Advertisement

2021年，利用OpenCV和Android Studio（SDK方式）完成了人脸检测功能，并实现了人脸区域的自动截图保存。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
2021年，利用OpenCV与Android Studio（采用SDK方式）完成了人脸检测功能的开发，并实现了人脸区域的自动截图以及随后保存操作。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 2021年使用OpenCV和Android Studio（SDK方式）进行人脸检测及自动截图保存
    优质
    本项目利用OpenCV库在Android平台上开发了一款应用，通过Android Studio集成SDK实现人脸检测功能，并能将检测到的人脸区域截取并保存。 2021年使用OpenCV与Android Studio（SDK方式）实现人脸检测及自动截图保存功能。
     
  • 人脸检测代码实现，截取图片中脸部区域
    优质
    本项目提供一套基于Python的人脸检测代码，能够自动识别并裁剪图像中的面部区域，适用于人脸识别、表情分析等场景。 人脸识别代码实现包括截取图片中的脸部区域进行检测。这段描述强调了编写用于识别图像中人脸的代码，并且关键步骤是准确地从照片中提取出面部部分以便进一步处理和分析。
     
  • 在 Android 上利用 dlib 和 opencv 实现动态人脸检测
    优质
    本项目介绍如何在Android设备上使用dlib和OpenCV库进行实时的人脸追踪与识别。通过结合两者的功能，实现在移动平台上高效且准确地捕捉面部特征点，为开发人脸识别应用提供技术支持。 在完成 Android 相机预览功能后，我使用 dlib 和 opencv 库开发了一个关于人脸检测的 demo。接下来本段落将介绍如何在 Android 中利用 dlib 和 opencv 实现动态的人脸检测功能。有兴趣的朋友可以参考这篇文章。
     
  • 利用Java与OpenCV进行人脸检测及智能区域截图（类似扫描王应用）的功能实现
    优质
    本项目基于Java和OpenCV技术，实现自动人脸识别并截取包含人脸的图像区域，功能类似于市面上的文档扫描软件，旨在提高图片处理效率。 【作品名称】：基于Java + OpenCV实现人脸检测和智能选区截图（仿扫描王APP） 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者，可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】 本项目旨在通过Java与OpenCV的结合实现人脸检测和智能选区截图功能（仿扫描王APP）。 手机相机屏幕适配：自动获取当前相机中最适合屏幕显示的分辨率，避免画面拉伸的情况。 人脸检测：基于OpenCV及其训练模型lbpcascade_frontalface.xml。由于是使用相机动态进行的人脸检测，在检测前对图像进行了压缩处理，因此在一定程度上牺牲了精确度以提高实时性。 【资源声明】： 本项目代码仅供学习参考，并非定制需求解决方案，不能直接复制使用。读者需要具备一定的编程基础才能理解并调试代码中的错误、添加新功能或进行必要的修改。
     
  • Python OpenCV人脸检测与保存方法
    优质
    本文章介绍了如何使用Python和OpenCV库进行实时视频流中的人脸检测，并将检测到的人脸图像保存下来的方法。 人脸检测提取及保存方法是计算机视觉领域的重要应用之一，在Python语言结合OpenCV库的支持下可以实现这一功能。作为开源的计算机视觉与机器学习软件库，OpenCV提供了一系列用于图像处理和分析的功能。 在本篇中，我们将介绍如何利用Python和OpenCV进行人脸检测，并将检测到的人脸图片保存至指定目录内。 使用OpenCV进行人脸检测需要了解其提供的预训练模型之一——Haar特征级联分类器。这是一种基于Haar特征的机器学习方法，能够有效识别图像中的面部区域。在实际应用中，可以利用已有的Haar级联分类器模型直接用于人脸检测任务，在Python代码里通常通过`cv2.CascadeClassifier`类加载这些预训练模型。 为了从摄像头或视频源获取并处理视频流数据，首先需要创建一个名为`VideoCapture`的对象，并使用其方法读取每一帧的图像。由于灰度图在计算复杂性方面较低且有助于提高检测准确性，在此步骤中通常将彩色图像转换为灰度形式进行后续操作。 当获得灰度图片后，可以利用`detectMultiScale`函数来执行人脸区域定位任务。该函数返回一个矩形列表，每个元素对应于识别出的人脸边界框的坐标和尺寸信息。通过调整参数如`scaleFactor`(缩放比例)及`minNeighbors`(最小邻居数)，能够优化检测效果。 一旦成功找到目标面部对象，则可通过循环遍历上述结果集，并利用所得矩形区域裁剪人脸图像，接着使用`cv2.imwrite`函数将其保存至本地文件系统中的预定位置。为了在屏幕上可视化标记出的人脸边界框，还可以调用`cv2.rectangle`和`cv2.imshow`等方法展示处理过的帧画面。 总而言之，借助Python与OpenCV库的功能组合可以高效地实现人脸检测及存储操作，并且基于本段落所介绍的技术框架，学习者能够快速入门并进行相关实践。此外，读者可以根据具体需求调整保存路径、修改参数值或尝试其他类型的人脸识别模型等进一步扩展程序功能的应用场景开发。
     
