关于人脸检测基于摄像头的单帧图片多人脸小图保存实现

sherryyang1234 sherryyang1234 博客等级 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 600+累计阅读 626平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要 码龄10年
关注
原创 最新推荐文章于 2026-09-07 09:39:26 发布 626 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
基于keras的人脸识别 一、整体思路 1. 人脸检测 为了后续人脸识别时能通过摄像头实时检测出人脸，进而对框出的人脸进行识别。 引用Python中的opencv库，调用其中的人脸分类器。 调用摄像头，使用循环读取单帧数据。 进行人脸检测，框出人脸。 2. 读取训练数据 将训练数据集从图片转换成数组形式，并得到对应标签。 引用Python中的os库对指定文 阅读详情

1.单帧多人脸multiscaleface检测人脸的流程：

申请生成新的相应大小的内存的mat数据

Rect rect（x,y,width,height);

Mat image=zero(0,0,width,height);

img(rect).copyTo(image);

2.

收录于
c++

当前文章被收录于：

c++
30 篇文章 0 人学习
订阅专栏 查看详情
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
基于Python与OpenCV的屏幕隐私守护：DIY人脸检测监控工具 计算机视觉作为人工智能的核心分支，通过算法赋予机器“看”和理解图像的能力。其基础原理涉及图像处理、特征提取与模式识别，其中人脸检测是经典应用之一，主要利用Haar级联分类器等算法分析图像灰度模式。这项技术的工程价值在于能以较低算力实现实时目标检测，广泛应用于安防监控、人机交互和隐私保护等场景。本文聚焦于一个具体的DIY项目，演示如何结合Python编程与OpenCV库，快速构建一个轻量级的屏幕窥视检测工具。通过调用摄像头进行实时视频流处理，并集成多帧验证、区域屏蔽等优化策略，该项目有效平衡了检测精度与系统资 阅读详情

相关推荐

OpenCV与Dlib双方案人脸检测识别实战包：支持摄像头实时识别、图片批量处理及Web界面

这个资源包提供一套可直接运行的人脸识别解决方案，用Python实现，兼容Windows/Linux/macOS系统，只需Python 3.7以上环境。核心功能包括：通过摄像头实时捕获视频流并完成人脸检测、定位、裁剪和识别；对本地文件夹中的多张图片进行批量人脸检测与识别；同时集成OpenCV（Haar+LBPH）和Dlib（68点关键点+深度特征）两种识别路径，便于效果对比。配套imghandler.py支持图像预处理与批量操作；app.py基于Flask搭建简易Web界面，含templates和static

perl8的博客 199

人脸识别-多张人脸检测

人脸识别基础，多张人脸识别检测，但是仅仅现成的模型还是存在很多缺陷。

am_student的博客 5712

基于MFC的人脸检测程序（使用OpenCV实现）

程序使用OpenCV里面自带的Haar特征分类器实现人脸的检测。 程序是通过MFC建的对话框程序，首先通过CFileDialog载入图片然后再用cvHaarDetectObjects函数进行人脸的探测。而后在图片中把人脸用矩形标记并显示出来。

摄像头收集保存图片（人脸），opencv

#coding:utf-8 import cv2 import os import random from PIL import Image from time import sleep #import training class FaceCollection(object): def __init__(self,subfile_num,person_name): se...

qq_35740095的博客 909

20000张人脸图片

可以用来进行人脸检测训练的人脸图片，图片较小，可以通过机器学习用来训练，实测还是有效的，可以放心使用

LabVIEW电压信号采集系统：从零搭建到科研实战

本文详细介绍了如何从零开始搭建一个基于LabVIEW的电压信号采集系统。内容涵盖硬件选型（如NI USB-6002数据采集卡）、软件环境配置、核心程序开发（包括多通道同步采集、数据自动保存）以及高级功能优化。系统支持自定义采样率与时长，并提供了完整的LabVIEW程序框图和配套的Python数据分析脚本，旨在帮助科研人员和工程师快速构建稳定、高效的专属数据采集方案，提升实验自动化水平。

gold8的专栏 462

使用mediapipe和OpenCV实现摄像头实时人脸检测

# 摄像头实时人脸检测 # opencv import time import cv2 # mediapipe ai工具包 import mediapipe as mp # 进度条库 from tqdm import tqdm # 导入模型 mp_face_detection = mp.solutions.face_detection model = mp_face_detection.Fa...

