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1 人脸识别--(opencvdlibkeras-TensorFlow
2018年06月14 - ": face_rec() 关键库版本 keras==2.1.0 tensorflow==1.4.0 dlib==19.7.0 dlib在win7环境下的安装可直接用whl文件安装 dlib 工具 https://download.csdn.net/download/u014258362
2 tensorflow74 使用tensorflow dlib opencv做特定人脸识别
2017年07月17 - # tensorflow_demo\SpecificFaceRecognition\get_my_faces_opencv.py 用opencv生成自己脸的jpg图像(效果没有dlib好)# tensorflow_demo\SpecificFaceRecognition\set_other_faces.py 预处理lfw的人脸数据
3 写个神经网络,让她认得我`(๑•ᴗ•๑)(Tensorflow,opencv,dlib,cnn,人脸识别)
2017年05月03 - ,也可以用那些现成的照片,但前提是你的照片足够多。这次用到的照片数是10000张,程序运行后,得坐在电脑面前不停得给自己的脸摆各种姿势,这样可以提高训练后识别自己的成功率,在程序中加入了随机改变对比度与亮度的模块,也是为了提高照片样本的多样性。 程序中使用的是dlib识别人脸部分,也可以使用opencv
4 Dlib+OpenCV深度学习人脸识别
2017年06月22 - 目录(?)[+] DlibOpenCV深度学习人脸识别 前言 人脸数据库导入 人脸检测 人脸识别 异常处理 Dlib+OpenCV深度学习人脸识别 前言 人脸识别在LWF(Labeled Faces in the Wild
5 3D人脸识别,基于Opencv+Dlib
2018年06月04 - 本文主要是基于双目立体视觉完成的人脸关键点的稀疏重建,主要涉及Dlib人脸特征点提取和opencv的立体视觉的稀疏重建, 之前看过SLAM基于surf角点的双目特征重建,角点提取精度和点对应关系太不稳定,所以准备用深度学习来做。 opencv的话建议采用3.4版本,之前用的3.0里面
6 Dlib+OpenCV深度学习人脸识别
2017年06月19 - Dlib+OpenCV深度学习人脸识别 前言人脸识别在LWF(Labeled Faces in the Wild)数据集上人脸识别率现在已经99.7%以上,这个识别率确实非常高了,但是真实的环境中的准确率有多少呢?我没有这方面的数据,但是可以确信的是真实环境中的识别率并没有那么乐观。现在
7 人脸识别keras+opencv(二):遇到的问题
2018年03月06 - 的,如果基于tensorflow的backend需要进行修改 X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 1, self.img_size, self.img_size)/255.0 X_test = X_test.reshape
8 基于OpenCVdlib库自动识别人脸添加圣诞帽
2017年12月27 - ("hat_alpha.jpg", a) # ------------------------- 用dlib人脸检测代替OpenCV人脸检测----------------------- # # 灰度变换 # gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY
9 Opencvdlib联合进行人脸关键点检测与识别
2016年07月22 - 前言 依赖库:opencv 2.4.9 /dlib 19.0/libfacedetection 本篇不记录如何配置,重点在算法实现上。使用libfacedetection实现人脸区域检测,联合dlib标记人脸特征点,最后使用opencv的FaceRecognizer实现人脸识别
10 人脸检测(dlibopencv
2018年05月30 - 。 这篇文章主要介绍怎样用Python实现人脸检测。人脸检测是人脸识别的基础。人脸检测的目的是识别出照片里的人脸并定位面部特征点,人脸识别是在人脸检测的基础上进一步告诉你这个人是谁。 好了,介绍就到这里。接下来,开始准备我们的环境。 准备工作 本文的人脸检测基于dlib

 
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