首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

dlib对象检测在iOS上总是返回零结果

dlib是一个强大的开源机器学习库,提供了许多计算机视觉和机器学习算法的实现。其中,dlib对象检测是一种基于深度学习的目标检测方法,可以用于在图像或视频中识别和定位特定对象。

在iOS上,dlib对象检测返回零结果可能有以下几个可能的原因:

  1. 模型加载问题:dlib对象检测需要加载预训练的模型文件,如果模型文件未正确加载或者路径设置有误,可能导致返回零结果。需要确保模型文件存在并正确加载。
  2. 图像处理问题:dlib对象检测需要输入合适的图像数据进行处理。如果输入的图像数据格式不正确、分辨率过低或者存在其他图像质量问题,可能导致返回零结果。需要确保输入的图像数据满足要求。
  3. 参数设置问题:dlib对象检测的性能和结果也与参数设置相关。例如,检测阈值、非极大值抑制的参数等都会影响结果。需要仔细检查参数设置是否合理,并根据实际情况进行调整。
  4. 目标不在模型训练范围内:dlib对象检测是基于深度学习的方法,其性能和结果受限于模型的训练数据。如果目标对象不在模型的训练范围内,可能导致返回零结果。需要确保模型训练数据包含了目标对象的相关特征。

总结起来,dlib对象检测在iOS上返回零结果可能是由于模型加载问题、图像处理问题、参数设置问题或目标不在模型训练范围内等原因导致的。在解决问题时,可以逐步排查以上可能的原因,并根据具体情况进行调整和优化。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Android 中使用 dlib+opencv 实现动态人脸检测功能

1 概述 完成 Android 相机预览功能以后,在此基础我使用 dlib 与 opencv 库做了一个关于人脸检测的 demo。...具体实现原理如下: 采用双层 View,底层的 TextureView 用于预览,程序从 TextureView 中获取预览帧数据,然后调用 dlib 库对帧数据进行处理,最后将检测结果绘制顶层的 SurfaceView...det_rects; public: FaceDetector(); // 实现人脸检测算法 int Detect(const cv::Mat &image); // 返回检测结果 std...返回检测结果 return getRecResult(env, mDetPtr, size); } jint JNIEXPORT JNICALL DLIB_FACE_JNI_METHOD(jniInit...开启人脸检测之前,需要在相机 AutoFitTextureView 覆盖一层自定义 BoundingBoxView 用于绘制检测到的人脸矩形框,该 View 的具体实现如下: public class

3.3K10

教你快速使用OpenCVPythondlib进行眨眼检测识别!

我们将会发现,眼睛的长宽比眼睛张开的时候大致是恒定的,但是发生眨眼时会迅速下降到。 使用这个简单的方程,我们可以避免使用图像处理技术,简单地依靠眼睛地标距离的比例来确定一个人是否眨眼。...为了更清楚地说明,看下面的图: 底部图中绘出了眼纵横比随时间的视频剪辑的曲线图。正如我们所看到的,眼睛纵横比是恒定的,然后迅速下降到接近,然后再增加,表明一个单一的眨眼已经发生。...例外的是dlib库,如果您的系统没有安装dlib,请按照我的dlib安装教程配置您的机器。...--shape-predictor:这是dlib的预训练面部标志检测器的路径。 2.--video:它控制驻留在磁盘上的输入视频文件的路径。如果您想要使用实时视频流,则需执行脚本时省略此开关。...现在我们的输入,命令行参数和常量都已经写好了,接着可以初始化dlib的人脸检测器和面部标志检测器: dlib库使用一个预先训练的人脸检测器,该检测器基于对用于对象检测的定向梯度直方图+线性SVM方法的修改

3.4K100
  • 计算机视觉项目:用dlib进行单目标跟踪

    这种跟踪算法的最大缺点是,大多数情况下,必须在每个输入帧运行单独的对象检测器,这种行为作为对象检测器来说很不友善,运行起来计算成本很高(包括HOG +线性SVM,Faster R-CNNs和SSD)...从那里,我们将获得了与对象相关的置信度(conf )和label(第12和13行)。 现在是时候过滤掉检测结果了。...当我们稍后运行脚本时,我们将使用“person”或“cat”作为示例,以便你可以看到我们如何过滤结果。 我们第6行和第7行确定对象的边界框坐标(box) 。...然后我们建立我们的dlib目标跟踪器并提供边界框坐标(第14-16行)。这样,未来的跟踪更新将很容易。 第17-20行 ,绘制边界框矩形和对象类的标签文本 。...请记住,没有完美的目标跟踪器 – 并且,这种目标跟踪算法还不要求你输入图像的每一帧运行更消耗算力的对象检测器。