点滴记忆 1645

扩展卡尔曼滤波（EKF）理论讲解与实例（matlab、python和C++代码）

扩展卡尔曼滤波（EKF）理论讲解与实例（matlab、python和C++代码） 文章目录扩展卡尔曼滤波（EKF）理论讲解与实例（matlab、python和C++代码）理论讲解KF和EKF模型对比雅可比矩阵计算计算实例应用实例线性模型CV模型：CA模型非线性模型CTRV模型：CTRV实例（python）small demo抛物线demo飞机高度demoC++实例参考文献 我们上篇提到的卡尔曼滤波是用于线性系统，预测（运动）模型和观测模型是在假设高斯和线性情况下进行的。简单的卡尔曼滤波必须应用在符合高斯分布

O_MMMM_O的博客 10万+

测试开源C#人脸识别模块ViewFaceCore（6：视频活体检测）

测试ViewFaceCore的视频活体检测函数AntiSpoofingVideo

gc_2299的博客 1656

别急着做AI：FDE教你识别真需求，让AI真正落地

人工智能项目在落地过程中，经常出现业务方高喊“我们要做AI”，却说不清具体应用场景的现象。判断一个需求是否值得用AI实现，不能只看技术流行度，而要从问题出现频率、当前替代方案以及可量化业务价值三个维度展开验证。同时需要冷静比较规则引擎与大模型的边界：不是所有语义任务都要靠生成式模型，稳定、可解释且低成本的传统方案往往更具工程性价比。数据闭环也至关重要，缺乏历史样本与反馈回流路径的项目，很难在真实环境中持续优化。针对智能客服、合同审查或企业知识库等典型场景，可借助人机协同与最小代价的用户验证，逐步筛除伪需求，

weixin_42624889的博客 342

PythonOCC基础使用：建模——倒角倒圆（二维+三维）

占坑

weixin_42755384的博客 4639

MogFace人脸检测模型-WebUI行业方案：博物馆观众热力图生成人脸定位数据支撑

本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署MogFace人脸检测模型-WebUI镜像，为博物馆观众热力图生成提供精准的人脸定位数据支撑。该方案利用现有监控摄像头，通过AI模型自动检测观众面部位置，进而分析客流分布与热点区域，助力博物馆优化运营与观展体验。

SilvermistOwl67的博客 773

【高级强化学习：算法、优化与泛化】第13章 扩散模型策略优化（Diffusion Policy Optimization）

\quad$ 计算均值 $\mu_t = \frac{1}{\sqrt{\alpha_t}} \left( x_t - \frac{1 - \alpha_t}{\sqrt{1 - \bar{\alpha}_t}} \tilde{\epsilon} \right)$.$\quad$ 组合得分估计: $\tilde{\epsilon} = \epsilon_{\text{unc}} + w \cdot (\epsilon_{\text{con}} - \epsilon_{\text{unc}})$.

u012133341的博客 339

使用Python实现基于人脸识别的上课考勤系统(一)：数据录入端

一、简介 这个人脸识别考勤签到系统是基于大佬的人脸识别陌生人报警系统修改的。 此处放一个大佬原项目GitHub链接：基于OpenCV的视频人脸识别陌生人报警系统 项目使用Python实现，基于OpenCV框架进行人脸识别和摄像头硬件调用，同时也用OpenCV工具包处理图片。交互界面使用pyqt5实现。 本项目的GitHub源码链接：基于人脸识别的上课考勤签到系统 该系统实现了从学生信息输入、人脸数据录入、人脸数据训练，学生信息多条件搜索、修改，多选删除，人脸数据训练，人脸识别、追踪、签到等完整流程的各项功能

kuronekonano的博客 1万+

20-CUDA规约算法：并行求和优化策略-✨

本文介绍了GPU上高效并行规约(Reduction)算法的优化技巧。规约是将大量数据合并为单个值的基础计算模式，广泛应用于科学计算等领域。文章从基础并行规约实现出发，逐步讲解了三种关键优化策略：1)交错寻址减少共享内存bank冲突；2)循环展开降低分支预测开销；3)多级规约处理大规模数据。性能对比显示，优化策略可带来最高4.5倍的加速效果。最后总结了最佳实践，包括合理使用共享内存、循环展开和warp级优化等技巧。这些优化方法可显著提升GPU计算密集型应用的性能。

2301_79143213的博客 172

【科学文献计量】标准参考出版年谱(Standard RPYS)和多维参考出版年谱（Multi RPYS）

@[TOC](标准参考出版年谱(Standard RPYS)和多维参考出版年谱（Multi RPYS）) 1 标准参考出版年谱与多维参考出版年谱 1.1 标准参考出版年谱（Standard RPYS） 标准参考出版年谱（Standard Reference Publication Year Spectroscopy）是由Marx, Bornmann, Barth, and Leydesdorff(2014)和Marx and Bornmann(2014)提出的一种量化历史出版物对研究领域影响的方法。该方法通

lys_828的博客 1103

MogFace人脸检测模型-WebUI多场景：智能镜子中护肤建议前的面部区域精准分割

本文介绍了如何在星图GPU平台自动化部署MogFace人脸检测模型-WebUI镜像，实现智能护肤场景中的精准面部区域分割。该方案通过高精度人脸检测技术，为智能镜子提供实时面部分析能力，支撑个性化的肤质评估与护肤建议生成，提升智能家居体验。

weixin_35516273的博客 680

Vek385评估板（二）：板子联网 & memtester安装（LPDDR5X测试）

继上一篇文章：Vek385评估板（一）：EDF成功烧录启动及一些问题。 本章完成最主要的两个功能：开发板联网+内存 memtester。因为我是做测试行业的，所以这两个是最想试的。内存测试，除了FPGA测，也可以系统级测，本次在versal上实现这个功能，主要是可以应急。在没有安卓、X86的情况下，可以使用本方案测试。 下一篇会继续做一些其他功能。

