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基于Python的OpenCV人脸检测

注意：本文只是人脸检测，人脸识别的实现请参见本人另一篇博客：基于OpenCV+TensorFlow+Keras实现人脸识别本文将要讲述的是Python环境下如何用OpenCV检测人脸，本文的主要内容分为：

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python+opencv 实现图像人脸检测及视频中的人脸检测

原文链接：https://yetingyun.blog.csdn.net/article/details/108153075 创作不易，未经作者允许，禁止转载，更勿做其他用途，违者必究。

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python+opencv 实现图像人脸检测及视频中的人脸检测

人脸检测的常见步骤如下，如果想要将人脸准确地检测出来，需要通过建立人脸模型，获取准确区分人脸的分类器，这里我们使用网上公开的扩展包或已经训练好的分类器。

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人脸识别系列二 | FisherFace，LBPH算法及Dlib人脸检测

前面介绍了使用特征脸法进行人脸识别，这里介绍一下OpenCV人脸识别的另外两种算法，一种是FisherFace算法，一种是LBPH算法。

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OpenCV与图像处理（五）

以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。

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[ffffffff0x] 工控安全：S7-300启停实验

西门子（SIEMENS）公司的 PLC 产品包括 LOGO、S7-200、S7-1200、S7-300、 S7-400、S7-1500 等。西门子 PLC 在我国的应用比其他系列多。S7 系列 PLC 体积小、速度快、标准化，网络通信能力强，功能更多，可靠性高。S7 系列 PLC 产品可分为微型 PLC（如 S7-200），小规模性能要求的 PLC（如 S7-300）和中、高性能要求的PLC（如S7-400）等。

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精通 TensorFlow 2.x 计算机视觉：第一部分

在本节中，您将加深对理论的理解，并学习有关卷积神经网络在图像处理中的应用的动手技术。您将学习关键概念，例如图像过滤，特征映射，边缘检测，卷积运算，激活函数，以及与图像分类和对象检测有关的全连接和 softmax 层的使用。本章提供了许多使用 TensorFlow，Keras 和 OpenCV 的端到端计算机视觉管道的动手示例。从这些章节中获得的最重要的学习是发展对不同卷积运算背后的理解和直觉-图像如何通过卷积神经网络的不同层进行转换。

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干货 | 手把手教你运用Python实现简单的人脸识别

Python里，简单的人脸识别有很多种方法可以实现，依赖于python胶水语言的特性，我们通过调用包可以快速准确的达成这一目的。这里介绍的是准确性比较高的一种。

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C++ OpenCV特征提取之扩展LBP特征提取

前面我们学习了《C++ OpenCV特征提取之基本的LBP特征提取》，用的是基本的LBP特征的提取，这次我们接着上次的代码，来看看扩展的ELBP的特征提取。

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LBP特征

LBP指局部二值模式，英文全称：Local Binary Pattern，是一种用来描述图像局部特征的算子，LBP特征具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点。它是由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood [1][2]在1994年提出，由于LBP特征计算简单、效果较好，因此LBP特征在计算机视觉的许多领域都得到了广泛的应用，LBP特征比较出名的应用是用在人脸识别和目标检测中，在计算机视觉开源库Opencv中有使用LBP特征进行人脸识别的接口，也有用LBP特征训练目标检测分类器的方法，Opencv实现了LBP特征的计算，但没有提供一个单独的计算LBP特征的接口。

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TIA基本过程库（LBP）

全局库 (TIA Portal)，带有 23 个用于控制级的 SCL 功能块和用于使用精智面板、WinCC Runtime Advanced 和 WinCC Runtime Professional V16 进行可视化的面板。WinCC V7.5 SP2 和 WinCC Open Architecture 3.17 的库。

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LBP原理介绍以及算法实现

LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点，用来提取图像的局部的纹理特征。

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机器学习实战——LBP特征提取

作者：张旭编辑：栾志勇零全篇概述： LBP(Local Binary Pattern)算法是一种描述图像特征像素点与各个像素点之间的灰度关系的局部特征的非参数算法，同时也是一张高效的纹理描述算法。纹理是物体表面的自然特性，它描述图像像素点与图像领域之间的灰度空间的分布关系，不会因为光照强弱而改变图像的视觉变化。 LBP算法首次提出于1994年，主要是使用8邻域位置的局部关系，具有灰度不变性；随后在2002年提出了其改进版《Multiresolution gray-scale and rotatio

