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OpenCV基于残差网络实现人脸检测

OpenCV基于残差网络实现人脸检测 OpenCV3.3版本第一次把深度神经网络(DNN)模块引入到正式发布版本中，最新的OpenCV3.4中DNN模块发布了两个必杀技，一个支持Faster R-CNN...的对象检测，比SSD与YOLO这些模型有更好的检测精度与小对象检测能力，另外一个是支持基于SSD+Resnet模型的人脸检测，虽然速度还达不到HAAR级联检测器的实时性，但是准确性与模型泛化能力可以说完爆...HAAR级联检测器方式的人脸检测算法。...作为OpenCV开发者需要人脸检测功能时候又多了一种更加可靠的选择，这里我们首先简单介绍一下什么是残差网络，然后给出其人脸检测模型在OpenCV基于摄像头实时人脸检测演示。...OpenCV中人脸检测的残差网络模型是基于SSD实现的，所以速度还是挺快的，而且效果是特别的好。废话不多说了，下面看看OpenCV中如何使用它实现人脸检测。

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    OpenCV基于残差网络实现人脸检测

    OpenCV基于残差网络实现人脸检测 OpenCV3.3版本第一次把深度神经网络(DNN)模块引入到正式发布版本中，最新的OpenCV3.4中DNN模块发布了两个必杀技，一个支持Faster R-CNN...的对象检测，比SSD与YOLO这些模型有更好的检测精度与小对象检测能力，另外一个是支持基于SSD+Resnet模型的人脸检测，虽然速度还达不到HAAR级联检测器的实时性，但是准确性与模型泛化能力可以说完爆...HAAR级联检测器方式的人脸检测算法。...作为OpenCV开发者需要人脸检测功能时候又多了一种更加可靠的选择，这里我们首先简单介绍一下什么是残差网络，然后给出其人脸检测模型在OpenCV基于摄像头实时人脸检测演示。...OpenCV中人脸检测的残差网络模型是基于SSD实现的，所以速度还是挺快的，而且效果是特别的好。废话不多说了，下面我就看看OpenCV中如何使用它实现人脸检测。

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    基于Python的OpenCV人脸检测

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...一、文章概述 注意：本文只是人脸检测，人脸识别的实现请参见本人另一篇博客：基于OpenCV+TensorFlow+Keras实现人脸识别 本文将要讲述的是Python环境下如何用OpenCV检测人脸，...本文的主要内容分为： 1、检测图片中的人脸 2、实时检测视频中出现的人脸 3、用运设备的摄像头实时检测人脸 二：准备工作 提前做的准备： 安装好Python3 下载安装OpenCV库，方法是pip...install opencv-python -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host=mirrors.aliyun.com/pypi.../simple 下载特征数据HAAR和LBP，这两种数据都能实现对人脸特征的提取，HAAR大多是小数计算所以运算速度较慢，LBP大多是整数计算运行速度较快。

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    资源 | 从人脸检测到语义分割，OpenCV预训练模型库

    项目地址：https://github.com/opencv/open_model_zoo open_model_zoo 预训练模型概览： 目标检测模型 有几种检测模型可以用于检测一系列最常见的目标。...这个列表有人脸、人物、汽车、自行车等目标的检测模型，其中包含一些检测相同类型的目标的网络（例如 face-detection-adas-0001 和 face-detection-retail-0004...示例模型：face-detection-adas-0001 这个人脸检测器用于驾驶员状态检测和类似场景。该网络以 MobileNet 作为骨干，包含深度可分卷积来减少 3x3 卷积的计算量。 ?...可以在使用检测模型之后使用这些网络（例如，在人脸检测之后使用年龄/性别识别）。这个列表包含了年龄/性别、头部姿态、车牌号码、汽车属性、情绪、人脸关键点和人物属性等目标的识别模型。 ?...这些网络比对应的检测模型要大得多，但可以对目标实现更精准的定位，并且不受目标的复杂形状所影响。列表中包含了街景和路面图像的语义分割模型。 ?

