本文主要基于Python展现人脸识别的应用过程和方法，从人脸采集，人脸模型训练以及人脸识别应用讨论这三个过程简单是如何共同构成我们日常中人脸识别技术应用的，提高我们队人脸识别技术及应用的认识。通过采集到的人脸进行预处理后训练人脸的特征并输出模型结果，最

注意，此算法只能检测正脸，并且任何算法都有一定的准确率。如上图所示，图像中有一处被错误地检测为人脸。以Haar特征分类器为基础的对象检测技术是一种非常有效的技术。它是基于机器学习且使用大量的正负样本训练得到分类器。Haar-like矩形特征：是用于物体检测

# video_capture.read()按帧读取视频，ret,frame是获video_capture.read()方法的两个返回值。# 其中ret是布尔值，如果读取帧是正确的则返回True，# 如果文件读取到结尾，它的返回值就为False。fr

#在多个尺度空间进行检测

利用Python+opencv实现从摄像头捕获图像，识别其中的人眼/人脸，并打上马赛克。找一台带有摄像头的电脑，一般笔记本即可；需配有Python3，并安装NumPy包、opencv；需要有已经训练好的分类器，用于识别视频中的人脸、人眼等，如无分类器，可以

本文实例为大家分享了python利用Opencv实现人脸识别功能的具体代码，供大家参考，具体内容如下。如果从事于开发中的话建议用第三方的人脸识别。# 视频来源，可以来自一段已存好的视频，也可以直接来自USB摄像头。# 告诉OpenCV使用人脸识别分类器。#

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。首先参考其他文章安装pip。Ubuntu下的opencv安装方法与win10类似，先安装pip，再在终端中输入下面代码安装即可，这样安装的是py

首先使用Adaboost方法检测到视频流中的人脸，然后将SIFT特征提取算法应用到人脸特征的提取环节中，提取出人脸的旋转、缩放、平移和光照不变性SIFT特征。通过将检测到的人脸的SIFT特征和人脸库中的人脸SIFT特征进行匹配，找出匹配程度最大的对应的类别

照片、视频中的人脸有时也能骗过一些不成熟的人脸识别系统，让人们对人脸解锁的安全性产生很大怀疑。在这篇 4 千多字的教程中，作者介绍了如何用 OpenCV 进行活体检测。跟随作者给出的代码和讲解，你可以在人脸识别系统中创建一个活体检测器，用于检测伪造人脸并执

它使用机器学习算法在图像中搜索人的面部。对于人脸这么复杂的东西，并没有一个简单的检测能对是否存在人脸下结论，而需要成千上万的特征匹配。算法把人脸识别任务分解成数千个小任务，每个都不难处理。这些任务也被称为分类器。OpenCV 使用 cascades 来避免

在前一篇文章中我们了解了如何使用OpenCV检测图片中的湖面轮廓，这篇文章主要介绍如何利用OpenCV检查图片和视频中的人脸。如果没有安装opencv-python，我们需要在的python环境中安装opencv-python。要检测人脸，我们就需要人脸的

# 将识别到的人脸框出来for in faces: cv2.rectangle

前段时间看的OpenCV，其实有很多的例子程序，参考代码值得我们学习，对图像特征提取三大法宝：HOG特征，LBP特征，Haar特征有一定了解后。对本文中的例子程序刚开始没有调通，今晚上调通了，试了试效果还可以，还需要深入理解。值得大家动手试试，还是很有成就

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。原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内，以窗口中心像素为阈值，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周围像素值大于或等于中心像素值，则

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。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。要想使用opencv，就必须先知道其能干

最近项目略多，其中一个需要找出一些和脸比较像但是不是脸的负样本，想用OpenCV的人脸检测器检测到的错误脸作为这样的负样本。但是国内居然几乎没有相关的资料如何输出detectMultiScale（）的置信率或者说是人脸得分。所以写一篇小小的总结供有相关需求

基于Haar的脸部检测器的基本思想是，对于面部正面大部分区域而言，会有眼睛所在区域应该比前额和脸颊更暗，嘴巴应该比脸颊更暗等情形。基于LBP的人脸检测器基本思想与基于Haar的人脸检测器类似，但它比较的是像素亮度直方图，例如，边缘、角落和平坦区域的直方图。

开发配置OpenCV的例程中已经带有了人脸检测的例程，位置在：OpenCV\samples\facedetect.cpp文件，OpenCV的安装与这个例子的测试可以参考我之前的博文Linux 下编译安装OpenCV。网上能够找到关于OpenCV人脸检测的例

OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、

本文实现基于eigenface的人脸检测与识别。给定一个图像数据库，进行以下步骤：。Input：一个人脸数据库，15个人，每人20个样本（左右）。本文完成第一步，数据预处理：自动检测所有文件夹中每个sample中的人脸，作为训练数据。Input：一个col