千歌叹尽执夏的博客 223

MogFace人脸检测模型-WebUI多场景：汽车后视镜中后排乘客状态监测与提醒

本文介绍了如何在星图GPU平台自动化部署MogFace人脸检测模型-WebUI镜像，实现高效的人脸检测功能。该方案特别适用于汽车后视镜中的后排乘客状态监测与提醒场景，可实时识别乘客姿态，提升行车安全，即使在侧脸或弱光条件下也能保持高精度检测。

weixin_42465140的博客 966

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件，这是C++版本的破解文件

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具

matlab使用摄像头人脸识别

#关于matlab如何读取图片、视频、摄像头设备数据# 参见：http://blog.youkuaiyun.com/u010177286/article/details/45646173 但是，关于摄像头读取，上文采用OS Generic Video Interface的插件，连简单使用他自己的函数GetSnapshot，来循环读取显示图片帧都很卡。这里推荐使用Webcams 这里推荐使用Webcams...

weixin_34025151的博客 1654

假人有限元模型

假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用

MogFace人脸检测模型-WebUI多场景：海关查验中跨境司机疲劳驾驶实时预警

本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署MogFace人脸检测模型-WebUI镜像，并构建跨境司机疲劳驾驶实时预警系统。该方案利用该镜像的高精度人脸检测能力，通过分析司机面部特征，实现对疲劳状态的实时监控与预警，有效提升海关查验场景下的安全管理效率。

weixin_34620658的博客 327

IEM模型，地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

C++开发人脸性别识别教程（16）——视频人脸性别识别

　　在之前的博文中我们已经能够顺利驱动摄像头来采集源图像，在这篇博文中将正式为其加入性别识别的代码，实现摄像头视频的人脸性别识别。　　一、人脸检测　　在得到摄像头采集的源图像之后，首先要做的就是对其进行人脸检测，将人脸区域分割出来。这步相对来说比较简单，只需在定时器时间触发函数中加入人脸检测的代码即可，这里给出OnTimer（）函数的整体代码：void CGenderRecognitionMFCD...

陈俊岭的程序员之路（公众号求关注，方便交流） 8042

基于深度学习的活体人脸检测系统（YOLOv12完整代码+论文示例+多算法对比）

本文介绍了一款基于PySide6的活体人脸防伪检测桌面系统，专为门禁核验与在线认证场景设计。系统支持图片、视频与摄像头多源输入，可实时可视化检测框与处理进度，并将账户与检测历史通过内置SQLite进行本地追溯（支持免登录跳过）。它具备完善的数据留痕能力，支持一键导出CSV统计数据及带框画面（单帧PNG/多帧AVI）。此外，系统支持YOLOv5至YOLOv12共8种模型权重的热切换，文章全面对比了这8种模型在mAP、F1等指标上的表现，为精度与速度的权衡提供选型依据，并附带了完整源码与数据集下载链接。

矩阵因果科技 7123

MogFace人脸检测模型-WebUI多场景落地：车载DMS驾驶员疲劳监测人脸捕捉

本文介绍了如何在星图GPU平台自动化部署MogFace人脸检测模型-WebUI镜像，实现高效人脸检测。该方案特别适用于车载DMS驾驶员疲劳监测系统，能够实时捕捉驾驶员人脸，分析疲劳状态，提升行车安全。

weixin_35755823的博客 242

Face Fusion能否支持实时摄像头输入？视频流接入方案

本文探讨了如何为Face Fusion模型实现实时视频流处理能力。通过介绍在星图GPU平台上自动化部署“unet image Face Fusion人脸融合人脸合成 二次开发构建by科哥”镜像，用户可以快速搭建开发环境，并构建包含人脸检测、跟踪与融合的完整流水线，从而实现实时摄像头人脸融合特效，应用于短视频制作、互动直播等创意场景。

weixin_42513209的博客 592
上一篇： linux install sumblime text
下一篇： 《人类简史》5 文字的发展
点赞 0
评论 0
书签 书签 0
sherryyang1234
sherryyang1234
博客等级 码龄10年 13粉丝 118原创
+ 关注 专栏目录 订阅专栏
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值