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    JavaCV的摄像头实战之八：人脸检测

    前面的操作夯实了的帧和流处理的基本功，接下来开始实现一些常见的CV能力，就从本篇的人检测别开始吧 OpenCV中常用的人脸检测是基于Haar特征的级联分类器，本篇借助JavaCV来使用该分类器实现人脸检测...会作为每个应用的成员变量存在： 检测服务不仅是人脸检测，今后还有人体检测、物体检测等等，所以设计一个检测服务接口DetectService，人脸检测、人体检测、物体检测这些类都是这个接口的实现，如下图所示...Mat对象，新建的对象用于保存灰度图片，因为检测时用的是灰度图片而不是原图： /** * 根据传入的MAT构造相同尺寸的MAT，存放灰度图片用于以后的检测 * @param...grayImage, objects); // 检测结果总数 long total = objects.size(); // 如果没有检测到结果，就用原始帧返回...的摄像头实战》系列还会呈现更多丰富的应用； 本文涉及的所有代码都能在接下来的介绍的GitHub仓库中找到 源码下载 《JavaCV的摄像头实战》的完整源码可在GitHub下载到，地址和链接信息如下表所示

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    基于STM32单片机设计的红外测温仪（带人脸检测）

    在测温项目里，上位机与STM32之间采用串口协议进行通信，上位机可以打开笔记本电脑默认的摄像头，进行人脸检测；当检测到人脸时，控制STM32测量当前人体的实时温度实时，再将温度传递到上位机显示；当温度正常时...(3) 上位机运行效果 上位机需要连接STM32设备之后才可以获取温度数据，点击软件上的打开摄像头按钮，开启摄像头，让检测到人脸时，下面会显示当前测量的温度。...未连接设备，也可以打开摄像头检测人脸，只不过温度值是一个固定的正常温度值范围。 二、上位机设计 2.1 安装编译环境 如果需要自己编译运行源代码，需要先安装Qt5开发环境。...2.3 UI设计界面 2.4 人脸检测核心代码 //人脸检测代码 bool ImageHandle::opencv_face(QImage qImage) { bool check_flag=...，就可以检测出图片中所有的人脸，并将检测到的人脸通过矩形的方式返回。

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    数据分享|Python卷积神经网络CNN身份识别图像处理在疫情防控下口罩识别、人脸识别

    相关视频 数据来源及环境准备 通过网络搜集，得到3073张不同性别、年龄以及不同场景中的人佩戴口罩的照片，而未佩戴口罩的人脸图片从中选取了3249张图片（查看文末了解数据获取方式）。...所以我们需要对获取到的照片进行处理，将人脸裁剪出来。我们利用OpenCv和dlib对数据集进行了人脸的检测和对齐，以便后续对模型进行训练。...人脸检测是指将一张图片中的人脸圈出来，即找到人脸所处的位置，人脸对齐则是基于已经检测到的人脸，自动找到脸轮廓和眼睛鼻子嘴等标志性特征位置。...6、添加快捷功能并在识别页面添加按键说明：按下s键截图保存，按下q键退出。 二、口罩识别 基于卷积神经网络的口罩识别。...对于检测到的三类情况：①戴口罩（捂住口鼻）②戴口罩（未捂住口鼻）③未戴口罩做出了no mask ;no mask; have mask的判断。

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    Windows下使用QT+OpenCV完成人脸检测(获取摄像头的数据进行检测)