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LBP原理与OpenCV实现

版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处。 https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/78161986

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OpenCV 人脸识别LBPH算法分析

人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来（类似于指纹识别），目的是完成识别功能，该术语需要和人脸检测进行区分，人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来，完成的是搜寻的功能。从OpenCV2.4开始，加入了新的类FaceRecognizer，该类用于人脸识别，使用它可以方便地进行相关识别实验。

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LBP特征物品识别系统系统结构代码实践

原始LBP特征是一个3X3区域的区域特征。考虑一个像素的特征值，该特征值与周围的8个像素（3X3区域）有关，对于像素值大于该像素的周围像素赋值1，其他赋值0，如下图所示：

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自制物体识别软件

在物联网和智能家居的制作方面，物体的识别是一个很重要的方面。我们都知道，物联网主要分为感知识别、网络传输、综合运用等方面。而感知识别最重要的就是识别出是什么物体。我们平时主要是根据各种电子标签提前标识出物体的序号，从而让中央处理单元以前知道是什么物体。而我们在生活中，还常常利用图像识别技术进行识别，感测出是什么物体。

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特征提取方法（二）：LBP原理与OpenCV实现

本文主要介绍了LBP算法的背景、原理、实现过程、以及其在手写数字识别中的应用。作者通过实验表明，基于LBP算法的特征提取方法具有较好的分类效果，但需要根据实际应用场景进行选择和优化。

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详解LBP特征与应用(人脸识别)

之前我已经写过一篇关于局部二值模式(LBP)文章，当时主要是介绍了一下局部二值模式的概念与其简单的尺度空间扩展，本文是上一篇文章基础上对局部二值模式的深化，涉及到局部二值模式的不变性介绍，包括光照不变

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项目实践｜如何在较暗环境进行人脸检测？

计算机视觉在人脸检测领域的应用已经较为成熟，但依然存在较多难点。其中一大难点是光照问题，由于人脸的3D结构，光照投射出的阴影，会加强或减弱原有的人脸特征。如何解决光照问题对人脸检测带来的影响呢？

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LBP 特征

LBP(Local Binary Pattern) 局部二值特征是一种纹理描述子，它度量和提取图像的局部纹理信息，对旋转和光照具有不变性。简介 LBP(Local Binary Pattern) 局部二值特征是一种纹理描述子，它度量和提取图像的局部纹理信息，对旋转和光照具有不变性。单纯的LBP记录像素点与像素点的对比信息。 LBP 定义 LBP算子定义为在窗口内，以窗口中心像素为阈值，将相邻的八个像素与其进行比较，若周围像素值大于中心像素值，则该点的标记为1，否则为0。这样，邻

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验证从图像中识别矩形、三角形、圆形和菱形等形状方面的有效性。

is_uniform.m function output = is_uniform(input) Uniform_list=[2,3,4,5,7,8,9,13,15,16,17,25,29,31,32,33,49,57,61,63,64,65,97,113,121,125,127,128,129,130,132,136,144,160,192,193,194,196,200,208,224,225,226,228,232,240,241,242,244,248,249,250,252,253,25

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答辩LBPH

By: CaesarChang Email: root121toor@gmail.com

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图像特征之局部二值模式

一：局部二值模式（LBP）介绍局部二值模式(Local Binary Pattern)主要用来实现2D图像纹理分析。其基本思想是用每个像素跟它周围的像素相比较得到局部图像结构，假设中心像素值大于相

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C++ OpenCV特征提取之基本的LBP特征提取

LBP（Local binary pattern）是一个易理解且有效的局部图像特征，应用很广泛。它具有旋转不变性和灰度不变性的显著的有点。已经广泛的应用于纹理分类、纹理分割、人脸图像分析等领域。

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徐福建/杨明AS：乳糖衍生的CRISPR / Cas9递送系统用于体内高效基因组编辑以治疗原位肝细胞癌

基因编辑是治疗遗传疾病的重要而有效的策略。安全有效的递送载体是CRISPR / Cas9系统体内高效基因编辑的需求。乳糖（一种天然糖）可以特异性结合在肝细胞癌（HCC）细胞表面高表达的去唾液酸糖蛋白受体。在此，北京化工大学徐福建和山东第一医科大学附属肿瘤医院杨明提出了具有大量可还原的二硫键和羟基的乳糖衍生的分支阳离子生物聚合物（LBP）作为CRISPR / Cas9系统的潜在递送载体，用于体内高效基因组编辑以治疗原位肝细胞癌。

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基于LBPH的人脸识别

彩色图像单个像素是(R, G, B),转换成灰度图就是简化矩阵, 提高运算速度比如一个点，灰度的话，就256个维度而已，但是如果算上RGB色彩的话，那就是1600万以上维度。然后再相互组合，或者说找梯度，可以想象计算量非常大，于是就先降维（灰度）来计算.

