Advertisement

在 Android 和 Windows 中利用 OpenCV 4.8 进行人脸识别的示例代码演示

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

简介：
本教程提供详细的步骤和示例代码，在Android与Windows系统中使用OpenCV 4.8进行人脸识别的技术指导，帮助开发者轻松实现面部检测功能。 使用OpenCV 4.8（2023年7月最新版）来实现人脸识别系列文章的资料包括： - OpenCVTest.zip：在Visual Studio 2022中接入并调用OpenCV。 - OpenCVCameraFaceTest.zip：基于Visual Studio 2022，使用OpenCV，在Windows上调用笔记本摄像头进行人脸识别。 - MyOpenCVFaceTest.zip：在Android设备上，通过集成OpenCV实现人脸识别功能。 - faceDetection.apk：基于MyOpenCVTest打包的安装包，可在Android手机上直接安装体验人脸识别功能。 资料文件夹中包含了一些与OpenCV相关的PDF文档： - OPENCV函数手册(带目录).pdf - OpenCV例程汇总(详细).pdf - 人脸识别开发完整课件.pdf - 深入OPENCV ANDROID应用开发.pdf

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 在 Android 和 Windows 中利用 OpenCV 4.8 进行人脸识别的示例代码演示
    优质
    本教程提供详细的步骤和示例代码，在Android与Windows系统中使用OpenCV 4.8进行人脸识别的技术指导，帮助开发者轻松实现面部检测功能。 使用OpenCV 4.8（2023年7月最新版）来实现人脸识别系列文章的资料包括： - OpenCVTest.zip：在Visual Studio 2022中接入并调用OpenCV。 - OpenCVCameraFaceTest.zip：基于Visual Studio 2022，使用OpenCV，在Windows上调用笔记本摄像头进行人脸识别。 - MyOpenCVFaceTest.zip：在Android设备上，通过集成OpenCV实现人脸识别功能。 - faceDetection.apk：基于MyOpenCVTest打包的安装包，可在Android手机上直接安装体验人脸识别功能。 资料文件夹中包含了一些与OpenCV相关的PDF文档： - OPENCV函数手册(带目录).pdf - OpenCV例程汇总(详细).pdf - 人脸识别开发完整课件.pdf - 深入OPENCV ANDROID应用开发.pdf
     
  • C++中使用OpenCV的人脸识别代码示例演示
    优质
    本视频提供了一份详细的教程，讲解如何在C++编程环境中利用OpenCV库实现人脸识别功能，并通过实际代码示例进行演示。 环境： Windows 10 Pro x64, Visual Studio 2015, OpenCV 4.9.0 算法：人脸检测使用 YuNet，人脸识别使用 SFace。
     
  • 使用OpenCV Cascade Classifier进行人脸识别的示例代码
    优质
    这段代码提供了如何利用OpenCV库中的Cascade Classifier模块来进行实时的人脸检测。它为初学者展示了基本步骤和应用方法。 OpenCV 使用Cascade Classifier实现人脸识别的例程示例如下： 首先需要导入必要的库： ```python import cv2 ``` 然后加载人脸检测模型（这里使用的是默认的人脸分类器）： ```python face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + haarcascade_frontalface_default.xml) ``` 接下来是读取图片并将其转换为灰度图像，以便进行特征提取和处理： ```python img = cv2.imread(path_to_your_image.jpg) # 加载一张图片 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换为灰度图 ``` 使用Cascade Classifier来检测人脸。这里会调用分类器的detectMultiScale方法，它会在给定图像中查找对象，并返回一个列表，其中包含找到的对象边界框： ```python faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) ``` 最后，在原始图片上绘制矩形标记出检测到的人脸位置。这里使用了OpenCV的rectangle函数来实现这个功能。 ```python for (x,y,w,h) in faces: img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2) cv2.imshow(img,img) cv2.waitKey() ``` 以上就是使用OpenCV的Cascade Classifier实现人脸识别的基本步骤。
     