    目前官网OpenCV最新的版本是4.2.0 ，Windows版本的OpenCV在3.X版本后就不带X86的库，只有X64的库，如果需要X86的库，需要自己下载源码去重新编译。...三、程序思路说明 程序功能: 在子线程里打开摄像头，获取摄像头的数据，通过信号与槽的方式，将摄像头数据传递给主UI界面实时显示，在采用定时器每100ms取一次标签上的数据进行人脸检测处理，将处理的数据再显示到另一个标签上...人脸检测分类器采用OpenCV自带的分类器，程序主要目的是介绍OpenCV配合QT如何进行开发。...OpenCV自带的人脸检测分类器路径：C:/OpenCV_2.4/opencv/sources/data/haarcascades_GPU/haarcascade_frontalface_alt2.xml....xml" //将要检测的图片路径 #define source_pix_addr "D:/linux-share-dir/1.jpg" //人脸检测代码 void Widget::opencv_face

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    智能图像识别系统设计与实现

    报警模块：对检测到的潜在威胁触发警报。系统优化模块：通过硬件加速和算法优化提高性能。示例代码以下代码展示了如何利用OpenCV和深度学习模型实现实时图像识别系统的核心功能（人脸检测示例）。...这里使用的是OpenCV提供的Haar Cascade分类器，该模型是基于特征的简单分类算法，适用于快速检测人脸。...参数解释：scaleFactor=1.1：每次图像缩放的比例，越小则检测越精确但速度越慢。minNeighbors=5：每个候选矩形需满足的最小邻域数，值越高可减少误检。...绘制检测框for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)功能：在检测到的人脸周围绘制矩形框...cv2.destroyAllWindows()：关闭所有OpenCV显示窗口。此代码模块实现了一个实时人脸检测系统，结合了Haar Cascade分类器和OpenCV提供的图像处理能力。

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    九十五、通过opencv制作人脸识别的窗口

    使用Haar级联进行人脸检测 基于haar特征的级联分类器的，OpenCV已经为我们提供了一些分类器参数，因此我们无需训练任何模型，直接使用。...Haar级联结合摄像头 使用Haar级联进行人脸检测可以说是opencv最基础的效果，下面我们利用摄像头将Haar级联进行合并，这样就可以达到开头的效果。...2015年底有人提出了一个实时对象检测网络Single Shot MultiBox Detector缩写为SSD SSD对象检测的Model SSD对象检测网络简单说可以分为三个部分： 基础网络(backbone...) 这里为VGG16 特征提取Neck，构建多尺度特征 检测头 – 非最大抑制与输出 要开始使用SSD在OpenCV中，需要下载RESNET人脸检测模型和其预训练的权重，然后将其保存到代码weights...cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0, (300, 300),(104.0, 177.0, 123.0)) 将此blob对象用作神经网络的输入，获取检测到的面部： # 将图像输入神经网络

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    OriginBot的家庭识别功能

    为此，我引入了“家人识别”功能，它由人脸检测和人脸识别两大核心部分组成。 人脸检测是识别摄像头图像中是否存在人脸的过程。...我采用了经典的Haar cascades算法，并对其进行了优化，确保它能在ROS环境中高效运行。通过将ROS图像转换为OpenCV格式，我们能够在图像上准确地标出人脸位置，并在检测到人脸时进行标记。...3次才算是真的目标 minSize=(20, 20) # 设置人脸的最小尺寸 ) # 如果检测到人脸，就在图像上画一个矩形框表示人脸...Haar cascades，这是一个比较旧的算法，可能在某些情况下无法检测到人脸或者产生误检。...这种映射是通过一个深度卷积神经网络实现的，网络的结构可以是Inception模型，也可以是其他的模型。

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    手把手教你用OpenCV做人脸口罩佩戴检测(附详细步骤+代码)

