OpenCV在ubuntu下的编译方法:https://blog.csdn.net/xiaolong1126626497/article/details/105278882
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
基于深度学习的人脸识别基本上分为两步完成,第一步是人脸检测与对齐;第二步是人脸特征提取与比对;在第一步中人脸检测与landmark检测,实现人脸对齐,对齐又分为2D/3D对齐;第二步中提取人脸特征数据,从128维到024维都有可能,获取特征之后识别分为两种模型,一种是1:1称为验证,另外一种1:N称为鉴别。整个流程图示如下:
sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg62-dev libtiff4-dev cmake libswscale-dev libjasper-dev
由于医学发展的需要,在很多情况下,一般的温度计己经满足不了快速而又准确的测温要求,例如:车站、地铁、机场等人口密度较大的地方进行人体温度测量。
新增了五个教程: OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉 零、前言 一、OpenCV 和 Qt 简介 二、创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目 三、创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目 四、Mat和QImage 五、图形视图框架 六、OpenCV 中的图像处理 七、特征和描述符 八、多线程 九、视频分析 十、调试与测试 十一、链接与部署 十二、Qt Quick 应用 精通 Python OpenCV4 零、前言 第 1 部分:OpenCV 4 和 Python 简介 一、设置 Ope
近日,来自中科院计算所的人工智能国家队中科视拓宣布,开源商用级SeetaFace2人脸识别算法。
摘要:人脸性别识别是人脸识别领域的一个热门方向,本文详细介绍基于深度学习的人脸性别识别系统,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择人脸图片、视频进行检测识别,也可通过电脑连接的摄像头设备进行实时识别人脸性别;可对图像中存在的多张人脸进行性别识别,可选择任意一张人脸框选显示结果,检测速度快、识别精度高。博文提供了完整的Python代码和使用教程,适合新入门的朋友参考,完整代码资源文件请转至文末的下载链接。本博文目录如下:
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。
随着智能设备的不断发展,人脸检测技术应用于越来越多的领域,极大的丰富和方便了人们的生活,具有很大的商业价值和研究意义。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。本项目基于天嵌的 TQ2440(采用 S3C2440 处理器)硬件开发平台,扩展 USB 摄像头模块,搭建配置嵌入式开发环境,给出并实现了一个嵌入式人脸识别实现方案。本系统使用人脸类 harr 特征、Adaboost 算法进行人脸检测,采用 PCA(Principal Component Analysis)降维算法得到特征脸子空间,将在 PC 平台训练的人脸识别分类器预存到嵌入式目标平台,最后结合最近邻匹配算法实现在线人脸识别,实际采集的图片测试结果表明该系统效果良好。
人脸检测是计算机视觉最典型的应用之一,早期OpenCV的logo就是Haar人脸检测的示意图。
Python 3,并使用第三方库 Requests、lxml、AipFace,代码共 100 + 行
声明:文中所有文字、图片以及相关外链中直接或间接、明示或暗示涉及性别、颜值分数等信息全部由相关人脸检测接口给出。无任何客观性,仅供参考。 1 数据源 知乎 话题『美女』下所有问题中回答所出现的图片 2 抓取工具 Python 3,并使用第三方库 Requests、lxml、AipFace,代码共 100 + 行 3 必要环境 Mac / Linux / Windows (Linux 没测过,理论上可以。Windows 之前较多反应出现异常,后查是 windows 对本地文件名中的字符做了限制,已使用正则
随着去年alphago 的震撼表现,AI 再次成为科技公司的宠儿。AI涉及的领域众多,图像识别中的人脸识别是其中一个有趣的分支。百度的BFR,Face++的开放平台,汉王,讯飞等等都提供了人脸识别的API,对于老码农而言,自己写一小段代码,来看看一张图片中有几个人,没有高大上,只是觉得好玩,而且只需要7行代码。
作为 CV 重要的组成部分,人脸检测旨在利用卷积神经网络从人脸图像中抽取足够的信息。然而虽然 CNN 能高效处理图像数据,但大多数情况下它的设计都是针对一般图像处理任务。卷积网络本身并不会太考虑旋转等情况,即使考虑也只是通过数据增强稍微优化一点。在这个项目及对应的论文中,作者提出并实现了一种完全旋转平面(RIP)不变的人脸检测。如下图所示它能检测出人脸的正确朝向,并从任何 RIP 角度捕获面部检测框。
QT版本: 5.12.6 (我的程序里主要是QT+OpenCV实现图像处理显示的)
