【Camera】Face Identification

最新推荐文章于 2023-05-29 19:44:48 发布
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分类专栏： Android
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本文深入探讨了Android中自定义View与Matrix图像变换处理，解析了世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系及像素坐标系的关系，并详细讲解了Android Camera开发，包括Camera2 API实现的人脸检测功能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

 

References

一、Matrix

Android 自定义View学习(八)——Matrix知识学习

Android Matrix图像变换处理

 

二、坐标系

【立体视觉】世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系之间的关系

仔细看，不要浮躁，原来没有那么难！！

所谓的像素坐标系：就是我们Android里绘制View常用的坐标系，圆点O在左上角；

而图像坐标系：原点是光轴和0-xy坐标系的交点，大概在像素坐标系的中间位置。

世界、相机是三维坐标系，而图像、像素坐标系是二维的！

 

 

相机成像模型——建立过程（世界坐标系，相机坐标系，图像坐标系，图像像素坐标系，四者之间的关系）

OpenCV学习之世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系和像素坐标系之间的转换关系

 

三、Camera

Android: Camera相机开发详解(上) —— 知识储备

Android:Camera2开发详解(下)：实现人脸检测功能并实时显示人脸框

Android Camera使用和人脸检测

Android Camera2.0 API实现摄像头预览并获取人脸关键坐标

Android Camera2 预览，拍照，人脸检测并实时展现

Android FaceDetector进行人脸检测

Android 人脸检测 非人脸识别

Android: Camera相机开发详解(上) —— 知识储备

Android:Camera2开发详解(下)：实现人脸检测功能并实时显示人脸框

基于Google自带算法实时检测人脸并绘制人脸框(网络首发，附完整demo)

[调研报告]人脸识别
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### Multi-Camera Tracking Objectives and Goals In the context of computer vision, multi-camera tracking aims to monitor and follow objects across multiple camera views seamlessly. The primary objective is to maintain consistent identification and localization of targets as they move through different fields of view provided by a networked system of cameras. The specific goals include ensuring accurate detection and recognition of individuals or entities within each frame captured from various angles and positions[^1]. This involves addressing challenges such as occlusion, varying lighting conditions, and changes in appearance due to perspective differences between cameras. Another critical goal is achieving real-time performance while maintaining high precision in tracking accuracy over time. Systems must be capable of processing large volumes of video streams efficiently without significant delays that could compromise operational effectiveness[^2]. To accomplish these tasks effectively, advanced algorithms integrate intelligence features like deep learning models trained specifically for object classification and re-identification across non-overlapping areas covered by separate devices forming part of an integrated surveillance setup. ```python import cv2 from mtcnn import MTCNN detector = MTCNN() def detect_faces(image_path): image = cv2.imread(image_path) result = detector.detect_faces(image) bounding_boxes = [] for face in result: bbox = face['box'] bounding_boxes.append(bbox) return bounding_boxes ```
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