    3.9K21

    Python开发系统实战项目:人脸识别门禁监控系统

    利用脸部检测器读取待检测的图像数据,第二个参数1代表读取图片像素并放大1倍以便能够收集到更多的照片细节 # 返回结果是一组人脸区域的数据 ders = detector(img, 1) win.set_image...库是基于 dlib 进行了二次封装,号称世界最简洁的人脸识别库。...参数仍然是待检测的图像对象返回值是包含面部特征点字典的列表,列表长度就是图像中的人脸数。...返回值是一个编码列表,参数仍然是要识别的图像对象。如果后续访问时,需要注意加上索引或遍历来进行访问。每张人脸的编码信息是一个 128 维向量。 面部编码信息是进行人像对比的重要参数。...break cap.release() 3 实现人脸识别的监控系统 整理人脸识别监控系统主要功能: 打开摄像头读取图像 ok 与已知人物头像进行对比,识别哪些是已知人员,哪些是未知人员 ok 摄像头图像直接标注对比结果

    2.2K12

    Python系列之三——人脸检测、人脸识别

    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版人脸检测基本可以参照C++版本的程序,根据语法不同进行改写即可...首先,这是所谓的niubi模块是face_recognition库模块,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)的准确率高达 99.38%。...if results[i] == True: 16 print('The person is:'+labels[i]) 代码通俗易懂(python的一大特点~),其运行结果是以文本形式指出识别对象

    1.5K60

    Python+Dlib+Opencv实现人脸采集并表情判别功能的代码

    一、dlib以及opencv-python库安装 介于我使用的是jupyter notebook,所以安装dlib和opencv-python时是 ?.../ 或者 https://github.com/davisking/dlib 下载压缩包 下载完成后,解压缩 安装dlib前需要安装Boost和Cmake,dlib19之后你需要安装vs2015以上的...-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python 二、dlib的68点模型 dlib的68点模型,使用网络大神训练好的特征预测器...并返回人脸数rects faces = self.detector(img_gray, 0) # 待会要显示屏幕的字体 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX # 如果检测到人脸...= 0): # 对每个人脸都标出68个特征点 for i in range(len(faces)): # enumerate方法同时返回数据对象的索引和数据,k为索引,d为faces中的对象 for k

    2K20

    Python系列之三——人脸检测、人脸识别

    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版人脸检测基本可以参照C++版本的程序,根据语法不同进行改写即可。...首先,这是所谓的niubi模块是face_recognition库模块,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)的准确率高达 99.38%。...): 15 if results[i] == True: 16 print('The person is:'+labels[i]) 代码通俗易懂(python的一大特点~),其运行结果是以文本形式指出识别对象

    2.5K80

    AI展示框架(7):基于dlib实现人脸检测及关键点检测

    dlib是人脸识别与人脸特征关键点获取的常用库,最近实现了将该库集成到展示框架的实验。 其中现有的dlib常见的可获取68个关键点,当然还有5个关键点和81个关键点(包括额头)。...因此编写了一个通用的小函数,如下: 该函数通过设置num_landmarks可以获取不同的关键点个数,如68,5和81,并返回facebbox(人脸框),通过该框的个数可以获取人脸的个数,并将人脸的关键点以...() predictor = dlib.shape_predictor('%s/cv/face/dlib/shape_predictor_%d_face_landmarks.dat' % (model_dir...(2) 5个关键点的检测结果 ? (3) 81个关键点的检测结果。 ? 不过从图上可以看出,dlib用于人脸检测,并不能检测出太多的人脸,特别是远处的小人脸,均无法检测。...附:上图只是百度搜索获得检测的图片,只用于实验。

    1.1K10

    如何用OpenCVPython中实现人脸检测

    同时支持 Windows、Linux、MacOS、iOS 和 Android 系统。同时我们还需要工具包 Dlib,它是一个包含机器学习算法和创建复杂软件的 C++工具包。...实现实时人脸检测算法之前,让我们先尝试图像简单检测一下。...最后,显示结果: plt.figure(figsize=(12,8)) plt.imshow(gray, cmap='gray') plt.show() ? 测试图像上成功检测到人脸。...一般步幅设置 2 到 5 之间。 ? 在这种特定情况下,CNN 的输出是二分类,如果有人脸,则取值 1,否则取 0。 检测图像的人脸 一些元素实现中会发生变化。...考虑到实时人脸检测的速度,我个人项目中使用了 HOG。 希望这个关于 OpenCV 和 Dlib 的人脸检测的快速教程能对你有所帮助。

