一、环境介绍 ubuntu版本: VM虚拟机运行ubuntu18.04 64位 OpenCV版本: 3.4.9 QT版本: 5.12 OpenCV在ubuntu下的编译方法：https://blog.csdn.net.../xiaolong1126626497/article/details/105278882 二、建立QT工程加入OpenCV依赖库 下面编写例子很简单，使用OpenCV自带的分类器，检测一张图中的人脸，...opencv源码自带的人脸检测分类器目录：opencv-3.4.9/data/haarcascades_cuda/haarcascade_frontalface_alt2.xml xxx.pro工程文件代码...isEmpty(target.path): INSTALLS += target #linu平台的路径设置 linux { #添加opencv头文件的路径，需要根据自己的头文件路径进行修改 INCLUDEPATH...#define source_pix_addr "/mnt/hgfs/linux-share-dir/1.jpg" //人脸检测代码 void Widget::opencv_face() {
/lib/x86_64-linux-gnu/libGL.so.1 (0x00007f0c85985000) libicui18n.so.56 => /home/wbyq/Qt5.12.6/5.12.6...将build-ffmpeg_code-Desktop_Qt_5_12_6_GCC_64bit-Release目录下的程序可执行文件也拷贝到camera_linux_app目录下。 (3)....将QT使用的编译器目录下的所有库拷贝到camera_linux_app目录下，有覆盖的就不管。...将QT使用的编译器目录下的plugins文件夹拷贝到camera_linux_app目录下。 (5). 在camera_linux_app目录下编写一个app启动脚本。...接下来就可以将这个打包的文件拷贝到其他没有QT环境的电脑上解压运行了。 运行的时候，执行(camera_linux_app)目录下的脚本文件(ffmpeg_code.sh)即可。
二、常用控件 1.Buttton 2.Picture Control 3.Static Text 4.Radio Button …… 三、程序实现 首先，值得注意的是，此程序中需要将图片显示在指定的控件之中...程序可分为两大块重点，一个是类似于上一篇文章（人脸检测（一）——单文档应用台)，如何检测人脸。另一个是如何在MFC中将指定的图片显示在指定控件中。 这里给出显示原图的BUTTON中的程序： ?...重点在于获取控件的句柄，即上图程序中的pWnd->GetClientRect(&rect); 篇幅有限，若需要完整项目代码请后台回复关键词：人脸检测MFC。 四、结果展示 ?
三、程序思路说明 程序功能: 在子线程里打开摄像头，获取摄像头的数据，通过信号与槽的方式，将摄像头数据传递给主UI界面实时显示，在采用定时器每100ms取一次标签上的数据进行人脸检测处理，将处理的数据再显示到另一个标签上...人脸检测分类器采用OpenCV自带的分类器，程序主要目的是介绍OpenCV配合QT如何进行开发。...OpenCV自带的人脸检测分类器路径：C:/OpenCV_2.4/opencv/sources/data/haarcascades_GPU/haarcascade_frontalface_alt2.xml...四、实现效果 五、核心代码 xxx.pro工程文件代码： QT += core gui QT += multimediawidgets QT +=...#define source_pix_addr "D:/linux-share-dir/1.jpg" //人脸检测代码 void Widget::opencv_face(QImage qImage)
dlib 安装dlib之前需要安装好cmake，之后再通过pip install dlib安装，如果报错的话，再自行百度吧，我是折腾了一下午才弄好。...下载dlib提供的检测模型文件 下载地址：http://dlib.net/files/ 文件名shape_predictor_68_face_landmarks.dat 人脸检测 单一图片 代码部分实现起来非常简单...68点人脸检测 摄像头读取 我们可以通过cv2.VideoCapture(0)调起摄像头，camera.read会返回两个参数，第一个代表是否获取到图像帧，第二个代表图像帧内容，剩下的部分就跟上面一样了...，传给dlib进行人脸检测就好了。
