Feeryman_Lee的博客

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1.PCA的概念2.协方差矩阵和散度矩阵3.特征值分解矩阵3.1特征值与特征向量3.2特征值分解矩阵特征值分解的例子4.SVD分解矩阵原理SVD的例子PCA算法实现的两种方法(1) 基于特征值分解协方差矩阵实现PCA算法(2)基于SVD分解协方差矩阵实现PCA算法

计算机视觉中的特征点提取算法比较多，但SIFT除了计算比较耗时以外，其他方面的优点让其成为特征点提取算法中的一颗璀璨的明珠。SIFT算法的介绍网上有很多比较好的博客和文章，我在学习这个算法的过程中也参看网上好些资料，即使评价比较高的文章，作者在文章中对有些比较重要的细节、公式来历没有提及，可能写博客的人自己明白，也觉得简单，因此就忽略了这些问题，但是对刚入门的人来说，看这些东西，想搞清楚这些是怎么...

在图像实际应用过程中，在很多情况下我们需要截取下人脸的某些位置，以眼睛为例，在视频流的情况下，随着人头部的晃动，与相机的距离的变化，眼睛的方向、大小都在时刻发生变化，此时便需要进行人脸几何校正（根据头部的晃动角度旋转图像，根据距离的远近对图像进行放缩），保证在图像中人的眼睛的大小及方向是确定的，从而能够截取到人脸准确的位置。

基于眼睛宽高比的眨眼检测在开始之前，电脑需要配置Opencv和DlibOpenCV配置流程请参考这篇博客：博客链接Dlib配置过程请参考这篇博客：博客链接Dlib有一个十分强大的功能就是能够定位人脸的68个关键点，其关键点的分布如下：基于眼睛宽高比的方法即运用眼睛宽高比的变化来判断是否眨眼，以左眼为例：以x_36表示点36的横坐标，y_36表示点36的纵坐标，以此类推眼睛的宽度为定...

### 因为手里的项目原因，需要使用到人脸的68个关键点定位，Dlib对关键点的定位可以说很准确的，写下这篇博客记录配置流程首先要下载Cmake和Dlib以及VS2019VS2019的下载和OpenCV的安装可以看我的这篇博客博客链接cmake下载地址Dlib下载地址解压Dlib-19.18到文件夹dlibrelease(什么名字都行)新建下图中的install和build两个文件夹...