    1.4K30

    关于OpenCV for Python入门-dlib实现人脸检测

    近年来,许多开发工作都集中创建广泛的统计机器学习工具。2009 年,Dlib 发表机器学习研究。从那时起,它已在广泛的领域中使用。..._68_face_landmarks.dat,检测出人脸的同时,检测出人脸上的68个关键点 predictor=dlib.shape_predictor(r'C:\Python\Pycharm\docxprocess...FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("Output", img) cv2.waitKey(0) 之前opencv自带的人脸检测结果...1927年比利时布鲁塞尔召开的第五次索尔维会议,黑白照片,检测出21人 1924年林徽因等与访问中国的泰戈尔合影,共7个人,重要的泰戈尔没检测出来 1927年比利时布鲁塞尔召开的第五次索尔维会议...,检测出人脸的同时,检测出人脸上的68个关键点 predictor=dlib.shape_predictor(r'C:\Python\Pycharm\docxprocess\face_detector

    48720

    【Matlab】表情合成尝试(5)——68个特征点(landmarks)

    一篇【Matlab】表情合成尝试(4)——Dlib库混合编译中成功让应用了Dlib库的C++函数编译为了matlab的可用的Mex文件,又说到了Dlib库可以用来自动标定人脸的68个特征点(landmarks...接下来是实际检测部分,这部分是下面要编写的代码的重点。...matlab变量类型的Dlib转换规范,我们希望编写的函数可以输入图片和训练模型路径然后返回人脸正方形和68个特征点。...首先是函数的参数部分,与前面的预计相同,比较特别的是Dlib中matrix需要预分配,下面的写法即是函数会返回一个1*4的矩阵和一个68*2的矩阵。 ?...时间过得好快啊,这次踩到的坑还是蛮多的,本想着这篇春节前可以发结果摸到现在233。下篇应该是写个小结简单总结一下这个表情合成的过程,然后这个小系列就算结束了吧XD

    1.4K20

    如何用OpenCVPython中实现人脸检测

    选自towardsdatascience 本教程将介绍如何使用 OpenCV 和 Dlib Python 中创建和运行人脸检测算法。同时还将添加一些功能,以同时检测多个面部的眼睛和嘴巴。...同时支持 Windows、Linux、MacOS、iOS 和 Android 系统。同时我们还需要工具包 Dlib,它是一个包含机器学习算法和创建复杂软件的 C++工具包。...实现实时人脸检测算法之前,让我们先尝试图像简单检测一下。...最后,显示结果: plt.figure(figsize=(12,8)) plt.imshow(gray, cmap='gray') plt.show() ? 测试图像上成功检测到人脸。...一般步幅设置 2 到 5 之间。 ? 在这种特定情况下,CNN 的输出是二分类,如果有人脸,则取值 1,否则取 0。 检测图像的人脸 一些元素实现中会发生变化。

    1.5K20

    使用Python+OpenCV+dlib为人脸生成口罩

    人脸关键点检测器就是在这个数据集训练的:https://ibug.doc.ic.ac.uk/resources/facial-point-annotations/ 人脸检测与人脸关键点检测 下一步是对...# 初始化dlib的人脸检测器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() """ 灰度图像中检测人脸并创建一个对象-存储边界矩形的坐标列表 第二个参数中的...当与另一个产生不同对齐框的人脸检测器(如基于CNN的mmod_human_face_detector.dat )一起使用时,结果不会很好。...我们也可以人群镜头使用这个脚本。如图6所示,著名的Ellen's wefie拍摄中,检测到的人脸上叠加口罩的结果。...我们能够成功地复制生成5种不同类型的口罩的过程(详见附录A),这些口罩可以使用dlib和OpenCV叠加在未带口罩的人脸的图像。 图7到图9显示了不直接看相机的脸上的更多示例。 ? ? ? ?