人眼中心定位是一个用于眼部追踪的算法,它来源于github中eyelike项目,C++语言实现,依赖OpenCV库。 关于代码的编译,作者提供了CMakeLists.txt文件,同时支持Windows,Linux和Mac OS X。 该项目只实现了简单的2维眼球跟踪功能,没有3维信息,也没有视线跟踪和估计功能。 作者提供了另一个博客链接Simple, accurate eye center tracking in OpenCV,其中有一段演示视频,可以看到跟踪效果。 项目主要的算法来源于剑桥大学的一篇文章:《Accurate eye centre localisation by means of gradients》。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 引子 我用QT C++写了一个YOLOv5模型推理演示应用,主要包括功能有: YOLOv5+ OpenCV4.5.4 DNN推理演示YOLOv5+OpenVINO2022.1推理演示YOLOv5+ONNXRUNTIME 推理演示 上述三个都CPU版本的推理演示,然后我最终完成GUI演示程序如下图: 支持一些显示选项,例如FPS计算显示,类别显示设置等。后来我又加上了YOLOX的推理演示,跟Faster-RCN
https://github.com/seetafaceengine/SeetaFace2
是不是足够可以以假乱真了!这样的视频用一款实时视频仿真软件 Face2Face 就可以达到,在软件中输入一个说话的人脸录像,通过算法生成对应的人脸模型,套用这个模型就可以创造 DeepFakes。最恐怖的是,这个逼真的效果看起来毫无违和感。
OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉 零、前言 一、OpenCV 和 Qt 简介 二、创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目 三、创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目 四、Mat和QImage 五、图形视图框架 六、OpenCV 中的图像处理 七、特征和描述符 八、多线程 九、视频分析 十、调试与测试 十一、链接与部署 十二、Qt Quick 应用 精通 Python OpenCV4 零、前言 第 1 部分:OpenCV 4 和 Python 简介 一、设置 OpenCV 二、Ope
libfacedetection是一个用于图像中人脸检测的开源库。人脸检测速度可达1500FPS。
最近百度飞桨在业内率先开源了口罩检测模型,并且在北京地铁实际上线。该模型能够准确地对未戴口罩以及错误佩戴口罩的情况进行识别和检测,辅助一线地铁工作人员进行防疫工作。口罩模型的上线应用,主要是借助了百度飞桨推理库Paddle Inference。之前我们已经对口罩检测模型做过报导(点击此处查看)。
CVer 前段时间分享了一个很棒的开源人脸检测库:libfacedetection,详见:重磅!最快人脸检测库开源
https://github.com/watersink/mtcnn-linux-as
考虑到免费开源,OpenCV 就可以很好的实现这个功能。 这里使用OpenCV提供好的人脸分类模型xml:haarcascade_frontalface_alt_tree.xml。 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,在人脸上画出68个点,并标明序号)。
之前在知乎回答了这个问题,得到不少人的喜欢,最近又发现了几个不错的 Python 库,一并整理分享给大家,希望对你有帮助,别问,问就是良心的一批。
上一版本的QT+OpenCV例子在这里:https://blog.csdn.net/xiaolong1126626497/article/details/105295367
嗨,亲爱的读者们!欢迎来到这场计算机视觉的奇妙之旅!今天,我们将一同揭开计算机视觉的神秘面纱,而我们的向导就是一款强大的工具——OpenCV。别担心,我们将从零开始,一步步地领略计算机视觉的魅力。
current_frame = self.br.imgmsg_to_cv2(data, "rgb8")
这是一篇来自知乎大神的技术文章 ---- 写在前面: 本文作者:邓卓 原文链接:本文转发修改已取得原作者授权 https://zhuanlan.zhihu.com/p/34425618 声明:文中所有文字、图片以及相关外链中直接或间接、明示或暗示涉及性别、颜值分数等信息全部由相关人脸检测接口给出。无任何客观性,仅供参考。 ---- 1 数据源 知乎话题『美女』下所有问题中回答所出现的图片 2 抓取工具 Python 3,并使用第三方库 Requests、lxml、AipFace,代码共 100 + 行 3
首先,在阅读本文之前,需要注意以下几点: 建议先读一遍本文再跑代码——你需要理解这些代码是干什么的。成功跑一遍不是目的,能够举一反三、在新任务上找出 bug 才是。 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。 它使用机器学习算法在图像中搜索人的面部。对于人脸这么复杂的东西,并没有一个简单的检测能对是否存在人脸下结论,而需要成千上万的特征匹配。算法把人脸识别任务分解成数千个小任务,每个
