由于代码量有点大，就不在此赘述了，只展示效果，代码请前往 https://github.com/wsl2ls/iOS_Tips.git 下载 人脸检测.gif 实时滤镜拍摄.gif 相关文章：
引言 人脸识别技术在现代社会中应用广泛，从安防监控到手机解锁，都是其典型应用。在这篇博客中，我们将使用Python来实现一个简单的实时人脸检测动效。...通过利用OpenCV库，我们能够轻松捕捉摄像头视频流并检测人脸。 准备工作 前置条件 在开始之前，你需要确保你的系统已经安装了OpenCV库。...代码实现与解析 导入必要的库 我们首先需要导入OpenCV库和其他必要的模块： import cv2 初始化摄像头 我们需要初始化摄像头并加载人脸检测的预训练模型： # 初始化摄像头 cap = cv2...') 实现人脸检测 我们在视频流中检测人脸，并绘制检测框： while True: # 捕捉帧 ret, frame = cap.read() # 转换为灰度图...face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml') # 实时检测
说起人脸的Lankmarks提取，最早的OpenCV跟DLib支持的方式都是基于AAM算法实现的68个人脸特征点的拟合模型，另外OpenCV中支持landmark的人脸检测会先加载一个很大的模型文件，然后速度感人...常见的MTCNN同时实现了人脸检测跟landmarks检测，但是只支持5点检测。而OpenVINO自带的Landmark检测模型基于自定义的卷积神经网络实现，取35个人脸各部位关键点。...模型文件 人脸检测模型 使用OpenCV DNN模块人脸检测的tensorflow量化8位模型 opencv_face_detector_uint8.pb权重文件 opencv_face_detector.pbtxt...landmark检测 首先读取视频的每一帧，检测人脸，得到的人脸区域转换位blob对象之后，再调用landmark检测模型forward方法得到输出结果，实现的代码如下： Mat frame; while...至于速度，我只能告诉你很实时，我是i7 CPU。
一、前言 本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第13章《实时人脸检测程序设计》，本章内容详细介绍Win10 环境下，基于Visual Studio 2015 + Opencv + Dlib开发环境...，如何实现实时视频流人脸检测程序的设计。...程序演示界面如上图所示，新增人脸检测按钮。 2.2 执行演示 人脸检测程序运行后，被识别出的人脸将被矩形框圈出。执行结果如下图所示： ?...2.3 程序设计 人脸检测程序设计流程包括四个步骤： 1.模型加载：加载Dlib人脸检测模型文件； 2.视频抓怕：逐帧抓取，逐帧识别； 3.人脸检测：调用Dlib提供的人脸检测器，进行人脸检测，并保存区域特征...三、未完待续 本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第13章《实时人脸检测程序设计》，全文共25个章节，持续更新，敬请关注。人脸识别技术交流QQ群：859860225。
前言 今天来介绍一个在CPU上可以实时运行的人脸检测器FaceBoxes，FaceBoxes仍然是以SSD为基础进行了改进，在速度和精度上都取得了较好的Trade-Off，所以就一起来看看这篇论文吧。...MSCL即Multiple Scale Convolutional Layers，主要包含下面几个要点： 丰富感受野：使用了Inception模块来丰富感受野，感受野的知识可以看我们的这篇推文：目标检测和感受野的总结和想法...多尺度检测：和SSD一样在多个尺度上进行检测。...Face-box filter：如果人脸BBox的中心在处理后的图片上，则保持其位置，并且将高或宽小于20像素的face box过滤出来（删除）。...结论 总的来说FaceBoxes在对人脸并不hard的情况下识别率是很好了，并且速度也相对较快，虽然在今天看来应用的价值不大了，但是里面提出的Trick和做的实验还是有参考意义的。
前言 前面的文章《Android通过OpenCV和TesserartOCR实时进行识别》我们已经搭好一个利用NDK方式实时处理摄像头数据的程序了，今天我们就在看看OpenCV中通过级联方式实时进行人脸检测...代码演示 为了减少前面环境搭建，我们直接用《Android通过OpenCV和TesserartOCR实时进行识别》项目，在这个基础上直接实现我们的人脸检测。...facedetector.h 头文件中写入加载训练文件(loadcascade)和人脸检测(detectorface)两个方法。 ?...人脸检测方法 转为灰度图 直方图均衡化 多尺度检测detectMultiScale 在源图上绘制检测的矩形 ?.../灰度图 cvtColor(src, gray, COLOR_BGRA2GRAY); //直方图均衡化 equalizeHist(gray, gray); //多尺度人脸检测