关于人脸检测被折磨了半个月，前2周开需求会时需要要做一个“人脸认证上传功能，具体是打开前置摄像头，识别出用户的脸并且脸在一个指定的圆圈内然后自动保存这个状态的图像待用户是否确定上传”。...去github上面搜了一下关于openCV识别人脸的demo，样例确实有点多，也确实是可以实现 但是OpenCV库实在是有点大8M,用这个库估计会被构架师说死。...然后我还搜过其它的第三方库（虹软，face++，阿里云人脸检测）这几款都不是省油的灯一款需要兼容android5.0以上，其它2款都是收费版，至于阿里云更厉害了不支持离线检测。...后来才选择了google自带api，网上一搜发现google 的一个类android.hardware.Camera里面有已经帮你封装好的人脸检测的api有这方面了解的同学可以参考一下点击打开链接。...我开始也是使用这种方式实现的，磕磕碰碰的写完后最终发现合乎需求，后来自己打算测试一下机子兼容性，拿了一台华为机子一测试，发现人脸的那个接口没有任何回调（nexus6P调用还会发现闪退，打log发现是ndk
下载HAAR与LBP数据 2. opencv相关知识 二、python+opencv实现人脸检测 1. 图像单人脸检测 2. 图像多人脸检测 3. 视频中人脸检测 4....下载HAAR与LBP数据 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。...LBPH是在原始 LBP 上的一个改进，在 opencv 支持下可以直接调用函数直接创建一个 LBPH 人脸识别的模型。...二、python+opencv实现人脸检测 1....waitKey(40): break # 释放资源 cv2.destroyAllWindows() cap.release() 截取新版倚天屠龙记某一集36:35到36:39的片段，简单实现实时检测人脸并显示
下载HAAR与LBP数据 2. opencv相关知识 二、python+opencv实现人脸检测 1. 图像单人脸检测 2. 图像多人脸检测 3. 视频中人脸检测 4....下载HAAR与LBP数据 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。...LBPH是在原始LBP上的一个改进，在opencv支持下可以直接调用函数直接创建一个LBPH人脸识别的模型。 比如：cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()。...二、python+opencv实现人脸检测 1....waitKey(40): break # 释放资源 cv2.destroyAllWindows() cap.release() 截取新版倚天屠龙记某一集36:35到36:39的片段，简单实现实时检测人脸并显示
2014年4月，跨平台集成开发环境Qt Creator 3.1.0正式发布，实现了对于iOS的完全支持，新增WinRT、Beautifier等插件，废弃了无Python接口的GDB调试支持，集成了基于Clang...的C/C++代码模块，并对Android支持做出了调整，至此实现了全面支持iOS、Android、WP。...安装 下载 Qt的安装包需要从他的下载链接上下载（从官网直接来的话要回答写奇怪的问题，大概就是扯什么开源啊版权的问题，不会答的还下不了0.0） 运行安装程序 下载下的程序没有执行权限，我们得帮他加一下，...myths@myths-X450LD:~/Download$ sudo chmod +x qt-unified-linux-x64-2.0.2-2-online.run myths@myths-X450LD.../qt-unified-linux-x64-2.0.2-2-online.run 路径 一般都帮我们弄好了Desktop 文件，这里不去管他，想看的话用locate 命令。
