我们来看下效果 原图:   效果:           原理其实很简单: 采用一张圣诞帽的png图像作为素材,           利用png图像背景是透明的,贴在背景图片上就是戴帽子的效果了. 人脸检测的目的主要是为了确定贴帽子的位置,类似ps中自由变换的功能,检测到人脸中间的位置,resize圣诞帽子和人脸大小匹配,确定位置,贴上去,ok!       代码:非常简洁,根据参考博客给出的代码,由OpenCV自带的人脸检测代码经过简单修改即可. // getheader.cpp : 定义控制台

问题描述 利用opencv实现人脸识别 目前本人已实现实时人脸检测,但怎样进一步完成特征采集存入数据库,并将检测到的人脸与数据库中的比对却没有头绪.求助!!! 解决方案 建议先从几何角度入手.先通过两眼具体.眼嘴距离等.判断正面人脸.有经验后.再尝试其他算法

问题描述 急求用opencv和VS2012实现人脸检测和识别的代码 指通过摄像头保存识别的人脸,再次识别时如果被识别的人是已经添加图片的,就把他的名字显示出来:如果没有就将人脸保存 解决方案 http://www.cnblogs.com/poe-blog/archive/2013/12/12/3471674.htmlhttp://download.csdn.net/detail/u013800935/7011053 解决方案二: 不谢 http://www.cnblogs.com/poe-blo

问题描述 如何在Android中用OPENCV实现人脸检测,人脸识别等功能,如何实现,用什么方法? 如何在Android中用OPENCV实现人脸检测,人脸识别等功能,如何实现,用什么方法? 解决方案 请问您做的怎么样了?

现在打开谷 * 公司的搜索器,输入 "face detect",估计大家都能够想到,都是五花八门的大牛文章,我是羡慕啊!(因为里面没有我的一篇,我们实验室的原因,至今没有让我发一篇有点权威的文章,我接下来会写 4 张 4A 纸的检讨,去自我检讨下为什么?----- 蓝姑) 原归正传,让我开始说说人脸这个技术,真的是未来不可估计的 IT 技术,不知道未来会有多少企业为了这个技术潜心研究,现在就来看看最近的技术和未来的发展吧! 我先大概说下遇到的一些问题: Ø 图像质量:人脸识别系统的主要

雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文根据山世光在 CNCC 2016 可视媒体计算论坛上所做的报告<深度化的人脸检测与识别技术:进展与问题>编辑整理而来,在未改变原意的基础上略有删减. 山世光,中科院计算所研究员,中科院智能信息处理重点实验室常务副主任.主要从事计算机视觉.模式识别.机器学习等相关研究工作.迄今已发表CCF A类论文50余篇,全部论文被Google Scholar引用9000余次.曾应邀担任过ICCV,ACCV,ICPR,FG等多个国际会议的领域主席(Area Chair).现任I

  在Python下用起来OpenCV很爽,代码很简洁,很清晰易懂.使用的是Haar特征的分类器,训练之后得到的数据存在一个xml中.下面我们就来详细谈谈. 模式识别课上老师留了个实验,在VC++环境下利用OpenCV库编程实现人脸检测与跟踪. 然后就开始下载opencv和vs2012,再然后,配置了好几次还是配置不成功,这里不得不吐槽下微软,软件做这么大,这么难用真的好吗? 于是就尝试了一下使用python完成实验任务,大概过程就是这样子的: 首先,配置运行环境: 下载opencv和pytho

OpenCV的人脸检测功能在一般场合还是不错的.而ubuntu正好提供了python-opencv这个包,用它可以方便地实现人脸检测的代码. 写代码之前应该先安装python-opencv: 复制代码 代码如下: $ sudo apt-get install python-opencv 具体原理就不多说了,可以参考一下这篇文章.直接上源码. 复制代码 代码如下: #!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*- # face_detect.py # Face De

必备知识 Haar-like opencv api 读取图片 灰度转换 画图 显示图像 获取人脸识别训练数据 探测人脸 处理人脸探测的结果 实例 图片素材 人脸检测代码 人脸检测结果 总结 下午的时候,配好了OpenCV的Python环境,OpenCV的Python环境搭建.于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别,如下文. 必备知识 Haar-like Haar-like百科释义.通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征