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特征提取——纹理特征

图像处理之特征提取（二）之LBP特征简单梳理 https://blog.csdn.net/coming_is_winter/article/details/72859957 https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929531 LBP特征理解。 http://blog.csdn.net/hqh45/article/details/24501097 LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征；

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CV学习笔记(二十七)：活体检测总结①

在一些业务需要中，需要识别场景中的用户是否为"真人"，因此需要活体检测技术，这篇文章将针对当前行业中的活体检测技术进行总结。

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纹理特征提取方法：LBP, 灰度共生矩阵

本文介绍了基于OpenCV和GLCM的图像纹理特征提取和分析方法，包括灰度共生矩阵、LBP算子、灰度级-邻域系统、Gabor滤波器等。首先介绍了GLCM和LBP算子的原理，然后通过实验证明了基于这两种算子的纹理特征提取方法的效果。最后，介绍了灰度级-邻域系统和Gabor滤波器的原理和实现方法，并给出了实验结果。

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图像处理之特征提取

知乎上看到一个话题—— 目前火热的 Deep Learning 会灭绝传统的 SIFT / SURF 特征提取方法吗？ ---- 由于之前研究过SIFT和HOG这两种传统的特征提取方法，故本篇文章先对SIFT和HOG作一综述，并比较二者优缺点。之后，将SIFT和HOG同神经网络特征提取做一对比，浅谈对上述问题的看法。如果能写得快一些，再简单介绍其他几种传统的特征提取的方法——SURF、ORB、LBP、HAAR等等。 ---- 目录 [1] SIFT（尺度不变特征变换） [2] HOG（方向梯度直方图）

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Dog Face Recognition

采用PCA狗脸识别的方法完成下面的实验。图像特征可以采用灰度像素值、颜色直方图等。

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LBPH人脸识别

算法：LBPH（Local Binary Patterns Histogram，局部二值模式直方图）模型是基于LBP （Local Binary Pattern，局部二值模式）的算法。

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微表情识别

使用卷积神经网络构建整个系统，在尝试了Gabor、LBP等传统人脸特征提取方式基础上，深度模型效果显著。在FER2013、JAFFE和CK+三个表情识别数据集上进行模型评估。

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纹理分析以及结合深度学习来提升纹理分类效果

来源：AI 公园本文约6400字，建议阅读10+分钟本文为你介绍纹理分析及各种分析方法，并结合深度学习提升纹理分类。人工智能的一个独特应用领域是帮助验证和评估材料和产品的质量。在IBM，我们开发了创新技术，利用本地移动设备，专业的微型传感器技术，和AI，提供实时、解决方案，利用智能手机技术，来代替易于出错的视觉检查设备和实验室里昂贵的设备。在开发质量和可靠性检查的人工智能能力的同时，产品和材料的图像需要是高清晰度的或者是微观尺度的，因此，设计能够同时代表采样图像的局部和全局独特性的特征变得极为重要

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我的第一次埋点功能测试

埋点测试只是数据采集的一种术语，而数据采集是提供给运营工作人员去了解手机app对于某些模块、场景的用户使用情况.

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快乐学AI系列——计算机视觉（3）目标检测

目标检测是计算机视觉领域中的一个重要问题，它旨在识别图像中的特定物体并确定其位置。目标检测在许多应用领域中都有广泛的应用，如智能交通、安全监控、医学影像分析等。

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别人都在晒18岁照片，而我却在学习~

这两天大家的朋友圈、微博有没有被18岁的照片刷屏，那18到底是什么梗呢？其实18岁的梗是因为2017年12月31日，最后一批90后（生于1999年12月31日）度过了他们18岁的生日。这意味着：9

