如何使用google vision face detect保存帧 - 腾讯云开发者社区

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独家 | COVID-19：利用Opencv, KerasTensorflow和深度学习进行口罩检测

注意：如果您对嵌入式计算机视觉感兴趣，请务必阅读我的《 Raspberry Pi for Computer Vision》一书，其中涵盖了如何在计算资源有限的设备上使用计算机视觉和深度学习。...我们的最后一步是绘制精度和损失曲线：准备好绘图后，第152行使用--plot文件路径将图像保存到磁盘。...我们的detect_and_predict_mask函数接受三个参数：帧：我们信息流中的帧； faceNet：用于检测人脸在图像中的位置的模型； maskNet：我们的COVID-19口罩分类器模型。...让我们试下历遍处理视频流：我们开始遍历视频中的帧（第103行）。其中，我们从流中抓取一个帧并调整其大小（106和107行）。同时我们使用便捷工具；第111行会检测并预测人们是否戴着口罩。...然后使用以下命令在实时视频流中启动口罩检测器： $ python detect_mask_video.py [INFO] loading face detector model...

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使用Pytorch和OpenCV实现视频人脸替换

第二部分使用数据集与神经网络一起学习如何在潜在空间中表示人脸，并从该表示中重建人脸图像。最后部分使用神经网络在视频的每一帧中创建与源视频中相同但具有目标视频中人物表情的人脸。...然后将原人脸替换为假人脸，并将新帧保存为新的假视频。...提取和对齐-构建数据集在第一部分中，我们主要介绍face_extraction_tools.py文件中的代码。因为第一步是从视频中提取帧，所以需要构建一个将帧保存为JPEG图像的函数。...然后使用OpenCV 的videoccapture类来创建一个对象来读取视频，然后逐帧保存为输出文件夹中的JPEG文件。也可以根据frames_to_skip参数跳过帧。...我们首先从视频中提取帧，然后从帧中提取人脸并对齐它们以创建一个数据库。使用神经网络来学习如何在潜在空间中表示人脸以及如何重建人脸。遍历了目标视频的帧，找到了人脸并替换，这就是这个项目的完整流程。

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教程 | 如何使用谷歌Mobile Vision API 开发手机应用

在这篇文章中，机器之心根据视频为大家介绍了一个面向初学者的教程：如何使用谷歌 Mobile Vision API 在手机上开发应用。 ?...在视频中，Hisu 演示了如何使用 Mobile Vision 的 Face、Barcode 和 Text API。...摄像头源内部使用了 Camera API，它将图像帧传递给检测器，检测器运行算法来生成检测结果。然后结果被传递给处理器。...开发者可以使用 Face API 构建许多有趣的应用，例如根据用户的照片生成有趣的头像，或是联合 Google Cloud Vision API 分析用户的情绪。...与 Google Cloud Vision API 共同使用。

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基于Opencv的图片人脸检测

本篇内容介绍如何使用opencv，scipy，tensorflow来实现计算机人脸检测。...因为我们需要对图像进行操作，并且需要使用数组对象来做运算，所以将数组直接保存为图像文件非常有用。 tensorflow。...安装详情可以看这，python3.6安装open-cv opencv全称是 open source computer vision library （开源计算机视觉库） OpenCV 使用 C/C++...(sess, None) detect_face函数之图像金字塔人脸检测的函数是就是detect_face，这个就是人脸检测的核心的难点了。...其中的from_check import detect_face贴不了 detect_face文件我已经上传到githup 链接：https://github.com/lixi5338619/face_check

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Python中使用opencv-python进行人脸检测

Python中使用opencv-python进行人脸检测之前写过一篇VC++中使用OpenCV进行人脸检测的博客。...以数字图像处理中经常使用的lena图像为例，如下图所示：使用OpenCV进行人脸检测十分简单，OpenCV官网给了一个Python人脸检测的示例程序， objectDetection.py...xml配置文件，对采集到的每一帧图像进行人脸和眼睛的检测，并做椭圆标记，如下图所示：参考资料人脸识别-Haar级联人脸识别-多张人脸检测 LEARN OPENCV in 3 HOURS with...Python | Including 3xProjects | Computer Vision Learn-OpenCV-in-3-hours LEARN OPENCV C++ in 4 HOURS...| Including 3x Projects | Computer Vision murtazahassan/Learn-OpenCV-cpp-in-4-Hours OpenCV官网 OpenCV-Get

