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上代码： #coding=utf-8 import cv2 import dlib path = "imagePath/9.jpg" img = cv2.imread(path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #人脸分类器 detector 阅读全文
posted @ 2020-10-20 18:55
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同样是检测一张图时，dlib耗时更久，更精确，准确定位脸部的68个点，但是一张图同时有多个脸时就会变得很慢。 单张脸的话建议dlib准确定位脸部。 多张图dlib 很诡异： 但不要紧，修改下代码，就能具备准确度，又能标出人脸，又能裁剪。 阅读全文
posted @ 2020-10-20 18:31
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上代码： import cv2 filepath = "imagePath/2.jpg" img = cv2.imread(filepath) # 读取图片 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换灰色 # OpenCV人脸识别分类器 cla 阅读全文
posted @ 2020-10-20 18:05
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代码： import cv2 filepath = "imagePath/9.jpg" img = cv2.imread(filepath) # 读取图片 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换灰色 # OpenCV人脸识别分类器 clas 阅读全文
posted @ 2020-10-20 17:49
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代码： #coding=utf-8import cv2import dlibpath = "imagePath/9.jpg"img = cv2.imread(path)gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#人脸分类器detector = dlib. 阅读全文
posted @ 2020-10-20 17:47
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代码： import cv2filepath = "imagePath/9.jpg"img = cv2.imread(filepath) # 读取图片gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换灰色# OpenCV人脸识别分类器classifie 阅读全文
posted @ 2020-10-20 17:45
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首先看代码 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt #import cv2 as cv #import dlib #from imutils import face_utils font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX cascPa 阅读全文
posted @ 2020-10-20 10:30
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import numpy as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt img = cv.imread('1.JPG',0) # Initiate FAST object with default values fast = 阅读全文
posted @ 2020-10-20 10:24
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import cv2 as cv import sys img = cv.imread(cv.samples.findFile("1.jpg")) #读取图片 if img is None: sys.exit("Could not read the image.") cv.imshow("Displ 阅读全文
posted @ 2020-10-20 10:20
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import numpy as np import cv2 as cv # Create a black image img = np.zeros((512,512,3), np.uint8) # Draw a diagonal blue line with thickness of 5 px cv 阅读全文
posted @ 2020-10-20 10:17
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