  • 在iOS 7中使用OpenCV进行人脸检测与识别的示例代码
    优质
    本项目提供了一组详细的示例代码和教程，在iOS 7设备上利用OpenCV库实现人脸检测与人脸识别功能。 在iOS 7中，OpenCV库被广泛用于实现高级计算机视觉功能，如人脸检测和识别。这篇博文提供了如何在iOS平台上利用OpenCV进行人脸检测和识别的详细步骤。这个配套案例是一个实际的应用示例，在iPhone 5上成功运行，展示了OpenCV的强大功能。 OpenCV（开放源代码计算机视觉库）包含了大量的预训练模型和算法，适用于图像处理、特征提取、物体检测等多个领域。在iOS平台上，开发者可以使用Objective-C或Swift语言与OpenCV进行交互。 人脸检测是OpenCV中的一个关键功能，它基于Haar特征级联分类器。这个算法通过分析图像中不同区域的像素强度变化来寻找人脸。在iOS项目中，我们需要导入OpenCV框架，创建一个`CascadeClassifier`对象，并加载预先训练好的Haar级联分类器XML文件。之后，我们可以使用`detectMultiScale`函数在图像或视频帧上查找人脸。 接下来是人脸识别，它比人脸检测更复杂，通常涉及到特征提取和匹配。一种常用的方法是EigenFace或FisherFace，它们将人脸视为高维空间中的向量，并通过降维和特征表示来区分不同的个体。在OpenCV中，我们可以使用`LBPHFaceRecognizer`、`EigenFaceRecognizer`或`FisherFaceRecognizer`类进行训练和识别。我们需要收集一组带有标记的人脸样本，然后使用`create`方法创建识别器，加载训练数据，并调用`train`函数进行训练。在实时检测到的人脸上应用识别器，通过`predict`函数得到最可能的标签。 在这个iOS 7的Demo项目中，开发者可能会实现以下步骤： 1. 初始化OpenCV环境，导入必要的库。 2. 加载人脸检测的级联分类器XML文件。 3. 使用`cv::imread`读取图像或捕获视频帧。 4. 对图像进行灰度处理以便于人脸检测。 5. 调用人脸检测函数，获取人脸矩形坐标。 6. 对每个检测到的人脸进行特征提取。 7. 如果是人脸识别项目，则还需要训练识别器并保存模型。 8. 在新图像上应用识别器，预测人脸身份。 9. 将结果展示在界面上，例如标注出人脸和识别结果。 开发过程中需要确保正确配置Xcode项目，添加OpenCV库，并处理好依赖关系。此外还需适配不同设备的屏幕尺寸和性能差异。为了优化性能，可以考虑使用GPU加速OpenCV计算任务或采用异步处理方式避免阻塞主线程。 这个“FaceRecognition”项目是iOS开发者学习并实践如何在人脸检测与识别应用中高效利用OpenCV的一个宝贵资源。通过该实例可了解到理论知识转化为实际应用的方法，并掌握移动平台上的OpenCV使用技巧。
     
  • 使用Python和OpenCV进行人脸识别的简易示例
    优质
    本项目提供了一个简单的Python脚本，利用OpenCV库实现基本的人脸识别功能。适合初学者快速上手人脸检测技术。 一个使用Python调用OpenCV实现人脸识别的小示例，值得尝试。
     
  • 利用Python-CV2进行Harr+Adaboost人脸识别的实例演示
    优质
    本教程通过具体案例展示如何使用Python中的CV2库实现基于Harr特征和Adaboost算法的人脸识别技术，适合初学者学习实践。 Haar特征（也称为哈尔特征）用于检测窗口中的指定位置的相邻矩形区域，并计算每个矩形内的像素和并取其差值。这些差值被用来对图像子区域进行分类。常见的haar特征模板包括： 1. 特征 = 白色 – 黑色 (即用白色区域的像素之和减去黑色区域的象征之和) 2. 特征 = 整个区域 * 权重 + 黑色 * 权重 使用Haar模板处理图像时，从图像起点开始，并利用haar模板进行遍历。具体来说是从左到右、从上往下地移动窗口，同时设置步长以确保覆盖整个图像范围。 假设我们有一个分辨率为1080*720的图片和一个大小为10x10像素的Haar特征模板，且设定步长为2，则计算量如下： 所需处理的数据点数量 = ((宽度 - 模板宽度) / 步长 + 1) * ((高度 - 模板高度) / 步长 + 1) = (（1080-10）/2+1）* （(720-10)/2+1） =540.5 * 360 ≈541 * 360 因此，处理整个图像所需的计算量大约为：541 x 360。
     
  • 人脸识别演示示例
    优质
    本示例展示如何利用先进的人脸识别技术进行身份验证和信息提取。通过实时摄像头捕捉人脸并匹配数据库中的记录，实现快速准确的身份确认。 人脸识别Demo Python代码需要下载第三方模块才能运行程序。
     
  • 利用Python、OpenCV和Keras进行人脸识别
    优质
    本项目运用Python编程语言结合OpenCV与Keras库实现高效的人脸识别功能，涵盖人脸检测、特征提取及模型训练等核心步骤。 代码包括图像采集、图像预处理、模型训练和模型测试等内容。
     
  • 使用OpenCV进行图片识别的示例演示
    优质
    本简介通过实例展示如何运用开源计算机视觉库OpenCV实现图片识别功能，涵盖基础配置、代码编写及应用效果分析。 在安卓系统里，可以使用openCV库来开发一个识别图片的示例程序。
     
  • JavaScript人脸识别示例演示
    优质
    本项目提供了一个使用JavaScript实现的人脸识别示例，展示如何在网页中集成和应用人脸识别技术。适合开发者学习参考。 人脸识别的JavaScript代码可以在图片的人脸上画一个框框，并且可以添加文字。虽然这里只提供了在人脸处绘制框框的方法，但也可以用类似的方式添加文字。