1.?人脸???????????ȡ Դ??
2.opencv中LBPH算法
3.10分钟!用Python实现简单的特征提人脸识别技术(附源码)
4.用AI生成了这些明星一生的样貌变化 | 附源码,很好玩
????????????ȡ Դ??
本文为《面部表情识别》系列之《Android实现表情识别(含源码,可实时检测)》的取源分享,旨在将已训练好的码人面部表情识别模型移植到Android平台,开发一个实时运行的脸特恋爱术语库源码面部表情识别Android Demo。模型采用轻量级的征点mobilenet_v2,实现的源码准确率可达.%,基本满足业务性能需求。人脸
项目详细指导如何将模型部署到Android中,特征提包括模型的点提转换为ONNX、TNN等格式,取源并在Android上进行部署,码人实现一个表情识别的脸特Android Demo APP。此APP在普通Android手机上能实现实时检测识别,征点CPU环境下约ms,GPU环境下约ms,基本满足业务性能要求。
以下为Android版本表情识别Demo效果展示:
Android面部表情识别APP Demo体验: download.csdn.net/downl...
或链接: pan.baidu.com/s/OOi-q... 提取码: cs5g
更多《面部表情识别》系列文章请参阅:
1.面部表情识别方法:采用基于人脸检测+面部表情分类识别方法。easyui 分页源码下载利用现有的人脸检测模型,无需重新训练,减少标注成本。易于采集人脸数据,分类模型针对性优化。
2.人脸检测方法:使用轻量化人脸检测模型,可在普通Android手机实时检测,模型体积仅1.7M左右。参考链接: /Linzaer/Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB 。
3.面部表情识别模型训练:训练方法请参考另一篇博文《面部表情识别2:Pytorch实现表情识别(含表情识别数据集和训练代码)》。
4.面部表情识别模型Android部署:采用TNN进行Android部署。部署流程包括:模型转换为ONNX模型,ONNX模型转换为TNN模型,Android端上部署TNN模型。
具体部署步骤如下:
(1) 将Pytorch模型转换为ONNX模型。
(2) 将ONNX模型转换为TNN模型。
(3) 在Android端部署TNN模型。
5.运行效果:在普通手机CPU/GPU上实现实时检测和识别,王者斗地主源码CPU环境下约ms,GPU环境下约ms。
遇到的常见问题及解决方法:如果在运行APP时遇到闪退问题,可以参考解决方法:解决dlopen失败:找不到libomp.so库,请访问相关博客。
Android SDK和NDK相关版本信息请查阅相应文档。
项目源码下载地址: 面部表情识别3:Android实现表情识别(含源码,可实时检测)
项目包含内容:Android面部表情识别APP Demo体验链接。
opencv中LBPH算法
人脸识别技术旨在将待识别的人脸与数据库中的人脸进行匹配,类似于指纹识别。它与人脸检测不同,人脸检测是在图像中定位人脸,实现搜寻功能。从OpenCV2.4版本开始,引入了FaceRecognizer类,用于人脸识别,便于进行相关实验。
LBP算子最初定义为在3*3窗口内,cas client 源码下载以中心像素为阈值,比较周围8个像素的灰度值。若周围像素值大于或等于中心像素值,则标记为1,否则为0。3*3邻域内的8个点经过比较,可产生8位二进制数,即LBP码(共种),反映该区域的纹理特征。
原始LBP算子存在局限性,研究人员对其进行了改进和优化。以下为几种改进方法:
1.1 圆形LBP算子:将3*3邻域扩展到任意邻域,用圆形邻域代替正方形邻域,允许在半径为R的圆形邻域内有任意多个像素点。
1.2 旋转不变模式:不断旋转圆形邻域得到一系列初始定义的LBP值,取最小值作为该邻域的LBP值,实现旋转不变性。
1.3 等价模式:Ojala提出采用“等价模式”来对LBP算子的php源码 登录 注册模式种类进行降维,减少二进制模式的种类。
2LBP特征用于检测的原理:LBP算子在每个像素点得到一个LBP编码,对图像提取LBP算子后,得到的原始LBP特征依然是“一幅”。实际应用中,一般采用LBP特征谱的统计直方图作为特征向量进行分类识别。