  • OpenCV测试：利用OpenCV进行人脸检测及智能选区截图（类似扫描王应用）功能实现
    优质
    本项目使用OpenCV库开发了一款能够自动识别并截取人脸图像的应用程序，实现了智能化选区截图的功能，类似于市场上流行的扫描王软件。 最近在学习OpenCV的过程中，我将两个非常实用的功能进行了封装：一个是人脸检测功能，另一个是智能选区截图（模仿扫描王的特性）。这里与大家分享一下这些成果，并希望能为其他人提供一些启发。 产品特点包括： - 手机相机屏幕调整：自动获取当前相机中最适合屏幕显示的分辨率，确保画面不被拉伸。 - 人脸检测：基于OpenCV及其训练模型lbpcascade_frontalface.xml。由于是利用相机动态进行的人脸检测，在实际操作中会对图像先做压缩处理，因此在一定程度上牺牲了部分精确度以加快速度和效率。 智能选区截图功能正在开发测试阶段，目前发现对于背景相近的区域识别效果有待进一步优化。
     
  • Python-OpenCV 人脸检测及保存检测图片
    优质
    本项目利用Python和OpenCV实现人脸检测功能，并将检测到的人脸单独保存为图片文件。适合初学者学习人脸识别的基础应用。 使用Python的OpenCV库进行人脸识别，并将识别到的人脸图片保存在新建的文件夹中。
     
  • 基于Java和OpenCV的人脸检测与自动拍摄功能实现
    优质
    本项目旨在利用Java编程语言结合OpenCV库，开发一款具备人脸识别技术的应用程序，并实现人脸检测后自动拍照的功能。 本段落主要介绍了使用Java与OpenCV实现人脸检测并自动拍照的技术细节。 首先介绍的是开源计算机视觉库OpenCV的基本情况以及它在图像处理领域的应用范围，包括但不限于滤波、边缘检测及人脸识别功能等。 接着阐述了如何将Java编程语言和OpenCV进行集成以开发出更多有趣的应用程序。例如通过结合两者的特性来实现人脸检测、图像识别或视频监控等功能。 对于具体的人脸检测算法进行了说明，并重点介绍了CascadeClassifier类，这是一种使用Haar特征来进行高效人脸识别的方法；同时提到了VideoCapture类用于捕捉摄像头输入的实时视频流和Mat类作为存储及处理图像数据的基本单元。 除此之外还简要概述了其他重要的概念如图像处理技术及其在OpenCV中的具体应用实例。这些都为读者理解和实现基于Java+OpenCV的人脸检测与拍照功能打下了坚实的基础。 文章最后详细解释了如何通过调用CascadeClassifier和VideoCapture类的方法来完成实际的面部识别操作，并进一步说明了怎样利用Mat类进行图像捕捉并保存至指定路径，从而实现了自动拍摄照片的功能。
     
  • Android OpenCV 人脸检测
    优质
    简介：本项目基于Android平台和OpenCV库实现的人脸检测应用，能够实时捕捉并识别画面中的人脸特征。 Android OpenCV 人脸检测功能包括正脸和侧脸检测，在检测到人脸后会绘制矩形框进行标识。下载后即可使用，无需安装OpenCV提供的额外apk文件。
     
  • 人脸检测实战进阶：利用OpenCV和Python实现人脸对齐.zip
    优质
    本课程深入讲解如何使用OpenCV与Python进行高级人脸检测及对齐技术，涵盖关键点识别、面部特征提取等内容，适用于计算机视觉领域开发者。 人脸检测实战终极：使用 OpenCV 和 Python 进行人脸对齐。具体内容请参见相关文章。