人脸识别:修订间差异

(创建页面,内容为“人脸识别(Facial recognition), ==简介== ===时间轴=== ==快速入门== 使用Python语言,通过Opencv提供的Haar级联分类器,人脸检测。 <syntaxhighlight lang="python" > import cv2 # 加载预训练的人脸检测器 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml') # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 读取摄像头帧 ret, frame = cap.read()…”)
 
无编辑摘要
 
(未显示同一用户的2个中间版本)
第4行: 第4行:


==快速入门==
==快速入门==
使用[[Python]]语言,通过[[Opencv]]提供的Haar级联分类器,人脸检测。
使用[[Python]]语言,通过[[OpenCV]]提供的Haar级联分类器,人脸检测,只支持正面人脸,不能遮挡。
<syntaxhighlight lang="python" >
<syntaxhighlight lang="python" >
import cv2
import cv2
第40行: 第40行:
</syntaxhighlight>
</syntaxhighlight>
==软件==
==软件==
===开源项目===
{| class="wikitable"  
{| class="wikitable"  
! 名称
! 名称
! 描述
! 描述
|-
|-
|  
| [[OpenCV]]
| 简单易用,一个开源的计算机视觉库,可以实时图像处理,识别。支持多种编程语言。<br />Haar Cascade人脸检测:正脸,不能遮挡。<br /> DNN 人脸检测:OpenCV3.3版本后支持。
|-
| [[dlib]]
| 是一个流行的C++库,包含了许多的机器学习算法,也有Python绑定。
|-
| [[face_recognition]]
| 基于dlib构建的Python库。
|-
| [[DeepFace]]
|  
|  
|-
|-
|  
| [[InsightFace]]
|  
|  
|-
|-

2024年7月20日 (六) 10:36的最新版本

人脸识别(Facial recognition),

简介

时间轴

快速入门

使用Python语言,通过OpenCV提供的Haar级联分类器,人脸检测,只支持正面人脸,不能遮挡。

import cv2

# 加载预训练的人脸检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取摄像头帧
    ret, frame = cap.read()
    
    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 检测人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
    
    # 在检测到的人脸周围绘制矩形
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
    
    # 显示结果
    cv2.imshow('Face Detection', frame)
    
    # 按'q'退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

软件

开源项目

名称 描述
OpenCV 简单易用,一个开源的计算机视觉库,可以实时图像处理,识别。支持多种编程语言。
Haar Cascade人脸检测:正脸,不能遮挡。
DNN 人脸检测:OpenCV3.3版本后支持。
dlib 是一个流行的C++库,包含了许多的机器学习算法,也有Python绑定。
face_recognition 基于dlib构建的Python库。
DeepFace
InsightFace

资源

网站

文章