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Github项目|几行代码即可实现人脸检测、目标检测的开源计算机视觉库

主要功能目前 cvlib 支持以下几种应用：人脸检测性别检测目标检测人脸检测人脸检测的接口是 detect_face()，返回的结果是所有检测到的人脸的一个坐标点和置信度。...detection face, conf = cv.detect_face(img) # loop through detected faces for f in face: (startX...生成 gif 动图获取视频的帧是在 utils.py 中的函数 get_frames()，输入是视频的路径，使用方法如下所示： import cvlib as cv frames = cv.get_frames...('~/Downloads/demo.mp4') 也可以添加一个保存所有帧的文件夹路径，返回的帧 frames 是用列表保存的 numpy 数组形式。...，然后返回一个 gif 并保存。

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人工智能视觉：基于OpenCV的人脸识别技术的深度解析

一、OpenCV简介 OpenCV 的全称是 Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。...如果使用过其他 GUI 框架背景，就会很自然第调用 imshow()来显示一幅图像。imshow()函数有两个参数：显示图像的帧名称以及要显示的图像本身。....jpg') # 调用人脸检测方法 face_detect_demo() cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 3....视频中的人脸检测视频是一张一张图片组成的，在视频的帧上重复这个过程就能完成视频中的人脸检测。...要做到这一点，将在「trainer/」目录中保存为.yml文件。

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构建自定义人脸识别数据集的三种训练方法

第一种方法将使用OpenCV和网络摄像头（1）检测视频流中的脸部（2）将示例脸部图像或者说帧保存到磁盘。第二种方法将讨论如何以编程方式下载人脸图像。...detector将在逐帧循环环节工作。我们在8行上实例化并启动我们的VideoStream。注意：如果你使用Raspberry Pi，请注释第8行，并取消注释第九行。...使用 detectMultiScale 方法，可以检测帧中的人脸。...根据是否按下“k”或“q”键，我们将：将frame保存到磁盘（7-10行）。我们还添加了我们捕获的总帧数（total，第11行）。对于我们希望“保留”的每一帧，必须按下“k”键。...使用这种方法，你需要手动检查：搜索引擎结果社交媒体资料照片分享服务 …然后手动将这些图像保存到磁盘。总结在这篇文章中，我们简要介绍了三种创建面部识别自定义数据集的方法。

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零基础学 OpenCV + Python 图像处理：手把手带你做人脸识别（附代码+典型案例）

# face_detect_static.py # 这是一个零基础的 OpenCV+Python 静态图像人脸检测示例 # 文件名：face_detect_static.py import cv2...6.1 打开摄像头并实时捕获帧 # face_detect_webcam.py # 这是一个零基础的 OpenCV+Python 摄像头实时人脸检测示例 import cv2 def main():...7.2 完整代码示例 # face_detect_and_save.py # 实时检测摄像头人脸，并将检测到的人脸截图保存到本地 import cv2 import os import time def...保存的是整张带框的帧，如果只想单独保存人脸区域，则可在 for 循环里对每个 (x,y,w,h) 做截取，如 face_crop = frame[y:y+h, x:x+w]，并保存对应的 face_crop...学习如何将项目打包为独立应用（exe、docker 容器等），便于在目标环境中一键部署。

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嵌入式AI快速入门课程-K510篇 (第三篇环境搭建及开发板操作)

使用Etcher烧写完成后，Windows可能会不知道如何读取您的microSD卡，会弹出如下图所示警告，点击取消后拔出microSD卡即可。...如何从开发板上传文件到Ubuntu？...│ ├── face_detect │ ├── face_expression │ ├── face_landmarks │ ├── face_recog │ ├── hand_image_classify....sh face_detect.sh object_detect_demo_uint8.sh face_expression.sh open_pose.sh.../face_detect.sh 人脸检测器-bf16 执行非量化模型。使用方法如下所示，输入： ./retinaface_mb_320_bf16.sh 人脸检测器-uint8 执行uint8量化模型。

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基于OpenCV的视频处理管道

该管线任务将从视频文件或网络摄像头（逐帧）生成一系列图像。接下来，我们将检测每个帧上的脸部并将其保存。接下来的三个块是可选的，它们的目标是创建带有注释的输出视频，例如在检测到的人脸周围的框。...有一位优秀的博客文章中阿德里安·罗斯布鲁克（Adrian Rosebrock）解释如何使用OpenCV和深度学习实现人脸检测。...让我们FaceDetector在新的DetectFaces管道步骤中使用： from pipeline.pipeline import Pipelinefrom pipeline.libs.face_detector...保存面孔和摘要 SaveFaces并SaveSummary产生输出结果。在SaveFaces类，使用map功能，遍历所有检测到的面部，从图像裁剪他们并保存到输出目录。...接下来，我们使用额外的write功能扩展我们的类，我们将需要在管道的末尾触发以将JSON文件与摘要一起保存。脸部图像针对每一帧存储在单独的目录中。 ?