    方法很多，这里列举几个比较典型的方法： ① 用深度学习目标检测的方法，标注佩戴口罩与未佩戴口罩两类，然后选择合适的网络去训练检测，比如YoloV5等； ② 先检测人脸，然后将人脸ROI图像做分类，分为佩戴口罩和未佩戴口罩两类...，结合人脸检测和分类网络实现； ③ 用OpenCV实现，先检测人脸，然后判断人脸ROI是否有佩戴口罩的特征； ④ 其他更好的方法。...效果展示 演示从视频中检测人脸是否佩戴口罩，未佩戴口罩将语音提示，避免露脸，测试视频素材来源于网络，实测使用笔记本自带摄像头检测效果更佳： 实现步骤与对应代码 程序实现步骤： (1) 使用OpenCV...---- 人脸检测方法对比： (1) 使用OpenCV Haar分类器检测人脸，例如使用自带的haarcascade_frontalface_alt.xml不能适应光线暗的情况和人脸遮挡情况，佩戴了口罩无法检测到人脸...； (3) 使用OpenCV DNN网络检测人脸，使用自带的opencv_face_detector_uint8.pb能适应部分人脸遮挡和侧脸情况，能继续进行后续检测。

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    JavaCV人脸识别三部曲之一：视频中的人脸保存为图片

    ，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...》 《JavaCV人脸识别三部曲》一共三篇文章，内容如下： 《视频中的人脸保存为图片》：本篇介绍如何通过JavaCV将摄像头中的每个人脸都检测出来，并且把每个人脸保存为图片，这种方法可以让我们快速获取大量人脸照片用于训练...没错，只要找到您想识别的人脸即可，而本篇介绍的是另一种方法：借助摄像头检测人脸，然后将人脸大小的照片保存在硬盘，用这些照片来训练，实测多张照片训练处的模型在检测新照片时效果更好 具体做法如下： 写个程序...，对摄像头的照片做人脸检测，每个检测到的人脸，都作一张图片保存，注意不是摄像头视频帧的完整图片，而是检测出每张人脸，把这个人脸的矩形作为图片保存，而且保存的是灰度图片，不是彩色图片（训练和检测只需要灰度图片...，就不再处理当前照片了（实际使用中发现常有检测失误的情况，例如把一个矩形盒子检测为人脸），这个提前返回的逻辑，您可以根据自己的环境去调整 imwrite方法可以将Mat以图片的形式保存到硬盘 保存文件到磁盘前调用了

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    【实战项目】网络编程：在Linux环境下基于opencv和socket的人脸识别系统--C++实现

    一、项目介绍 项目简介：我们的项目是在linux操作系统下基于OpenCV和Socket的人脸识别系统。 客户端： 用于向服务器发送摄像头捕获的图像数据。...服务端： 在接收客户端发送的图像数据后，使用人脸检测算法检测图像中的人脸，并使用三种不同的人脸识别模型对检测到的人脸进行识别。然后，根据识别结果，在图像中绘制相应的标签（人名）以表示识别的结果。...// 定义存储检测到的人脸矩形区域的向量 // 人脸识别部分，加载预训练的人脸识别模型 // 循环接收客户端发送的图像数据并处理 while (1)...++和OpenCV的头文件，还有一些与网络通信相关的头文件。...将接收到的图像数据存入向量，并解码为彩色图像。 进行人脸检测，检测图像中的人脸矩形区域。 遍历检测到的人脸，对每个人脸区域进行处理： 绘制人脸矩形区域在彩色图像中。

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    基于 opencv 的人脸识别系统

    人 脸 识 别 主 要 为 两 个 步 骤：人 脸 检 测（FaceDetection）和人脸识别（Face Recogniton）。...人脸检测就是判断待检测图像中是否存在人脸以及人脸在图片中的位置，人脸识别则是将检测到的人脸与已知的人脸库中的人脸进行比对，得出相似度信息。...（二）图像预处理在采集实时图像的时候，受拍摄角度、位置等因素影响，导致检测到的人脸在整幅图像中的位置和大小不确定。...本系统用到的图像预处理方法主要是以下 4 种： （1）几何归一化：将图像中检测到的人脸部分裁剪出来，然后缩放到统一大小。 （2）灰度归一化：彩色图像转换为灰度图像。...软件设计部分，自动人脸识别的大概过程如下： step1：摄像头采集图像； step2：平滑处理、灰度均衡； step3：图像中的人脸检测与定位； step4：归一化处理，并载入样本人脸库数据； step5