.imread("C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png")#读取图像 detector=MTCNN() face_list=detector.detect_faces(img)#人脸检测与对齐...(img,keypoints["mouth_right"],1,(0,0,255),2) cv2.imwrite("C:/Users/xpp/Desktop/result.png",img) 算法：人脸检测是将人脸区域检测与人脸关键点检测放在了一起...P-Net：Proposal Net，实现人脸候选框提取 R-Net：Refine Net，在P-Net输出结果的基础上进一步去除错误的候选框 O-Net：Output Net，与R-Net类似，最终输出人脸
人脸检测历险记 可能跟我一样，人脸检测是很多人学习图像处理的第一个自驱动型的任务，OpenCV刚上手没几天可能就想先跑一跑人脸检测，然后一个坑接着一个坑的往里跳。...上面用的是深度学习模型的人脸检测，但是在此之前还是稍微回顾下OpenCV自带的人脸检测器。...OpenCV自带的人脸检测 OpenCV自带了基于级联分类器的人脸检测模型，只能检测正脸，在前深度学习时代，效果已经是很好的了。...基于深度学习的人脸检测 想要深入学习的小伙伴可以尝试自己训练一个人脸检测模型练手，这里直接在Github上找一个能跑的模型CenterFace。...人脸卡通化 仅仅是人脸检测，显得略微有些没意思，所以在人脸检测的基础上，加点其他的更有意思的东西，比如上次刚玩过的卡通化。
前边已经详细介绍过人脸检测，其实检测类都可以归属于同一类，毕竟换汤不换药！...无论是人脸检测还是笑脸检测，又或者是opencv3以后版本加入的猫脸检测都是一个原理，用的是detectMultiScale函数，其具体使用参考公众号历史文章中的人脸检测（一）——基于单文档的应用台程序即可...~ 笑脸检测用的还是那个函数（还是熟悉的味道！）...这里主要分两步来说： 1.加载人脸检测器进行人脸检测 2 加载笑脸检测器进行笑脸检测 其具体程序如下，可以实现对图片的检测，也可以调用摄像头对采集到的实时图像进行检测，需要完整项目的后台回复关键词...“笑脸检测”即可~ 关键部分程序如下： ?
XML文件：https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade...
原文：Github 项目 - FaceBoxes高精度实时人脸检测器 - AIUAI 主页： 智云视图 <Github - AIHGF
本文主要介绍了一种简单的人脸检测方法，通过随机裁剪图像并训练神经网络来检测人脸。该方法可以用于小规模数据集的人脸检测，并且可以通过调整代码来适应不同大小的数据集...
为了同时考虑这三个问题，本文研究了一个整洁的模型，该模型在野外环境(如无约束的姿态、表情、光照和遮挡条件)和移动设备上的超实时速度下具有良好的检测精度。...我们的模型只有2.1Mb 大小和达到140帧/张在手机上 (高通ARM 845处理器)高精度，适合大规模或实时应用。 为了能更清晰了解文章的内容，用下面的思维导图来展示文章的主要贡献 ? ?...Introduction 人脸关键点检测也称为人脸对齐，目的是自动定位一组预定义的人脸基准点（比如眼角点、嘴角点）。作为一系列人脸应用的基础，如人脸识别和验证，以及脸部变形和人脸编辑。...然而，开发一种实用的人脸关键点检测器仍然具有挑战性，因为检测精度，处理速度和模型大小都应该考虑。 在现实世界条件下，获得完美的面孔几乎是不可能的。...结论： 人脸关键点探测器需要具备三个方面，才能胜任大规模和/或实时任务，即准确性、效率和模型大小。本文提出了一种实用的人脸关键点检测器，称为PFLD，它由主干网和辅助子网组成。
他们最近放出了该项研究的源代码，并表示这种人脸检测模型可以在 CPU 上快速进行实时推断。本文介绍了这种具有旋转不变性的神经网络，并展示了对应的 CPU 实时人脸检测项目。...在这个项目及对应的论文中，作者提出并实现了一种完全旋转平面（RIP）不变的人脸检测。如下图所示它能检测出人脸的正确朝向，并从任何 RIP 角度捕获面部检测框。 ?...此外，每一个校准步骤可以简单地旋转-90°、90°和 180°，因此额外的计算量非常低，这也就是为什么该检测项目能在 CPU 上实时运行的重要原因。...这种能处理不同旋转方向的人脸检测器有非常高的准确率，因为它会先将候选人脸旋转至正向再预测。此外，这种方法同样有非常小的计算量，该 GitHub 项目表示它甚至可以在 CPU 上实时检测人脸。...PCN 多角度实时人脸检测项目地址：https://github.com/Jack-CV/PCN-FaceDetection 下图展示了 PCN 项目在不同情境下的检测效果，我们会发现即使面部的朝向多种多样
