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【十行AI代码系列3】利用Mediapipe实现人脸关键点定位，附带代码及测试视频

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简介：
本篇文章是《十行AI代码》系列第三篇，介绍如何使用Mediapipe库进行高效的人脸关键点定位，并提供完整代码和测试视频链接。 使用十行代码完成人脸关键点定位的文章介绍了如何通过简洁的编程实现对图像中的人脸特征进行精确识别的技术方法。该文章深入浅出地讲解了相关算法的应用，并提供了具体的操作示例，有助于读者快速理解和实践人脸识别技术中的一个核心环节——关键点检测。

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  • 【十行AI代码系列3】利用Mediapipe实现人脸关键点定位，附带代码及测试视频
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    本篇文章是《十行AI代码》系列第三篇，介绍如何使用Mediapipe库进行高效的人脸关键点定位，并提供完整代码和测试视频链接。 使用十行代码完成人脸关键点定位的文章介绍了如何通过简洁的编程实现对图像中的人脸特征进行精确识别的技术方法。该文章深入浅出地讲解了相关算法的应用，并提供了具体的操作示例，有助于读者快速理解和实践人脸识别技术中的一个核心环节——关键点检测。
     
  • 【十行AI代码系列】利用Mediapipe实现人体关键点定位，附带代码与测试视频
    优质
    本教程详细介绍了使用Mediapipe库进行人体关键点检测的方法，并提供了完整的代码示例和测试视频，适合初学者快速掌握技术要点。 基于Python的人体关键点定位代码可以直接运行，请参考相关博客内容进行学习和实践。这段描述介绍了一个使用Python实现人体关键点检测的项目，并提供了详细的教程供读者理解和应用。
     
  • 人脸定位关键代码段
    优质
    本代码段专注于高效准确的人脸检测与定位，通过先进的计算机视觉算法，实现对图像或视频中人脸的关键点精确定位。 r = floor(n1/10); c = floor(n2/10); x1 = 1; x2 = r; s = r * c; for i = 1:10 y1 = 1; y2 = c; for j = 1:10 if (y2 <= c || y2 >= 9*c) || (x1 == 1 || x2 == r*10) loc = find(EZ(x1:x2, y1:y2)==0); [p, q] = size(loc); pr = p / s * 100; if pr <= 100 EZ(x1:x2, y1:y2) = 0; end end y1 = y1 + c; y2 = y2 + c; end end
     
  • MediaPipe人脸关键点识别
    优质
    MediaPipe人脸关键点识别是谷歌开源的一个用于检测图像和视频中人脸特征点位置的工具。它能够精准定位面部64个关键点，支持多种应用开发需求。 使用Google开发的开源框架来检测人脸关键点。
     
  • 【人脸检测】利用形态学方法进行人脸定位的Matlab代码（附GUI）
    优质
    本项目提供了一套基于形态学的人脸检测MATLAB代码，并包含图形用户界面(GUI)，便于使用者快速上手实现人脸定位功能。 基于形态学实现人脸检测定位的MATLAB源码及GUI界面设计。
     
  • MTCNN 人脸检测及定位代码
    优质
    本项目提供基于MTCNN算法的人脸检测和关键点定位代码，适用于多种图像处理场景，能够高效准确地识别并标记面部特征。 该资源提供了MTCNN实现人脸检测与定位的完整代码。下载并解压压缩包后，将待检测图片放入文件夹中，然后在mtcnn.py文件中修改图片路径设置，最后运行mtcnn.py即可完成操作。
     
  • 人脸及口罩检测（附带运行代码和数据集）
    优质
    本项目提供了一种有效的人脸识别与口罩佩戴状态检测方法，并包含详尽的源代码、注释以及训练模型所需的数据集。 本教程旨在帮助开发者全面了解深度学习中的完整流程，涵盖以下方面： 1. 数据集的导入及预处理步骤。 2. 网络模型的选择以及参数设置过程。 3. 模型训练与导出操作。 4. 模型加载、优化并得出推断结果。 本教程使用的主要软硬件环境如下： - NVIDIA Xavier NX - Jetpack 4.6 - TensorRT 8.0.1 - Pytorch 1.10.0 - Python 3.6.9 - OpenCV 4.1.1
     
  • 人脸及口罩检测（附带运行代码和数据集）
    优质
    本项目提供了一套完整的人脸及口罩检测解决方案，包含详尽的运行代码与真实数据集，旨在帮助开发者快速实现相关应用。 本教程旨在帮助开发者全面理解深度学习的完整流程，涵盖以下方面： 1. 数据集导入及预处理步骤。 2. 网络模型的选择与参数设置。 3. 模型训练过程以及导出方法。 4. 如何加载和优化模型以得出推断结果。 本教程所使用的软硬件环境如下： - NVIDIA Xavier NX - Jetpack 4.6 - TensorRT 8.0.1 - Pytorch 1.10.0 - Python 3.6.9 - OpenCV 4.1.1
     
  • 简易的Matlab人脸识别代码，实现人脸定位与检测
    优质
    这段文字介绍了一种简易的人脸识别Matlab代码，能够轻松完成人脸的定位和检测工作。适合初学者快速入门人脸识别技术。 简单的MATLAB实现的人脸识别程序包含人脸图片，可以轻松地进行人脸检测、定位及识别。这是一份非常适合初学者学习人脸识别技术的资料。
     
  • 点云关键点提取的ISS算法及MATLAB实现，附带示例代码
    优质
    本简介介绍了一种用于从三维点云数据中高效地抽取特征点的技术——ISS（极值抑制）算法，并提供了其在MATLAB环境中的具体实现方式和实例代码。 ISS算法是由Zhong等人在2010年提出的一种点云关键点检测方法，在现有的非尺度不变的关键点提取算子中表现良好且稳定（其他如Harris3D等效果也不错，但未进行相关研究）。该算法已被PCL库收录。我根据文献用Matlab实现了这一代码，并使用bunny数据进行了测试，结果显示其性能非常出色。