3 LBPH人脸识别关键部分源码:以OpenCV2.4.9为例,LBPH类源码位于opencv2.4.9\sources\modules\contrib\src\facerec.cpp。LBPH使用圆形LBP算子,默认情况下,圆的半径为1,采样点P为8,x方向和y方向上的分区个数为8,即有8*8=个分区。相似度阈值小于该值时才会产生匹配结果。
4 LBP人脸识别示例:示例代码中使用的人脸库是AT&T人脸库,共张人脸照片。示例程序中用一个CSV文件指明人脸数据库文件及标签,每一行包含一个文件名路径之后是其标签值,中间以分号分隔。
分钟!用Python实现简单的人脸识别技术(附源码)
Python实现简单的人脸识别技术,主要依赖于Python语言的胶水特性,通过调用特定的库包即可实现。这里介绍的是一种较为准确的实现方法。实现步骤包括准备分类器、引入相关包、创建模型、以及最后的人脸识别过程。首先,需确保正确区分人脸的分类器可用,可以使用预训练的模型以提高准确度。所用的包主要包括:CV2(OpenCV)用于图像识别与摄像头调用,os用于文件操作,numpy进行数学运算,PIL用于图像处理。
为了实现人脸识别,需要执行代码以加载并使用分类器。执行“face_detector = cv2.CascadeClassifier(r'C:\Users\admin\Desktop\python\data\haarcascade_frontalface_default.xml')”时,确保目录名中无中文字符,以免引发错误。这样,程序就可以识别出目标对象。
然后,选择合适的算法建立模型。本次使用的是OpenCV内置的FaceRecognizer类,包含三种人脸识别算法:eigenface、fisherface和LBPHFaceRecognizer。LBPH是一种纹理特征提取方式,可以反映出图像局部的纹理信息。
创建一个Python文件(如trainner.py),用于编写数据集生成脚本,并在同目录下创建一个文件夹(如trainner)存放训练后的识别器。这一步让计算机识别出独特的人脸。
接下来是识别阶段。通过检测、校验和输出实现识别过程,将此整合到一个统一的文件中。现在,程序可以识别并确认目标对象。
通过其他组合,如集成检测与开机检测等功能,可以进一步扩展应用范围。实现这一过程后,你将掌握Python简单人脸识别技术。
若遇到问题,首先确保使用Python 2.7版本,并通过pip安装numpy和对应版本的opencv。针对特定错误(如“module 'object' has no attribute 'face'”),使用pip install opencv-contrib-python解决。如有疑问或遇到其他问题,请随时联系博主获取帮助。
用AI生成了这些明星一生的样貌变化 | 附源码,很好玩
这是来自斯坦福和华盛顿大学研究员的创新研究,他们提出了一种基于GAN(生成对抗网络)的新方法,仅需一张照片就能生成一个人从幼年到老年的样貌变化。
通过此论文(arxiv.org/abs/....),你可以了解这项技术的详细信息。同时,项目的源代码已开源,感兴趣的开发者和研究者可以访问github.com/royorel/Life...获取更多资源。
使用此技术非常直观,以下是详细的步骤和说明:
首先,确保模型文件已经准备就绪。考虑到模型体积大且通过谷歌网盘下载可能遇到的问题,我已将文件打包并提供了以下链接供下载:
链接: pan.baidu.com/s/1Jwg-q9... 提取码: aicv
然后,直接运行我提供的demo.py代码即可开始体验。
在使用过程中,以下几点需要注意:
1. img_path = "t.jpg":请添加你希望生成样貌变化的人脸照片。确保照片为正脸照,这样生成的效果会更好。
2. opt.name = 'males_model':根据输入中人物的性别进行调整。男性使用males_model,女性则使用females_model。
3. 生成的结果将是一个MP4视频文件,保存路径在result文件夹内,并以照片的名称命名。
通过实际应用,我深感CV方向有许多有趣且实用的应用,例如模拟人物样貌变化。如果你对此技术感兴趣并想要亲自尝试,建议下载项目源代码并按照说明进行操作。如果你觉得结果令人满意,不妨为我点个赞以示鼓励。