后只需要accessToken或者key就可以使用,不再需要再去官网玩了,省下了不少时间。
现在说的机器视觉(Machine Vision)一般指计算机视觉(Computer Vision),简单来说就是研究如何使机器看懂东西。就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更合适人眼观察或传送给仪器检测的图像。
在漫长的无心工作的“年底”里,你们大概需要动用深度学习技能来假装好好工作:当老板快要走到身后,让电脑自动隐藏“工作不宜”的窗口。 付出这么多努力就为了工作时开个小差? 好像是的…… AHOGRAMMER发布了这样一个名为“老板传感器”的制作教程: 定义任务 这个程序的任务就是当老板接近的时候,自动隐藏“工作不宜”窗口。 老板和我的座位距离约6-7米,如果我在看“工作不宜”的东西,当老板离开座位,有4-5秒的时间切换界面。 策略 用深度学习训练一个模型,让电脑能认出老板的脸。 在桌上安装一个摄像头
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》系列的第十三篇,前文《JavaCV的摄像头实战之十二:性别检测》中,借助训练好的卷积神经网络模型开发出了识别性别的应用,今天在前文基础上做少量改动,实现年龄识别的功能,效果如下图: 📷 应用主要功能如下图所示: 📷 如果您看过《JavaCV的摄像头实战》系列的其他文章,就会发现上图中只有蓝色部分是新增内容,其
为了迎合和满足现代化的市场需求,我们开发了支持提供多种协议设备接入的视频平台EasyCVR,前期我们做好了EasyCVR在视频能力上的各项铺垫,包括摄像头的云台控制、语音对讲、告警上报等功能,现在我们踏入了人脸识别的领域,目前也正在测试视频平台的人脸识别功能,如果大家感兴趣可以翻阅我们以前的博文了解一下,欢迎大家关注。
采集人脸图片的方法多种多样,可以直接从网上下载数据集,可以从视频中提取图片,还可以从摄像头实时的采集图片。
OpenCV4.1已经发布将近一年了,其人脸识别速度和性能有了一定的提高,这里我们使用opencv来做一个实时活体面部识别的demo
本节的主要内容是OpenCV在Android NDK开发中的应用。 本节包括下面几个方面的内容: 1.如何实现Static Initialization从而不需要安装OpenCV Manager运行
由于YouTube和Netflix的出现,我们开始躺着看手机。然而,长时间用手拿着手机会让人感到疲劳。这次我们制作了一个可以在你眼前保持适当距离并调整位置的自动移动手机支架,让你无需用手拿着手机。请务必试试!
前几天,在食堂吃饭,本来每天中午的新闻三十分换成了视频监控。我们已经习惯了,前十分钟看着领导都很忙,中间十分钟中国人民都很幸福,后十分钟别的国家都生活在水深火热里,顺便跟同事谈谈国家大事。突然主角换成了我们自己,便毫无抬头的欲望。
OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库,轻量,高效,由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,提供了Python、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。
python3.9 pycharm2020 人狠话不多,直接上代码,注释在代码里面,不说废话。
OpenCV 是一个强大的图片处理工具,尤其是随着人工智能、图片识别等行业的兴起,这个第三方库也越来越受到重视,今天我们就一起来开启 OpenCV 之旅
本文为零基础实现人脸识别的教程,读者不需要人工智能学习背景,不需要机器学习相关基础,只要能读懂简单的Pyhton代码,便可以轻松地在自己的电脑上实现人脸识别(两个文件,加注释共96行)。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《JavaCV人脸识别三部曲》的第二篇,前文《视频中的人脸保存为图片》咱们借助摄像头为两位群众演员生成大量人脸照片,如下图,群众演员A的照片保存在E:\temp\202112\18\001\man,B的照片保存在E:\temp\202112\18\001\woman: 📷 照片准备好,并且每张照片的身份都已确定,本篇要做的就是用上述照片生成模
