树莓派 opencv Python 人脸识别

sudo apt-get update

sudo apt-get upgrade

sudo apt-get install python-opencv

sudo apt-get install python-pip

sudo apt-get install python-dev

sudo pip install picamera

以上是安装环境（目前opencv 只支持python 2.7；更高版本运行会报“No module named ‘cv2‘” 错误）

时间： 2024-11-09 14:12:11

树莓派 opencv Python 人脸识别的相关文章

python使用opencv实现人脸识别系统

1.首先安装过python环境,在这里就不过说检测是否安装成功如下,在cmd中输入Python 2.安装numpy 现在开始安装numpy,打开cmd,输入pip install numpy 我的电脑已经安装过了,忘记截屏了.就在网上找了图片测试是否成功 3.安装opencv 在官网自行下载,这里下载的是opencv2.4.10安装. ### (1)复制cv2.pyd 将"\opencv\build\python\2.7\x64"或"\opencv\buil

基于 OpenCV 的人脸识别

基于 OpenCV 的人脸识别一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 的多种现代技术,也支持如 iOS

基于QT和OpenCV的人脸识别系统

1 系统方案设计 1.1 引言人脸是一个常见而复杂的视觉模式,人脸所反映的视觉信息在人与人的交流和交往中有着重要的作用和意义,对人脸进行处理和分析在视频监控.出入口控制.视频会议以及人机交互等领域都有着广泛的应用前景,因此是模式识别和计算机视觉领域持续的研究热点. 本系统在 FriendlyARM Tiny6410 开发板基础上,利用 OpenCV 计算机视觉库和 QT 图形库,通过普通的 USB 摄像头实现了自动人脸识别,准确率较高,方便易用. 1.2 系统总体架构 "人脸识别&quo

python之OpenCv(四)---人脸识别

对特定图像进行识别,最关键的是要有识别对象的特征文件.OpenCV已经内置了人脸识别特征文件,我们只要使用OpenCV的CascadeClassifier类即可进行识别. 语法: https://github.com/opencv/opencv.git 在这里可以下载特征文件,在data目录下识别对象变量 = cv2.CascadeClassifier(特征文件).. 识别对象识别结果变量 = 识别对象变量.detectMultiScale(图片,参数1,参数2,...) 参数有: 1.sc

python中使用Opencv进行人脸识别

上一节讲到人脸检测,现在讲一下人脸识别.具体是通过程序采集图像并进行训练,并且基于这些训练的图像对人脸进行动态识别. 人脸识别前所需要的人脸库可以通过两种方式获得:1.自己从视频获取图像 2.从人脸数据库免费获得可用人脸图像,如ORL人脸库(包含40个人每人10张人脸,总共400张人脸),ORL人脸库中的每一张图像大小为92x112.若要对这些样本进行人脸识别必须要在包含人脸的样本图像上进行人脸识别.这里提供自己准备图像识别出自己的方法. 1.采集人脸信息:通过摄像头采集人脸信息,10张以上

python基于OpenCV的人脸识别系统

想获得所有的代码,请下载(来自我的CSDN): https://download.csdn.net/download/qq_40875849/11292912 主函数: from recognition import recognition from training import training from datasets import datasets from delFile import del_file def main(): facedict = {} cur_path = r'.

（19）树莓派发送微信人脸识别报警

教程 https://www.yahboom.com/build.html?id=1999&cid=257 项目地址 https://github.com/revotu/ItChat xp3g 本项目的具体需求是:树莓派启动微信服务和OpenCV服务,OpenCV对摄像头实时视频监控,当检测到人脸后后拍照,将拍摄到的照片通过微信发送给用户的个人好友. 本项目中,对于微信的操作,我们需要用到的API是itchat. itchat是一个微信对于python封装的api,它的功能非常强大,我们可以

OpenCV摄像头人脸识别

注: 从外设摄像装置中获取图像帧,把每帧的图片与人脸特征进行匹配,用方框框住识别出来的人脸需要用到的函数: CvHaarClassifierCascade* cvLoadHaarClassifierCascade( const char* directory, CvSize orig_window_size ); 第一个参数:训练好的级联分类器的路径第二个参数:级联分类器训练中采用的检测目标的尺寸 #include "stdafx.h" #include "iostrea

关于opencv中人脸识别主函数的部分注释详解。

近段时间在搞opencv的视频人脸识别,无奈自带的分类器的准确度,实在是不怎么样,但又能怎样呢?自己又研究不清楚各大类检测算法. 正所谓,功能是由函数完成的,于是自己便看cvHaarDetectObjects 这个识别主函数的源代码,尝试了解并进行改造它,以提高精确度. 可惜实力有限啊,里面的结构非常复杂,参杂着更多的函数体,有一些是网上找不到用法的,导致最终无法整体了解,只搞了一般,这里分享下我自己总结的注释. 1 CvSeq* cvHaarDetectObjects( const CvAr