    1.8K11

    人脸检测dlib, mtcnnx对比,FDDB测试对比

    ---- FDDB 测试结果 注本文的MTCNN效果检测准确率不是最优的,最优的FDDB可达95%,测试效果如下: ?...可以看到三种方法: MTCNN 大概90% dlib 大概 77% opencv 大概 62% dlib的作者非要说我的测试有问题,如果谁感兴趣可以使用dlib测试下FDDB的结果。...---- 速度 CPU和GPU模式下,对于三种不同尺寸的图片,运行一千次测试平均的时效: CPU模式 MTCNN(既检测人脸又做landmark): ? dlib (仅仅检测人脸): ?...GPU模式 MTCNN(既检测人脸又做landmark): ? dlib (仅仅检测人脸): ?...可以看到: 检测精度上MTCNN显然好于dlib 无论是CPU还是GPU模型下MTCNN的检测数度都好于dlib,而且dlib还做了人脸的landmark ---- dlib c++生成FDDB结果代码如下

    3.1K30

    人脸识别(Face Recognition)入门

    人脸检测进行人脸识别之前,我们首先需要进行人脸检测,即找出图像或视频中的人脸位置。常用的人脸检测算法包括 Haar 级联分类器、人脸关键点检测等。...dlib 是一个流行的机器学习和图像处理库,它提供了人脸检测和特征提取的功能。...然后,我们读取一张图像,将其转为 dlib 格式的图像,并使用人脸检测检测到图像中的人脸。接着,我们用人脸关键点检测器获取人脸的关键点位置,并使用特征提取器计算人脸的特征向量。3....然后,我们读取一张图像,使用人脸检测检测到图像中的人脸及其位置,并使用特征提取器计算人脸的特征向量。接下来,我们使用特征向量对已知人脸进行比较,得到匹配结果。...示例代码中,我们创建了一个机票查询系统对象​​booking_system​​,并添加了一些航班信息。

    78720

    OpenCV实现人脸检测和68点定位

    要实现人脸对比,首先要实现的是人脸检测摄像头拍摄到的一张图片中,正确的检测到人脸的位置,并且将人脸提取出来。...同时利用Dlib官方给的人脸识别预测器“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”进行68点标定(利用OpenCV进行图像化处理,人脸上画出68个点,并标明序号)。...利用Dlib官方给的人脸识别预测器“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”进行68点标定,利用OpenCV进行图像化处理,人脸上画出68个点,并标明序号。..., color) cv2.imshow("image", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() OpenCV实现人脸检测运行结果如下所示...可以发现,dlib检测到人脸包括双眼、鼻子、嘴巴在内并用68点标注过的图片如下所示,并可以精准的定位检测人脸。 ? ---- 欢迎留言,一起学习交流~ 感谢阅读 END

    4.5K20

    人脸识别应用之“变脸”

    如图,拉伸形变效果相当于照片盖一个不规则的透镜,使得一些部位放大,一些部位缩小,或部位发生位移。技术则是通过像素坐标的重映射来实现。 2、人脸贴图、部位替换 ?...即将中间图片的人脸替换到左边画作的人脸,右边图像是替换结果,可以看出融合度还算不错。算法总体可分为人脸检测、关键点定位、透视变换、区域提取、色彩转换、边缘融合等步骤。...1、人脸检测 人脸检测即在图像定位出人脸所在区域,本demo采用DLib库进行人脸检测,代码如下: dlib::frontal_face_detector detector = dlib::get_frontal_face_detector...();dlib::cv_image img = cvImg;std::vector faces = detector(img); 可以看到检测结果...2、关键点定位 检测到人脸所在矩形框后,还需要进一步定位人脸关键特征所在位置,如眼睛、鼻子等,常称为Landmark,DLib库提供了68点Landmark检测功能: dlib::shape_predictor

    3.8K81

    『Python开发实战菜鸟教程』实战篇:一文带你了解人脸识别应用原理及手把手教学实现自己的人脸识别项目

    () 代码很简单,通过imread读取照片,然后进行检测,输出结果为dets的list,有几张人脸就会有几个item, 每个item都有.left(), .top(), .right(), .bottom...最后通过win.add_overlay(dets)可以将标记的框显示原图上。 原始照片 输出照片 其实我们就可以使用这个功能做一个简单的应用,用来检测图片或者视频中人脸的个数。...2.人脸特征点提取 实战1的基础添加人脸特征提取功能。...() 这段代码就是test.py基础加入了shape_predictor功能,使之可以检测出人脸基础,找到人脸的68个特征点。...3.人脸识别验证 第二步的基础,我们再进一步,实现将人脸提取为特征向量,从而我们就可以对特征向量进行比对来实现人脸的验证,这里采用的是对比欧式距离的方法。

    1.3K10
    领券