当今,由于数字图像处理和计算机视觉技术的迅速发展,越来越多的研究者采用摄像机作为全自主用移动机器人的感知传感器。这主要是因为原来的超声或红外传感器感知信息量有限,鲁棒性差,而视觉系统则可以弥补这些缺点。而现实世界是三维的,而投射于摄像镜头(CCD/CMOS)上的图像则是二维的,视觉处理的最终目的就是要从感知到的二维图像中提取有关的三维世界信息。
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。
Jetson Nano是一款体积小巧、功能强大的人工智能嵌入式开发板,于2019年3月由英伟达推出。预装Ubuntu 18.04LTS系统,搭载英伟达研发的128核Maxwell GPU,可以快速将AI技术落地并应用于各种智能设备。相比于Jetson之前的几款产品(Jetson TK1、Jetson TX1、Jetson TX2、Jetson Xavier),Jetson Nano售价仅需99美元,大幅减少了人工智能终端的研发成本。因此,一经推出,便受到了广泛的关注。其官网地址为:Jetson Nano Developer Kit for AI and Robotics | NVIDIA
因为JetBot上用的是树莓派摄像头,所以我们也首选考虑使用树莓派摄像头,当然USB摄像头是亲测可用的。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》系列的第十二篇,咱们来开发一个实用功能:识别性别并显示在预览页面,如下图: 📷 今天的代码,主要功能如下图所示: 📷 如果您看过《JavaCV的摄像头实战》系列的其他文章,就会发现上图中只有蓝色部分是新增内容,其余的步骤都是固定套路,《JavaCV的摄像头实战》系列的每一个应用玩的都是相同套路:别看步骤挺
这是第二次给大家推荐Github项目,上次给大家介绍的是使用核心主义价值观作为编码的编译器:媒体人自保攻略,今天介绍在Github开源的人脸识别项目,目前已经获得2000+的star,以后推荐Github项目会成为一个保留项,自己遇到觉着不错的就跟大家推荐,希望跟大家共同进步。
下面这个代码是借鉴别人调用摄像头进行人脸检测的 然而竟然报错 cv2.error: OpenCV(4.2.0) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\objdetect\src\cascadedetect.cpp 查阅资料 发现是分类器路径问题 如果用\在python中有转义作用 可以在前面加入r 取消转义 或者把\改成/ 完美解决
Pokémon Go一出,新鲜的玩法、经典的IP效应让这款使用了Unity以及AR技术的手游火遍了“大洋”南北。可惜的是这款新鲜的游戏还没有惠及中国市场的玩家们。腾讯内部的AR专家秉持着“一言不合就自己开发”的原则,自发对AR游戏进行了预研,本文将通过在Unity中对OpenCV及Vuforia库的使用,简单介绍制作AR游戏的一系列流程。
之前有利用C++和OpenCv写过人脸识别的系列文章,对于人脸识别的基本理解和步骤流程等基本知识不做反复叙述。比詹小白还要白的童鞋可以查看往期文章进行了解噢~ 1.人脸识别(一)——从零说起 2.人脸识别(二)——训练分类器 3.人脸识别(二)——训练分类器的补充说明 4.人脸识别(三)——源码放送 我是华丽丽的分割线,下边有请詹小白简单讲讲python版本的人脸检测与识别,鼓掌~ 一、人脸检测 python版人脸检测基本上可以参照C++版本的程序,根据
这是关于人脸的又一篇原创! 之前有利用C++和OpenCv写过人脸识别的系列文章,对于人脸识别的基本理解和步骤流程等基本知识不做反复叙述。比詹小白还要白的童鞋可以查看往期文章进行了解噢 1.人脸识别(一)——从零说起 2.人脸识别(二)——训练分类器 3.人脸识别(二)——训练分类器的补充说明 4.人脸识别(三)——源码放送 一、人脸检测 python版人脸检测基本上可以参照C++版本的程序,根据语法不同进行改写即可。 1.输入为包含人脸的图片时 这种情况较为简单,只是直接使用了opencv库的
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