qq_42860591的博客

当按回车键时自动捕获摄像头图像，按一次捕获一次，一直累加。 代码： import cv2 import cv2 as cv import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0) i=1 while True: ret, img = cap.read() #图像灰度处理 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #采用伽玛变换，是图像更加清晰 fi

一、流程： 人脸数据采集→模型训练→建立一个maxmember.csv表格用来存放人员的ID、打卡的名称，识别时显示的名称→启动人脸检测打卡→自动生成CSV表格用来存放打卡人的名称与时间。 二代码： import cv2 import os import numpy as np from PIL import Image import datetime import csv # 调用笔记本内置摄像头，所以参数为0，如果有其他的摄像头可以调整参数为1，2 Path = r"G:/haarcascade_fr

一、Eigenfaces（特征脸）算法 在如今的世界，人脸识别也变得越来越重要，应用越来越广泛，比如人脸识别可用于身份认证、摄影、支付、视频等领域。现在人脸识别一般采用三种经典算法：Eigenfaces、Fiserfaces、LBPH，首先我来总结一下对Eigenfaces算法的一些学习情况或者认识。 Eigenface是在人脸识别的计算机视觉问题中使用的一组特征向量的名称，Eigenfaces是基于PCA（主成分分析）的，所以学习Eigenfaces需要我们了解PCA的原理。 主成分分析是一种矩阵的压缩算

图像平滑可采用： 均值滤波，高斯滤波， 中值滤波，双边滤波 来达到我们想要的效果 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img=cv2.imread("G:\OpenCV\Project/11.jpg",cv2.CV_64F) gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 均值滤波 img_mean = cv2.blur(img, (25,25)) # 高斯滤波 img_Gu

高斯模糊： 高斯模糊本质上是低通滤波器，输出图像的每个像素点是原图像上对应像素点与周围像素点的加权和。 上代码： import cv2 import numpy as np kernel_size = (5, 5) sigma = 1.5 img=cv2.imread("G:\OpenCV\Project/11.jpg") gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow("Oirignal Trawing",img) #高斯平滑 blurImag

自适应的直方图均衡化首先将图像划分为不重叠的区域块（tiles），然后对每一个块分别进行直方图均衡化。 #histogram 直方图 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np import sys cam= cv2.VideoCapture(0) while True: ret,image=cam.read() b,g,r = cv2.split(image) clahe = cv2.createCLAHE(cl

一、加载一张图片： import cv2 img=cv2.imread("G:\OpenCV\Project/11.jpg") gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#灰度 cv2.imshow("picture",img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 二、 打开摄像头： import cv2 cap=cv2.VideoCapture(0)#视频采集 while True: ret, img =

我们采用opencv自带的人脸模型 也可以自己创立模型可参考： 自创人脸模型 1.建立 一个文件夹dataset，用来存放人脸，编写录入人脸代码： # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import os cam = cv2.VideoCapture(0) cam.set(3, 640) # set video width cam.set(4, 480) # set video height face_detector = cv2.CascadeClassifier('G

打开树莓派终端输入命令（注：每个人的树莓派命名不一样，只需把pi替换成自己的的树莓派名字） cd /home/pi/Downloads wget https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.4.0.zip wget https://github.com/Itseez/opencv_contrib/archive/3.4.0.zip 如果网络慢，也可以到我的百度网盘里面下载： 链接：https://pan.baidu.com/s/1OJMp6vzCOjFvb