人脸检测和关键点定位是计算机视觉中的重要任务,用于在图像或视频中自动检测人脸并定位人脸关键点,如眼睛、鼻子、嘴巴等。这项技术在人脸识别、表情分析、姿态估计等领域具有广泛应用。本文将以人脸检测和关键点定位为中心,为你介绍使用 OpenCV 进行人脸检测和关键点定位的基本原理、方法和实例。
人脸检测只是人脸识别系统中的一步,当然是非常重要的一步;反人脸检测(躲开人脸检测)也只是反人脸识别的一种手段,在特定场景下是奏效的,但“头部左右倾斜15度以上”的“伎俩”是达不到这效果的,为什么呢?是
自从VJ在2004发表了关于级联分类器实时对象检测的论文以后,级联分类器就在OpenCV中落地生根了,一段时间,特别是OpenCV3.x版本中基于级联分类器的人脸检测一直是标配,虽然大家刚开始看了例子之后觉得这个是一个很实用的功能,但是在实际实用中级联分类器的人脸检测方法则是频频翻车,我自己曾经移植到Android上面玩过,日常就是两个字“翻车”,很多时候都无法达到开发者想要的稳定性与实时性能。但是这个并不妨碍它作为OpenCV3.x的一大关注点,还产生了无数的Demo演示程序。但是如今已经是OpenCV4.x的时代了,那些基于级联分类器的人脸检测演示看上去有点不合时宜,而且效果惨遭以深度神经网络模型人脸检测技术的毒打。OpenCV4中的人脸检测现在支持多种深度神经网络模型,与OpenCV3中的传统人脸检测方法形成鲜明对比。下面我们就来一一介绍一下从OpenCV3到OpenCV4中不同人脸检测技术。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第13章《实时人脸检测程序设计》,本章内容详细介绍Win10 环境下,基于Visual Studio 2015 + Opencv + Dlib开发环境,如何实现实时视频流人脸检测程序的设计。本文内容已经同步录制成视频课程,课程地址:《人脸识别完整项目实战》
随着景区游客的持续增加,景区如何有效管理游客秩序和安全问题成为研究的热点。为此,景区引入了人脸检测技术,以了解游客人数,实现景区的限流管理。
在目标检测领域可以划分为了人脸检测与通用目标检测,往往人脸这方面会有专门的算法(包括人脸检测、人脸识别、人脸和其他属性的识别等等),并且可以和通用目标检测(识别)有一定的差别,这主要来源于人脸的特性(有时候目标比较小、人脸之间特征不明显、遮挡问题等),下面将从人脸检测和通用目标检测两个方面来讲解目标检测。
这是一篇来自知乎大神的技术文章
有了如navigator.mediaDevices.getUserMedia这样的api结合新版Chrome为Android提供的照片选择器,无论是捕获图像、获取实时视频数据还是上传本地图片都变得非常容易。不过目前这些动态或静态图像数据处理都是不透明的,尽管图片实际上包含了许多有趣的特征,如人脸、条形码和文本。
在目标检测领域,可以划分为人脸检测与通用目标检测,往往人脸这方面会有专门的算法(包括人脸检测、人脸识别、人脸其他属性的识别等),并且和通用目标检测(识别)会有一定的差别。这主要来源于人脸的特殊性(譬如有时候目标比较小、人脸之间特征不明显、遮挡问题等),本文将主要从人脸检测方面来讲解目标检测。
本文分上下两篇,上篇主要介绍人脸检测的基本流程,以及传统的VJ人脸检测器及其改进,下篇介绍基于深度网络的检测器,以及对目前人脸检测技术发展的思考与讨论。为了让本文更适合非计算机视觉和机器学习背景的读者,文中对所涉及到的专业术语尽量以通俗的语言和用举例的方式来进行解释,同时力求严谨,以体现实事求是和一丝不苟的科学研究精神。 这是一个看脸的世界!自拍,我们要艺术美颜;出门,我么要靓丽美妆。上班,我们要刷脸签到;回家,我们要看脸相亲。 当手机把你的脸变得美若天仙,当考勤机认出你的脸对你表示欢迎,你知道是什么
无论你是最近开始探索OpenCV还是已经使用它很长一段时间,在任何一种情况下,您都一定遇到过“人脸检测”这个词。随着机器变得越来越智能,它们模仿人类行为的能力似乎也在增加,而人脸检测就是人工智能的进步之一。
可能跟我一样,人脸检测是很多人学习图像处理的第一个自驱动型的任务,OpenCV刚上手没几天可能就想先跑一跑人脸检测,然后一个坑接着一个坑的往里跳。我个人对人脸检测的大概历程应该是下面这样的:
上一期“计算机视觉战队”已经和大家分享了相关的人脸检测、识别和验证背景及现状的发展状况,今天我们继续说说人脸领域的一些相关技术以及新框架的人脸检测识别系统。
在弱光图像中进行人脸检测具有挑战性,因为照片数量有限,而且不可避免地会有噪声,而这些噪声往往在空间上分布不均匀,使得这项任务更加困难。一个自然的解决方案是借用多重曝光的想法,即在具有挑战性的条件下捕捉多个镜头以获得良好曝光的图像。然而,对单一图像进行高质量的多重曝光的实现/近似是很重要的。
项目地址 https://github.com/guoyaohua/SmileyFace 开发环境 Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 功能描述 静态图像人脸检测 视频人脸
开启和停止人脸检测都是直接调用Camera对象提供的接口即可,使用起来是非常简单的,需要注意的是两个接口需要在预览期间调用,即启动预览后才能开启人脸检测,停止预览前关闭人脸检测
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