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最全深度学习资源集合（Github：Awesome Deep Learning）Awesome Deep Learning

Learning from the Bottom up Theano Tutorial Neural Networks for Matlab Using convolutional neural nets to detect...Classification on raw time series in TensorFlow with a LSTM RNN Using convolutional neural nets to detect...(Formats: bmp, ras, xv) Machine Vision Group Usenix face database - Thousands of face images from many...(Formats: jpg) 3D Vision Group Yale Face Database- 165 images (15 individuals) with different lighting...Memory Networks Implementations - Facebook Face recognition with Google's FaceNet deep neural network

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想要训练专属人脸识别模型？先掌握构建人脸数据集的三种绝招

如何创建定制的人脸识别数据集首先我将介绍使用 OpenCV 和一颗摄像头来检测视频流中的人脸，并将带有人脸的图像帧保存到硬盘上。接下来我会列举几种用程序自动从网上下载人脸图片的方法。...为了得到这些人的人脸样本，我们会在一个房间内放置好电脑和摄像机，通过摄像机捕捉目标人脸在摄像画面中的人脸信息，将并包含人脸的图像帧保存到硬盘中。...对每个想要保存的图像帧，都需要按『k』来保存。为了能够更好地训练模型，最好要保存不同角度、人脸在画面不同位置、带/不带眼镜的图像。...还可以使用 Google 和 Bing 等搜索引擎来抓取：在这篇博文中，可以找到使用 Google Images 手动或者使用脚本来下载图片的方法。...手动收集的话，通常需要：使用搜索引擎搜索浏览社交媒体账号（Ins，微博，微信等）图片分享服务（Google Photos， Flickr，500px 等）你需要手动将这些结构图片保存到硬盘上，

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自学记录鸿蒙 API 13：实现人脸检测 Core Vision Face Detector

通过研究HarmonyOS Next最新版本API 13中的Core Vision Face Detector API，我发现这项技术不仅支持人脸检测框的定位，还可以识别关键点（如眼睛、鼻子和嘴角位置）...本文将记录我的学习历程和开发过程，重点展示如何利用Face Detector API实现一个人脸检测小应用。...在深入思考这些场景的同时，我也意识到技术本身的挑战性：如何提高检测的准确率和速度，如何处理多张人脸的复杂场景，以及如何优化性能以适应低功耗设备。...第一步：理解Core Vision Face Detector API的核心功能核心功能介绍Core Vision Face Detector API 提供了检测图片中人脸的能力，支持以下核心功能：人脸位置检测...最后的小总结啃完了HarmonyOS Next Core Vision Face Detector API 13，感觉非常舒服，体会到了鸿蒙生态在人工智能领域的技术优势。

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Python Web 深度学习实用指南：第三部分

从较早的章节开始，我们一直在使用术语预训练模型。我们还看到了 Cloud Vision API 如何使我们整合预训练的模型。...现在，我们将借助示例学习如何使用 Python 使用 Cloud Vision API。...--upgrade google-cloud-vision 强烈建议您使用 Python 虚拟环境安装 Vision Client 库。...为此，我们使用以下代码： from google.cloud import vision 这样，我们就可以继续使用客户端库了。在我们的示例中，我们将对图像进行标注。...我们了解了如何使用 Face API 来预测图像中人物的性别和年龄，以及如何使用 Text Analytics API 来预测给定文本的语言的任何句子以及所提供文本或情感中的关键短语。

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使用Python+OpenCV+FaceNet 实现亚马逊门铃系统上的人脸识别

