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face-landmarks-shape-predictor-68.dat

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简介:
face-landmarks-shape-predictor-68.dat是一款用于面部关键点检测的数据文件,能够精准定位人脸上的68个特征点,广泛应用于人脸识别、表情识别等领域。 人脸的68个特征点检测库包括一个已经训练好的数据文件shape_predictor_68_face_landmarks.dat。

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  • face-landmarks-shape-predictor-68.dat
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    face-landmarks-shape-predictor-68.dat是一款用于面部关键点检测的数据文件,能够精准定位人脸上的68个特征点,广泛应用于人脸识别、表情识别等领域。 人脸的68个特征点检测库包括一个已经训练好的数据文件shape_predictor_68_face_landmarks.dat。
  • Shape Predictor 68 Face Landmarks DAT文件(含68个人脸特征点)ZIP版
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    本资源提供Shape Predictor 68 Face Landmarks模型的DAT文件,内含用于面部关键点检测的68个特征点数据。ZIP压缩包便于下载和使用。 shape_predictor_68_face_landmarks.dat用于提取人脸的68个特征点,并且文件是ZIP压缩格式。
  • 5点与68点人脸识别模型shape-predictor-68-face-landmarks.dat及其使用指南
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    本文介绍了用于人脸识别的关键模型shape-predictor-68-face-landmarks.dat,并提供了详细的使用方法和技巧。通过该模型可以精准地定位面部的68个关键点,适用于多种人脸识别应用场景。 `shape_predictor_68_face_landmarks.dat` 是一个预训练的人脸特征点检测模型,用于在人脸图像中定位和识别 68 个关键点。这些关键点涵盖了眼睛、鼻子、嘴巴、脸颊等部位。该模型基于机器学习技术,在大量人脸图像上进行训练以掌握关键点的特征信息。利用此模型可以在计算机视觉应用中自动定位并识别人脸的关键点,进而实现人脸识别、对齐和表情识别等功能,并支持 Python 和 C++ 等多种编程语言。 在使用说明文档中提供了调用代码示例: ```python # 加载人脸关键点检测器 predictor = dlib.shape_predictor(shape_predictor_68_face_landmarks.dat) # 初始化人脸检测模型 detector = dlib.get_frontal_face_detector() ``` 这些代码用于初始化所需的函数和对象,以便进一步处理图像中的面部特征。
  • Landmark人脸关键点检测68dat模型库+demo
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    本项目提供Landmark人脸关键点检测的68点dat模型库及演示程序(demo),支持精准定位面部特征点,便于开发人员进行二次应用开发。 Landmark人脸68个关键点检测dat模型库 ```python #coding:utf-8 从视频中识别人脸,并实时标出面部特征点 import dlib # 人脸识别的库dlib import numpy as np # 数据处理的库numpy import cv2 # 图像处理的库OpenCv class face_emotion(): def __init__(self): # 使用特征提取器get_frontal_face_detector self.detector = dlib.get_frontal_face_detector() # dlib的68点模型,使用作者训练好的特征预测器 self.predictor = dlib.shape_predictor(D:/shape_predictor_68_face_landmarks.dat) # 创建cv2摄像头对象,这里使用电脑自带摄像头,如果接了外部摄像头,则自动切换到外部摄像头 self.cap = cv2.VideoCapture(0) # 设置视频参数,propId设置的视频参数,value设置的参数值 self.cap.set(3, 480) ```
  • 最新版Landmark人脸68个关键点检测dat模型库-数据验证有效.zip
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    本资源提供最新版Landmark人脸68个关键点检测dat模型库,包含详细注释和示例代码。经过严格的数据验证,确保高精度与稳定性,适用于人脸识别、表情分析等领域。 shape_predictor_68_face_landmarks.dat是一个用于检测人脸68个关键点的模型库,这些关键点包括嘴巴、鼻子、眼睛、眉毛以及面部轮廓等Landmark。
  • Shape Sets.zip
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    Shape Sets是一款集合了多种几何图形和形状设计的资源包,适用于设计师、教育工作者及爱好者的创意项目。 这段文字描述了一些常用的shape sets数据集,包括Aggregation、Compound、D31、Flame、jain、pathbased、R15 和 Spiral 数据集。
  • Shape Context_SC.zip
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    Shape Context_SC.zip包含了用于形状匹配和物体识别的Shape Context算法的相关文件和代码。此工具包适用于计算机视觉领域,支持模式识别与图像处理研究。 Shape Context是一种在计算机视觉和图像处理领域广泛应用的形状描述符。它主要用于识别和匹配不同形状,无论这些形状在尺度、旋转或噪声方面存在多大差异。SC.zip_Shape Context压缩包包含了关于Shape Context算法的应用实例以及相关的图形比对和分析结果。 该方法由Belongie等人于2002年提出,是一种高级的形状表示技术。它通过考虑每个边界点周围相对几何分布来生成描述符:将每个点的邻域分为同心圆环和放射状扇区,并量化这些区域内的其他点。这种描述符能够捕捉到局部细节特征,并且在旋转、缩放以及部分遮挡的情况下具有不变性。 压缩包中的Liniar Algebra可能指的是线性代数,这是理解Shape Context算法的基础理论之一。在线性代数中,矩阵变换可用于处理形状的几何变化(如旋转和缩放),而特征值与特征向量则有助于简化复杂的数据结构分析。这些技术在计算机图形学及机器学习领域扮演着重要角色。 压缩包中的文件很可能包含了实际应用Shape Context算法的相关代码、实验数据以及结果可视化内容。通过对比不同形状的匹配效果,我们可以评估描述符之间的距离计算方法和最近邻搜索等匹配算法的有效性,并进一步分析其准确性和鲁棒性能表现。 在物体识别(如图像分割与手写字符识别)、医学影像处理及机器人导航等领域中,Shape Context技术被广泛应用以实现更精确的形状描述与匹配。此外,在图像检索任务上也可以利用该方法帮助系统快速定位相似图形样本。 通过SC.zip_Shape Context文件中的内容学习可以深入了解如何使用线性代数理论来优化形状分析和匹配过程,并将其应用于各种实际项目中,从而更好地掌握Shape Context的核心原理及其应用价值。
  • Airborne_SAR_Echo_STRIP_Point_1x1_AzChan_1_Na3488_Nr1444.dat
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    这是一个关于机载合成孔径雷达(SAR)的数据文件,具体记录了方位通道下的回波信号强度,尺寸为1x1,具有特定的频率和脉冲重复频率。 机载模型SAR点目标仿真数据