MTCNN模型概述 多任务卷积神经网络(MTCNN)实现人脸检测与对齐是在一个网络里实现了人脸检测与五点标定的模型，主要是通过CNN模型级联实现了多任务学习网络。...MTCNN模型主要贡献在于： 1.提供一种基于CNN方式的级联检测方法，基于轻量级的CNN模型就实现了人 脸检测与点位标定，而且性能实时。...，进行反向传播之后才会更好的提升整个网络的人脸检测准确率。..., bb[1]), (bb[2], bb[3]), (0, 0, 255), 2, 8, 0) cv.imshow("detected faces", bgr) return bgr 实时摄像头检测...总结一下 整个模型的运行速度极快，即使在CPU上也可以完全达到实时性能，关键是其检测准确率与稳定性跟HAAR/LBP的方式相比，你就会感觉HAAR/LBP的方式就是渣，完全凉啦！
不多说了，直接代码吧： 生成AFLW_ann.txt的代码，其中包含图像名称 和 图像中人脸的位置（x,y,w,h）; ** AFLW中含有aflw.aqlite文件。...f: f.writelines("%s\n" % line for line in list_annotation) AFLW图片都整理到flickr文件下（含0,1,2三个文件），生成人脸的程序...（并且对人脸进行了左右镜像）： import os from PIL import Image from PIL import ImageFile # ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES
人脸检测 Face Detector 人脸检测，是检测出图片中包含的正面人脸. 1.1....基于 CNN 的人脸检测 采用预训练的 CNN 模型进行图片中的人脸检测. 基于 CNN 模型比基于 HOG 特征模型的人脸检测准确度更高....人脸关键点检测 Face Landmark Detection 人脸关键点检测，首先需要检测出图片中的人脸，并估计人脸的关键点姿态(pose)....CNN 人脸框及人脸关键点检测 #!...，及人脸关键点检测，并显示结果.
FaceBoxes是中科院自动化所在IJCB2017上提出的面向CPU实时的高精度人脸检测算法，论文中指出其比大家所熟知的MTCNN在速度和精度上都更优秀。 ? 论文作者信息 ?...在三大人脸库上的精度与VGA图像上的检测速度 ? Caffe版与PyTorch版精度的比较 ? 与其他人脸检测算法的比较，注意MTCNN ? 在 AFW 数据集上的精度召回率曲线 ?...在 PASCAL 人脸数据集上的精度召回率曲线 ?
import cv2 img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像 #步骤1：获取XML文件，加载人脸检测器 faceCascade=cv2...gray=cv2.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)#将彩色图片转换为灰度图片 #步骤2：实现人脸检测 faces=faceCascade.detectMultiScale...(gray,scaleFactor=1.03,minNeighbors=3,minSize=(3,3))#人脸检测 #步骤3：打印检测到的人脸 print(faces) print("发现{0}个人脸"....format(len(faces))) #步骤4：在原图中标记检测到的人脸 for (x, y, w, h) in faces: #步骤5：绘制圆环，标记人脸 cv2.circle(img,(...waitKey() cv2.destroyAllWindows() [[192 163 168 168]] 发现1个人脸 算法：HEAR人脸检测是构造能够区分包含人脸实例和不包含人脸实例的分类器。
本文链接：https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/100538930 简介 FaceBoxes是一个足够轻量的人脸检测器，由中国科学院自动化研究所和中国科学院大学的研究者提出...，旨在实现CPU下的实时人脸检测，FaceBoxes论文是《FaceBoxes: A CPU Real-time Face Detector with High Accuracy》。...FaceBoxes原理 设计理念 FaceBoxes针对模型的效率和检测的效果做了很多设计，效率方面希望检测器足够快，检测效果方面希望有更高的召回率，尤其是针对小脸的情况，基于此： 一个下采样足够快的backbone...对于一个目标检测或人脸检测模型来说，计算量高的很大一部分原因是输入图像尺寸大，图像分类任务中224是一个常用尺寸，而这个尺寸去做检测是几乎不可能的。...输出2因为RPN在做是不是目标的预测，而人脸检测中目标只有人脸一类，所以FaceBoxes的2是在预测是不是人脸。剩下的4边界框的四个值了。
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