为了加快这一过程，请使用智能手机上的ring应用程序缩小视频录制的大小。你的门铃响了，最后一段视频就会传到你的电脑上。从那里，我们截取了那段视频的多个帧，以确保一个人的脸都不会被遮住。...另外，为了提高准确性和匹配照明条件，你可以使用布尔参数“from_door”，如果为真，将直接从你的门铃的最后录制的视频中保存图像。这些图像被存储在目录data/faces/中。...检测方法将在稍后显示，它是face_recognition.py的一部分。对于拍到的视频，我抓取了视频的特定帧，并测试哪些帧可以工作。...如果你注意到了，我将这些编码保存为字典。在执行实时识别时，这个字典很方便，因为它是存储人名和编码的一种简单方法。实时人脸识别现在我们有了我们想要识别的人的图像，那么实时识别过程是如何工作的呢?...门铃响时，下载一个视频，选择多个帧。利用这些帧，用detect_faces方法进行多实例的人脸检测。

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【学习】Deep Learning for Deepfakes Creation and Detection

在第2节中，我们介绍了Deepfake算法的原理以及如何使用深度学习来启用这种分布式技术。第3节回顾了检测Deepfake的不同方法，以及它们的优缺点。...后者分为两类：基于视频帧的方法中的视觉伪像和跨帧方法中的时间特征。尽管大多数基于时间特征的方法都使用深度学习递归分类模型，但这些方法使用视频帧内的视觉伪像可以由深度或浅层分类器实现。...同样，Guera和Delp [77]强调深层视频包含帧内不一致和帧之间的时间不一致。然后，他们提出了使用时间感知管线方法，该方法使用CNN和长期短期记忆（LSTM）来检测Deepfake视频。...该分析在图像取证中被广泛使用，因为交换的面部被认为会改变视频帧面部区域中的局部PRNU模式。视频被转换为帧，并被裁剪到有问题的面部区域。...Learning to detect fake face images in the wild.

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python进阶——人工智能视觉识别

，安装face模块使用函数： pip install opencv-contrib-python 导入第三方库： import os import cv2 from PIL import Image...： def face_detect_demo(img): gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转换为灰度 face_detector=cv2...flag,frame=cap.read() if not flag: break face_detect_demo(frame) if ord(' ') == cv2...() #加载数据 recogizer.read('tupian/tupian.yml') #名称 names=[] #报警全局变量 warningtime = 0 #准备识别的图片 def face_detect_demo...VideoCapture('1.mp4') name() while True: flag,frame=cap.read() if not flag: break face_detect_demo

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10行代码实现python人脸识别

y + h), color=(0, 255, 0), thickness=2) # 读取图片，路径不能含有中文名，否则图片读取不出来 image = cv.imread('2222.jpg') face_detect_demo...检测视频中人脸视频就是一张一张的图片组成的，在视频的帧上面重复这个过程就能完成视频中的人脸检测了。...视频读取OpenCV为我们提供了函数VideoCapture，参数可以是视频文件或者0（表示调用摄像头） import cv2 as cv # 人脸检测 def face_detect_demo(image...训练的数据一般我们可以从网上搜索：人脸识别数据库，或者从视频中保存美帧的数据作为训练集。所有的人脸识别算法在他们的train()函数中都有两个参数：图像数组和标签数组。...获取训练集从视频中每隔5帧截取一个图片，保存成图片 import cv2 cap = cv2.VideoCapture('人脸识别.mp4') number = 100 count = 1 while

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Dlib检测人脸68个特征，使用sklearn基于svm训练人脸微笑识别模型

# 保存模型 import pickle #lr是一个LogisticRegression模型 pkl_filename = "smile_detect.model" with open(pkl_filename...使用的） rgb_frame = frame[:, :, ::-1] # 找到视频帧中的所有人脸和人脸编码 face_locations...# Image and Vision Computing (IMAVIS)，面部地标定位“In-The-Wild”特刊。2016....使用的） rgb_frame = frame[:, :, ::-1] # 找到视频帧中的所有人脸和人脸编码 face_locations...参考 [1] sklearn 模型的保存与加载

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使用Pytorch和OpenCV实现视频人脸替换

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人工智能视觉：基于OpenCV的人脸识别技术的深度解析

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基于OpenCV的视频处理管道

最全深度学习资源集合（Github：Awesome Deep Learning）Awesome Deep Learning

想要训练专属人脸识别模型？先掌握构建人脸数据集的三种绝招

自学记录鸿蒙 API 13：实现人脸检测 Core Vision Face Detector

Python Web 深度学习实用指南：第三部分

使用Python+OpenCV+FaceNet 实现亚马逊门铃系统上的人脸识别

【学习】Deep Learning for Deepfakes Creation and Detection

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10行代码实现python人脸识别

Dlib检测人脸68个特征，使用sklearn基于svm训练人脸微笑识别模型

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