//#define source_xml_addr "D:/linux-share-dir/samples/cascade3.xml" //人脸检测代码 void Widget::opencv_face...，就可以检测出图片中所有的人脸，并将检测到的人脸通过矩形的方式返回。...函数返回值：函数将返回CvSeq对象，该对象包含一系列CvRect表示检测到的人脸矩形。...*/); //qDebug()total; ui->lcdNumber->display(objects->total); //显示检测的人脸数量...系统下运行就这样设置 camera->setCaptureMode(QCamera::CaptureVideo);//如果在android系统下运行就这样设置 /*启动摄像头*/
当然智能指针(smart pointer)的出现方便管理堆内存，有兴趣的朋友们可以下载boost库的源码学习智能指针是怎么管理堆内存的以及它的特性，但是今天我们讨论的重点是如何使用开源工具检测内存泄漏。...boost c++库链接 下面使用valgrind检测常见的内存错误，首先对常见的内存错误进行分类 1.使用野指针 2.重复释放同一块内存 3.new和delete或malloc和free没有配对使用.../test进行检测 2.重复释放内存 #include using namespace std; int main(){ int* pint = new int; delete.../test进行检测 3.new和delete或malloc和free没有配对使用，造成内存泄漏 test.cpp #include using namespace std;
前言今天来水一片文章，基于开源的Pyramidbox大规模人脸检测编写的PaddlePaddle教程，为了方便训练预测，本教程做了一定的修改。...这个模型虽然大，但是符合大规模人群中也可以准确地检测到人脸，就是遮挡比较严重也能正确检测。...本教程源码：https://download.csdn.net/download/qq_33200967/14029049PyramidBox 是一种基于SSD的单阶段人脸检测器，它利用上下文信息解决困难人脸的检测问题...高层级特征被用于检测尺寸较大的人脸，而低层级特征被用于检测尺寸较小的人脸。为了将高层级特征整合到高分辨率的低层级特征上，我们从中间层开始做自上而下的融合，构建Low-level FPN。...该方法改变训练样本的分布，重点关注较小的人脸。下面这张图可以体现Pyramidbox在大规模人群中人脸检测的强大，不知道你信不信，反正我信了。
OpenCV基于残差网络实现人脸检测 OpenCV3.3版本第一次把深度神经网络(DNN)模块引入到正式发布版本中，最新的OpenCV3.4中DNN模块发布了两个必杀技，一个支持Faster R-CNN...HAAR级联检测器方式的人脸检测算法。...作为OpenCV开发者需要人脸检测功能时候又多了一种更加可靠的选择，这里我们首先简单介绍一下什么是残差网络，然后给出其人脸检测模型在OpenCV基于摄像头实时人脸检测演示。...OpenCV中人脸检测的残差网络模型是基于SSD实现的，所以速度还是挺快的，而且效果是特别的好。废话不多说了，下面看看OpenCV中如何使用它实现人脸检测。...二：人脸检测代码实现 模型是基于Caffe网络训练生成的，所以在开始写程序之前的第一件事情就是要下载模型文件与描述文件，这个我已经下载好了，大家就不用访问外国网站了，直接去我的github地址上下载模型文件即可
人脸检测：cascade cnn，mtcnn，都可以通过下面代码复现。但是下面的实现是比较low的，后面更新FCN的方法。...0.5 * (1 - leak) return f1 * features + f2 * abs(features) train_net_24.py 参考train_net_12.py，加深一下网络...下面是滑动窗人脸检测的流程： （1）确定最小检测人脸，对原图img缩放，缩放比例为（滑动窗大小／最小人脸大小）。 （2）缩放后的图片，构建金字塔。...（3）对金字塔的每一层，通过滑动窗获取patch，对patch归一化处理，之后给训练好的人脸检测器识别，将识别为人脸的窗口位置和概率保存。 （4）将人脸窗口映射到原图img中的人脸位置，概率不变。...# 需要检测的最小人脸 image_ = min_face(image, F, IMAGE_SIZE, stride) ......
