python计算机视觉OpenCV库实现实时摄像头人脸检测示例

本文实例为大家分享了Python OpenCV利用笔记本摄像头实现人脸检测的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.安装opencv 首先参考其他文章安装pip. 之后以管理员身份运行命令提示符,输入以下代码安装opencv pip install --user opencv-python 可以使用以下代码测试安装是否成功 #导入opencv模块 import cv2 #捕捉帧,笔记本摄像头设置为0即可 capture = cv2.VideoCapture(0) #循环显示帧 while(Tru

参考 OpenCV摄像头使用 代码 import cv2 cap = cv2.VideoCapture(4) # 使用第5个摄像头(我的电脑插了5个摄像头) face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'haarcascade_frontalface_default.xml') # 加载人脸特征库 while(True): ret, frame = cap.read() # 读取一帧的图像 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_

Python 3 利用 Dlib 19.7 实现摄像头人脸检测特征点标定 0.引言 利用python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,进行实时特征点标定: 图1 工程效果示例(gif) 图2 工程效果示例(静态图片) (实现比较简单,代码量也比较少,适合入门或者兴趣学习.) 1.开发环境 python: 3.6.3 dlib: 19.7 OpenCv, numpy import dlib # 人脸识别的库dlib import numpy as np # 数据处理的库numpy impor

目录 设备准备: 实现过程 调用模型库文件 打开摄像头 人脸检测 设置退出机制 程序运行 全部代码 OpenCV 是一个C++库,目前流行的计算机视觉编程库,用于实时处理计算机视觉方面的问题,它涵盖了很多计算机视觉领域的模块.在Python中常使用OpenCV库实现图像处理. 本文将介绍如何在Python3中使用OpenCV实现实时摄像头人脸检测: 设备准备: USB摄像头 接入PC电脑USB口,并调试正常打开视频.如果电脑内置了电脑摄像头,测试一下摄像头能否正常使用. 下载特征分类模型: XM

基本思路 斑马线检测通过opencv图像处理来进行灰度值转换.高斯滤波去噪.阈值处理.腐蚀和膨胀后对图像进行轮廓检测,通过判断车辆和行人的位置,以及他们之间的距离信息,当车速到超过一定阈值时并且与行人距离较近时,则会被判定车辆为未礼让行人. 结果示例 实验流程 先通过视频截取一张图片来进行测试,如果结果满意之后再嵌套到视频中,从而达到想要的效果. 1.预处理(灰度值转换.高斯滤波去噪.阈值处理.腐蚀和膨胀)> 根据自己的需求来修改一些值 #灰度值转换 imgGray = cv2.cvtColor

本文实例讲述了Python基于OpenCV库Adaboost实现人脸识别功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 以前用Matlab写神经网络的面部眼镜识别算法,研究算法逻辑,采集大量训练数据,迭代,计算各感知器的系数...相当之麻烦~而现在运用调用pythonOpenCV库Adaboost算法,无需知道算法逻辑,无需进行模型训练,人脸识别变得相当之简单了. 需要用到的库是opencv(open source computer vision),下载安装方式如下: 使用pip install num

目录 介绍 计算机视觉 OpenCV 应用: 安装 使用 OpenCV 处理图像 1. 从文件中读取图像 2. 调整图像大小: 3. 旋转图像 4. 翻转图像: 5. 重写图像 6. 裁剪图像 7. 绘制形状 使用 OpenCV 处理视频 1. 捕获视频帧的属性: 2. 读取视频文件 3. 编写视频文件 结论 总结 介绍 众所周知,计算机视觉在机器学习和人工智能领域获得了巨大的普及.图像识别技术允许计算机处理比人眼更多的信息,通常更快.更准确,或者只是在人们不参与观看的情况下处理.因此,你可能想

目录 前言 一.什么是计算机视觉 二.图片处理基础操作 图片处理:读入图像 图片处理:显示图像 图片处理:图像保存 三.图像处理入门基础 图像成像原理介绍 图像分类 四.灰度图像 五.彩色图像(RGB) 六.像素处理操作 读取像素 修改像素 使用python中的numpy修改像素点 七.获取图像属性 形状 像素数目 图像类型 八.图像ROI 九.通道的拆分与合并 拆分 合并 前言 本专栏将非常细致的讲解相关与计算机视觉OpenCV的相关知识即操作,非常的简单易懂.本文主要讲解相关与计算机视觉的相

本文主要内容是python下opencv库的安装过程,涉及我在安装时遇到的问题,并且,将从网上搜集并试用的一些解决方案进行了简单的汇总,记录下来. 由于记录的是我第一次安装opencv库的过程,所以内容涵盖可能不全面,如果有出错的地方请务必指正.下面进入主题. 关于python的下载安装不再赘述,python的版本号是我们在opencv库的安装过程中需要用到的,cmd运行python可以进行查看. 通常,我们使用pip命令来安装扩展库. 打开cmd运行 pip install opencv-py

目录 1.图像金字塔 ①高斯金字塔 ②拉普拉斯金字塔 2.图像轮廓 ①寻找轮廓 ②轮廓特征 ③轮廓绘制 3.模板匹配 ①模板匹配 ②匹配框线绘制 ③多对象匹配 4.直方图统计 ①直方图绘制 ②直方图统计 ③直方图的mask操作 ④直方图均衡化 5.傅里叶变换 1.图像金字塔 ①高斯金字塔 向下采样,数据会越来越少,减少的方式是:将偶数行和列删除 向上采样,数据会越来越多,将图像在每个方向上扩大为原来的两倍,新增的行和列用0来填充.使用先前同样的内核与放大后的图像卷积,获得近似值. 上采样之后,图

目录 一.模板预处理 1.将模板设置为二值图 2.检测模板的轮廓 3.对模板轮廓排序,并将数字和轮廓一一对应,以字典存储 4.备注 二.图片预处理 1.初始化卷积核 2.图片预处理第一部分 3.图像预处理第二部分 三.轮廓处理 1.大轮廓过滤 2.小轮廓分割 模板图片如下: 需识别的图片如下: 一.模板预处理 1.将模板设置为二值图 2.检测模板的轮廓 3.对模板轮廓排序,并将数字和轮廓一一对应,以字典存储 排序的函数如下: 排序并存储: 4.备注 ①每一个数字对应的是二值图截出来的那个数字图的