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在 Android 上利用 dlib 和 opencv 实现动态人脸检测

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简介:
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。

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客服
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  • Android dlib opencv
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    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。
  • Android dlib opencv 进行
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    本项目介绍如何在Android设备上利用dlib和OpenCV库进行动态人脸识别。通过结合两种强大的工具,实现实时面部特征提取与跟踪功能。适合对移动应用开发及计算机视觉感兴趣的开发者研究学习。 在完成Android相机预览功能之后,我利用dlib与OpenCV库开发了一个实时人脸检测的演示程序。该程序可以在相机预览过程中对画面中的脸部进行识别,并用矩形框标示出来。具体实现方法是通过双层视图来达成:底层使用TextureView用于显示视频流,从其中获取图像帧数据后,利用dlib库处理这些帧以进行人脸检测;然后将检测结果绘制在顶层的SurfaceView上。 项目配置方面,由于涉及到dlib与OpenCV两个第三方库的应用,需要对它们进行相应的设置。主要涉及以下几项内容:2.1 C++支持,在项目的建立过程中依次选择相关选项来确保C++代码的支持和集成。
  • dlibopencv的68点作识别C++代码
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    本项目采用Dlib与OpenCV库编写,旨在通过C++语言实现精准的人脸68关键点定位,并进一步分析面部表情变化以识别不同动作。 本段落将探讨如何使用dlib和opencv库在C++环境中实现人脸68点检测与动作识别技术。这两个库是计算机视觉领域中的重要工具,在面部特征定位及行为分析方面尤为突出。 人脸68点检测作为人脸识别过程的关键环节,涉及精确地标记出图像中的人脸上的68个预定义关键点,这些关键点包括眼睛、眉毛、鼻子、嘴唇和脸颊等部位的特征。dlib库提供了一个高效的人脸检测器(如HOG模型)以及形状预测器来估计这68个关键点的位置。通常情况下,该形状预测器通过训练一个回归树模型完成工作,这个模型已经在大量标注的面部图像上进行了学习。 在实现过程中,首先需要加载dlib的面部检测模型,并处理输入图像或视频流以找到可能的人脸区域。接着使用形状预测器对每个发现的人脸进行68点定位。这些关键点坐标可用于进一步任务如表情识别、三维重建和面部对齐等。 接下来是动作识别部分,这是计算机视觉中的另一挑战性问题,涉及理解人类行为与动作。在这个项目中,结合了人脸的68个特征点来推断特定的动作或表情。opencv库提供了一系列机器学习及深度学习模型(如支持向量机SVM、神经网络等),可以用于训练动作分类器。例如,通过捕捉和分析一段时间内面部关键点的变化,能够识别出微笑、眨眼、点头等动作。 实际应用中需要收集大量带有标签的视频数据以涵盖各种动作与表情,并利用这些数据来训练分类器。然后将已训练好的模型应用于实时视频流,通过计算新帧中人脸关键点变化并与已有动作模板匹配的方式实现当前执行的动作识别。 为了运行此项目,在安装VS 2017并配置好x64环境后,使用 HSAIFace.sln 这一Visual Studio解决方案文件进行项目的构建和编译。此外,“opencv”文件夹包含所有相关的opencv库文件,并且需要正确添加到项目路径中;“dlib”文件夹则包含了所需的dlib组件也需要适当链接。“webcam”可能是一个示例目录,用于捕获摄像头输入以便测试程序。 该项目展示了如何利用dlib和opencv的强大功能实现高效的人脸68点检测与动作识别系统。通过深入理解这两个库的核心特性,开发者可以进一步优化模型以提高其在智能监控、虚拟现实及人机交互等领域的应用精度。
  • Python OpenCV进行
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    本项目运用Python编程语言结合OpenCV库实现对视频中的人脸实时检测与跟踪。通过使用先进的计算机视觉技术,能够准确识别并标记画面中的面部特征。 本段落实例为大家分享了Python动态人脸检测的具体代码,供大家参考。 直接上代码: ```python import cv2 import numpy as np cv2.namedWindow(test) cap = cv2.VideoCapture(0) # 加载摄像头录制 # cap = cv2.VideoCapture(test.mp4) # 打开视频文件 success, frame = cap.read() classifier = cv2.CascadeClassifier(/path/to/haarcascade_frontalface_default.xml) while success: gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = classifier.detectMultiScale(gray_frame) for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(frame, (x,y), (x+w,y+h), (0, 255, 0), 3) cv2.imshow(test, frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(q): break success, frame = cap.read() cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 注意:按Q键退出程序。
  • 高级战:OpenCV、Pythondlib进行眨眼.zip
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    本项目为高级人脸检测教程,使用OpenCV、Python和dlib库实现精准眨眼检测。通过实践学习面部特征定位与分析技巧。 人脸检测实战高级:使用 OpenCV、Python 和 dlib 完成眨眼检测。详情请参阅相关文章。
  • 战进阶:OpenCVPython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。
  • PythonOpenCV物体
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    本项目运用Python编程语言结合OpenCV库,开发了一套高效的算法系统,旨在实时检测视频流中的移动物体。通过图像处理技术的应用,能够准确识别并跟踪场景中变化的部分,适用于监控、安全等领域。 使用Python和OpenCV进行动态物体检测的程序会将摄像头录制的视频转换为灰度视频,并识别出压缩后与周围区域对比明显的部分用矩形框标记出来,从而实现目标检测的功能。 具体步骤如下: 1. **初始化**:首先需要安装并导入必要的库文件(如Python和OpenCV)。然后进行一些基本设置。 2. **测试摄像头读取及参数配置**:确保程序能够正确地从摄像头获取视频流,并记录下视频的宽度和高度信息,以便后续使用。 3. **灰度转换与预处理**:将获得的彩色视频帧转化为灰度图像。之后可能需要对这些灰度图进行一些形态学操作(如膨胀),以增强目标特征或减少噪声的影响。 4. **对比分析及框选**:通过计算连续两帧之间的差异,识别出变化显著的部分,并用矩形区域标记出来。这一步骤是动态物体检测的核心部分,通过对图像的不断刷新来追踪移动的对象。 5. **退出循环条件设置**:定义程序何时停止运行的标准或触发器。 该程序的设计旨在有效地从视频流中提取并跟踪活动对象,适用于需要实时监控和分析的应用场景。
  • Android OpenCV
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    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。
  • VS2013、OpenCVDlib变形代码(Face Morph)
    优质
    本项目采用VS2013开发环境,结合OpenCV与Dlib库,实现了高效的人脸变形效果。通过精准的人脸特征点定位,完成两张人脸图像间的自然过渡,创造出独特视觉效果的面部融合动画。 基于VS2013的OpenCV和dlib库实现的人脸变形代码(Face Morph),包含了人脸检测、特征点提取、三角剖分以及三角仿射变换等功能。
  • C++中OpenCV进行
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    本教程介绍如何使用C++和OpenCV库实现人脸检测功能,包括安装环境配置、代码编写及实际应用案例解析。适合初学者入门学习。 人脸识别主要包含三个步骤:人脸图像采集及检测;对采集到的人脸图像进行预处理;最后是提取人脸特征并进行匹配与识别。以下代码实现了读取本地图片,并对其进行人脸检测的功能。