摘要：
总计分为三个步骤 一、捕获人脸照片 二、对捕获的照片进行训练 三、加载训练的数据，识别 使用python3.6.8，opencv，numpy，pil 第一步：通过笔记本前置摄像头捕获脸部图片 将捕获的照片存在picData文件夹中，并格式为user.id.num.jpg。id在识别时和人名数组一一对 阅读全文
posted @ 2019-06-05 16:01
dnoyeb
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摘要：
安装的是anaconde3、python3.7.3，3.7环境安装dlib太麻烦， 在anaconde3中新建环境python3.6.8， 在3.6环境下安装dlib-19.6.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl，下载地址：https://pypi.org/project/dlib 阅读全文
posted @ 2019-06-04 17:58
dnoyeb
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摘要：
采用非极大值抑制，将重叠的框合并成一个。 阅读全文
posted @ 2019-06-04 15:46
dnoyeb
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摘要：
原文：https://blog.csdn.net/dgut_guangdian/article/details/79762409 阅读全文
posted @ 2019-06-04 14:03
dnoyeb
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摘要：
找了一张自己喜欢的《超人前传》剧照 其中的xml分类器需要到https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades去下载 阅读全文
posted @ 2019-06-03 17:29
dnoyeb
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摘要：
import cv2 as cv import numpy as np def blur(image): """均值模糊，用来去噪声""" dst = cv.blur(image, (5, 5)) # ksize=(1,3),均值模糊，stride=1 cv.namedWindow("mean_blur", 0) cv.resizeWindow("me... 阅读全文
posted @ 2019-06-03 16:09
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摘要：
import cv2 def bi_demo(image): # 高斯双边滤波 dst = cv2.bilateralFilter(src=image, d=0, sigmaColor=100, sigmaSpace=15) cv2.namedWindow("bi_demo", 0) cv2.resizeWindow("bi_demo", 300, 400) ... 阅读全文
posted @ 2019-06-03 15:26
dnoyeb
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摘要：
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge"> <meta name="viewport" content="width=device 阅读全文
posted @ 2019-06-03 14:57
dnoyeb
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摘要：
这个功能可以在保留边缘的情况下对图像平坦区域进行模糊滤波，这个功能可以实现很好的磨皮效果，它的算法如下： 阅读全文
posted @ 2019-06-03 11:45
dnoyeb
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摘要：
/* 水波纹 */ function Ripple(imgData) { var width = imgData.width, height = imgData.height, pixelData = imgData.data, ... 阅读全文
posted @ 2019-05-31 16:07
dnoyeb
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