原文博客：Doi技术团队 链接地址：https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心：记录优秀的Doi技术团队学习经历 本文链接：基于Pyramidbox实现的大规模人脸检测...这个模型虽然大，但是符合大规模人群中也可以准确地检测到人脸，就是遮挡比较严重也能正确检测。...本教程源码：https://resource.doiduoyi.com/#2mgg861 PyramidBox 是一种基于SSD的单阶段人脸检测器，它利用上下文信息解决困难人脸的检测问题。...高层级特征被用于检测尺寸较大的人脸，而低层级特征被用于检测尺寸较小的人脸。为了将高层级特征整合到高分辨率的低层级特征上，我们从中间层开始做自上而下的融合，构建Low-level FPN。...该方法改变训练样本的分布，重点关注较小的人脸。 下面这张图可以体现Pyramidbox在大规模人群中人脸检测的强大，不知道你信不信，反正我信了。
使用dlib可以大大简化开发，比如人脸识别，特征点检测之类的工作都可以很轻松实现。...可以通过对眼睛的算法变换，识别出眨眼、眯眼等动作，对眼睛、嘴巴的变换实现各种情绪的识别。 也可以通过对人的68点构造算法模型，进行人脸识别。...# windows 通过whl文件安装dlib # dlib在python3.7版本下兼容性有问题，即使安装了 Visual Studio 也还是无法安装dlib # 因此从网上下载了dlib for...(x, y, w, h) = face_utils.rect_to_bb(rect) # 在图片上画矩形框和输出检测的人脸数量 cv2.rectangle...，彩色照片，检测出24人 不老男神，帅气的刘德华 使用训练好的模型shape_predictor_68_face_landmarks.dat，在检测出人脸的同时，检测出人脸上的68个关键点，再看一下刘德华
OpenCV基于残差网络实现人脸检测 OpenCV3.3版本第一次把深度神经网络(DNN)模块引入到正式发布版本中，最新的OpenCV3.4中DNN模块发布了两个必杀技，一个支持Faster R-CNN...HAAR级联检测器方式的人脸检测算法。...作为OpenCV开发者需要人脸检测功能时候又多了一种更加可靠的选择，这里我们首先简单介绍一下什么是残差网络，然后给出其人脸检测模型在OpenCV基于摄像头实时人脸检测演示。...OpenCV中人脸检测的残差网络模型是基于SSD实现的，所以速度还是挺快的，而且效果是特别的好。废话不多说了，下面我就看看OpenCV中如何使用它实现人脸检测。...部无遮挡，头部倾斜的情况下： 脸部有遮挡的情况下： 可见残差网络模型是何等的强大，到这里是不是该点一首《凉凉》送给HAAR级联检测器了。
同时OpenCV通过与OpenVINO IE模型集成实现了底层硬件对对象检测、图像分割、图像分类等常见模型加速推理支持。...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。...net.setPreferableBackend(DNN_BACKEND_INFERENCE_ENGINE); net.setPreferableTarget(DNN_TARGET_CPU); 使用网络实现人脸检测与...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
这里整理了一份前段时间做的小demo，实现献丑了 本文基于OpenCV3.3.1或以上版本（如OpenCV3.4）、DNN模块和face_detector示例实现简单、实时的人脸检测。..._ssd_iter_140000.caffemodel下载链接：https://anonfile.com/W7rdG4d0b1/face_detector.rar 4 C++版本代码 4.1 图像中的人脸检测...总结 本教程介绍并使用了OpenCV最新提供的更加精确的人脸检测器（与OpenCV的Haar级联相比）。...这里的OpenCV人脸检测器是基于深度学习的，特别是利用ResNet和SSD框架作为基础网络。...感谢Aleksandr Rybnikov、OpenCV dnn模块和Adrian Rosebrock等其他贡献者的努力，我们可以在自己的应用中享受到这些更加精确的OpenCV人脸检测器。
一行代码实现人脸检测，人脸关键点检测和戴口罩检测。...result = FaceDetectionUtil.getInstance(MainActivity.this).predictImage(bitmap);本项目是使用Paddle Lite 的C++实现的人脸检测...，人脸关键点检测和戴口罩检测，并将编译好的动态库和静态库部署在Android应用上，在Android设备上实现人脸检测，人脸关键点检测和戴口罩检测，所以本应不会使用到C++开发，可以只使用笔者提供的JNI...facekeypoints.nb这个是人脸关键点检测，检测到人脸之后，通过这个模型检测人脸关键点。maskclassifier.nb这个模型是口罩分类模型，检测到人脸之后，用这个识别是否戴口罩。...第一步笔者再训练一个性别分类和年龄模型，这样一个程序就可以同时实现人脸检测，人脸关键点检测、戴口罩检测和性别年龄识别等5个功能。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