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纹理分析及其在医学成像中的应用

纹理分析是一种量化图像强度变化的图像分析技术。的基本原理，以及它们的优点、缺点和应用。这项研究的重点是收集和分析近50年来有关纹理分析的研究，简要描述了不同的方法，并给出了应用实例。鉴于纹理分析应用广泛，本研究主要集中在生物医学图像分析领域，并整理了一份最新的生物组织和器官相关的疾病产生的纹理变化的列表，可用于查阅疾病的发病和进展。最后，总结了纹理分析方法作为疾病生物标记物的作用。本文发表在IEEE REVIEWS IN BIOMEDICAL ENGINEERING杂志。

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OpenCV 人脸检测级联分类器解读

1.基本概念 opencv中的人脸检测使用基于Harr的级联分类和基于LBP的级联分类。 Harr是在2001年，由Viola和Jones等人提出的，它的脸部检测的基本思想是：对于面部正面的大部分区域而言，会有眼睛所在的区域比前额和脸颊更暗，嘴巴应该比脸颊更暗等情况。和这样类似的比较大约有20个，通过这样的比较决定该区域是否为人脸。 LBP是在2006年由Ahonen等人提出的，相比于Harr，LBP有更快的速度。通过比较想读亮度直方图来确定是否为人脸。但是对于稳定性，LBP要弱于前者。 Opencv自带训练好的人脸检测模型，存储在sources/data/haarcascades文件夹和sources/data/lbpcascades文件夹下。其中几个.xml文件如下：人脸检测器（默认）：haarcascade_frontalface_default.xml 人脸检测器（快速Harr）：haarcascade_frontalface_alt2.xml 人脸检测器（侧视）：haarcascade_profileface.xml 眼部检测器（左眼）：haarcascade_lefteye_2splits.xml 眼部检测器（右眼）：haarcascade_righteye_2splits.xml 嘴部检测器：haarcascade_mcs_mouth.xml 鼻子检测器：haarcascade_mcs_nose.xml 身体检测器：haarcascade_fullbody.xml 人脸检测器（快速LBP）：lbpcascade_frontalface.xml

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Python3+Opencv+PyMySQL实现人脸识别

今天带来的是基于Opencv（c++底层编译）的人脸识别，再利用PyMySQL实现对数据的储存。具体步骤是：

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OpenCV3.1.0级联分类器训练与使用

OpenCV3.1.0级联分类器训练与使用级联分类器第一次出现是由Viola-Jones在2001时候提出，其主要用来实现实时人脸检测，通过加载已经训练好的级联分类器数据，实现快速的级联分类器过滤，

OpenCV与图像处理（十）

图像处理是利用计算机对图像进行去噪、增强、复原、重建、编码、压缩、几何变换、分割，提取特征等的理论、方法和技术。图像处理中，输入的是低质量的图像，输出的是改善质量后的图像。

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Python人工智能鉴黄师的自我修养

專欄 ❈LucasX，Python中文社区专栏作者。 ❈ 前阵子在设计一个智能黄反识别的方案，查阅了已有Paper，结合自己的一点想法，现对不良图像的识别进行以下梳理：方案1：皮肤区域检测法与

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人脸实践篇 | 基于Caffe的年龄&性别识别

人脸检测及对应属性的识别是现在比较流行的一个技术之一。今天我们“计算机视觉战队”就和大家说说该技术的一些详细细节。

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人脸识别中的活体检测算法综述

判断捕捉到的人脸是真实人脸，还是伪造的人脸攻击（如：彩色纸张打印人脸图，电子设备屏幕中的人脸数字图像以及面具等）

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图像特征提取（颜色，纹理，形状）

计算机视觉的特征提取算法研究至关重要。在一些算法中，一个高复杂度特征的提取可能能够解决问题（进行目标检测等目的），但这将以处理更多数据，需要更高的处理效果为代价。而颜色特征无需进行大量计算。只需将数字图像中的像素值进行相应转换，表现为数值即可。因此颜色特征以其低复杂度成为了一个较好的特征。

01

CS224w图机器学习（五）：Message Passing and Node Classification

本文主要介绍CS224W的第六课，图的信息传播和节点分类。上一章讲述的谱聚类，就可以对节点进行分类，本节则从信息传递的角度来考虑节点的分类。

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图像分析用 OpenCV 与 Skimage，哪一个更好？

OpenCV 是用 C++ 在后端进行编程的，并作为一个机器学习包，来分析 Python 中的图像模式。

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Python的开源人脸识别库：离线识别率高达99.38%

github源码：https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分

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