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    25 行 Python 代码就能实现人脸识别？这篇文章告诉你详情

    请确保用的是 OpenCV v2 你需要一个网络摄像头 OpenCV OpenCV 是最流行的计算机视觉库，原本用 C 和 C++ 开发，现在也支持 Python。...对于每个数据块，它都进行一个粗略、快速的检测。若通过，会再进行一个更仔细的检测，以此不断类推。该算法有 30 到 50 个这样的阶段，或者说 cascade。只有通过全部阶段，算法才会判断检测到人脸。...我们会用 Abba 图片和 OpenCV 提供的默认 cascade 来人脸检测。...有的人脸离镜头近，会比其他人脸更大。ScaleFactor 对此进行补偿。 检测算法使用移动窗口来检测物体。在系统宣布检测到人脸之前，minNeighbors 会对当前其周围有多少物体进行定义。...（详见文末“阅读原文”） 用网络摄像头 如果你想要用网络摄像头呢？OpenCV 从摄像头读取每一帧，你可以通过处理每一帧进行人脸检测。你需要一个性能强大的 PC，不过我的五岁大的笔记本用着还行。

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    JavaCV的摄像头实战之十四：口罩检测

    ，如标题所说，今天的功能是检测摄像头内的人是否带了口罩，把检测结果实时标注在预览窗口，如下图所示： 整个处理流程如下，实现口罩检测的关键是将图片提交到百度AI开放平台，然后根据平台返回的结果在本地预览窗口标识出人脸位置...值，base64编码后的图片数据，编码后的图片大小不超过2M； // URL:图片的 URL地址( 可能由于网络等原因导致下载图片时间过长)； // FACE_TOKEN: 人脸图片的唯一标识...// 人脸的类型 // LIVE表示生活照：通常为手机、相机拍摄的人像图片、或从网络获取的人像图片等 // IDCARD表示身份证芯片照：二代身份证内置芯片中的人像照片...faceDetectResponse.getResult() || null==faceDetectResponse.getResult().getFaceList()) { log.info("未检测到人脸...让群众演员戴上口罩，再次出现在摄像头前面，这次检测到了口罩，显示了绿色标注和矩形框： 实际体验中，由于一秒钟最多只有两帧，在预览窗口展示时完全是幻灯片效果，惨不忍睹… 本篇博客使用了群众演员两张照片

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    Java版人脸跟踪三部曲之三：编码实战

    主程序如果从视频帧中首次次检测到人脸，就会调用createTrackedObject方法，表示开始跟踪了 mRgba：出现人脸的图片region：人脸在图片中的位置 无 提取人脸的hue，生成直方图...objectTracking 开始跟踪后，主程序从摄像头取到的每一帧图片后，都会调用此方法，用于得到人脸在这一帧中的位置 mRgba：图片 人脸在输入图片中位置 用人脸hue直方图对输入图片进行计算，得到反向投影图...：上次出现的位置currentRect：objectTracking方法检测到的当前帧上的位置 true表示跟丢了，false表示没有跟丢 对比两个矩形的差距是否超过一个门限，正常情况下连续两帧中的人脸差别不会太大...，前文已设计好完整的业务逻辑，这里先简单回顾一下： 可见主要业务流程可以用两个状态+行为来表示： 还未开始跟踪：对每一帧做人脸检测，一旦检测到，就进入跟踪状态，并调用ObjectTracker.createTrackedObject...无 无 加载人脸检测的模型 convert 每当主程序从摄像头拿到新的一帧后，都会调用此方法 frame：来自摄像头的最新一帧 被处理后的帧，会被主程序展现在预览窗口 convert方法内部实现了前面提到的两种状态和行为

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