哈喽兄弟们，我是轻松~今天我们来实现用Python自动对视频打马赛克前言准备工作代码实战效果展示最后前言事情是这样的，昨天去表弟家，用了下他的电脑，不小心点到了他硬盘里隐藏的秘密，本来我只需要用几分钟电脑的，害得我硬是在电脑旁坐了几个小时~还好他爸妈不在家，不然表弟又要被毒打一顿！为了防止表弟的秘密被发现，从而被赏赐一顿男女混合双打，于是我用Python把他所有的视频都给打上了万恶的马赛克。我想，表弟肯定会感谢我的！准备工作话不多少，我们直接开始操作！首先需要一些素材，大家可以自己准备，也可以直接在文章最后面的名片扫码领取。这个是要用的工具代码实战使用的模块importcv2importfac
目录🥩前言🍖环境使用🍖模块使用🍖模块介绍🍖模块安装问题:🥩人脸检测🍖Haar级联的概念🍖获取Haar级联数据🍗1.下载所需版本🍗2.安装文件 🍗3.XML文件名称🥩使用OpenCV进行人脸检测🍖静态图像中人脸检测🍗【示例】识别图片中的人脸🍗运行效果： 🍗【示例】识别图片中多张人脸🍗运行效果： 🍖视频中的人脸检测🍗【示例】识别视频中人脸🍗运行效果：🥩人脸识别🍖训练数据🍗【示例】训练数据🍗【示例】基于LBPH的人脸识别🍗运行效果：🥩总结🥩前言我们身边的人脸识别有车站检票，监控人脸，无人超市，支付宝人脸支付，上班打卡，人脸解锁手机。人脸检测是人脸识别系统组成的关键部分之一，其目的是检测出任意给定图片
目录🥩前言🍖环境使用🍖模块使用🍖模块介绍🍖模块安装问题:🥩人脸检测🍖Haar级联的概念🍖获取Haar级联数据🍗1.下载所需版本🍗2.安装文件 🍗3.XML文件名称🥩使用OpenCV进行人脸检测🍖静态图像中人脸检测🍗【示例】识别图片中的人脸🍗运行效果： 🍗【示例】识别图片中多张人脸🍗运行效果： 🍖视频中的人脸检测🍗【示例】识别视频中人脸🍗运行效果：🥩人脸识别🍖训练数据🍗【示例】训练数据🍗【示例】基于LBPH的人脸识别🍗运行效果：🥩总结🥩前言我们身边的人脸识别有车站检票，监控人脸，无人超市，支付宝人脸支付，上班打卡，人脸解锁手机。人脸检测是人脸识别系统组成的关键部分之一，其目的是检测出任意给定图片
写在前面针对互联网上已有的人脸识别小程序项目，很多只是基于手动拍照，然后上传到SDK进行识别。这一过程完全脱离实际场景！无法直接使用！本文项目是基于微信摄像头中的实时视频帧数据，通过实时动态识别小程序端所获取的照片帧，从而自动触发人脸识别和登录！完全贴合实际，真正的拿来即用！一、需求背景人脸识别是一个老生常谈的问题了，再继小程序的逐步普及化后，人脸识别的功能也变为了各大业务的家常菜。目前市面上已有的解决方案，一方面除了自研以外，对于本来就是小成本进行创业或者开发的个人以及初创型公司来说，接入一些专业的第三方的人脸识别接口不妨是一个优秀的解决方案。目前市面上常用的第三方支持技术有哪些，可以阅读本
写在前面针对互联网上已有的人脸识别小程序项目，很多只是基于手动拍照，然后上传到SDK进行识别。这一过程完全脱离实际场景！无法直接使用！本文项目是基于微信摄像头中的实时视频帧数据，通过实时动态识别小程序端所获取的照片帧，从而自动触发人脸识别和登录！完全贴合实际，真正的拿来即用！一、需求背景人脸识别是一个老生常谈的问题了，再继小程序的逐步普及化后，人脸识别的功能也变为了各大业务的家常菜。目前市面上已有的解决方案，一方面除了自研以外，对于本来就是小成本进行创业或者开发的个人以及初创型公司来说，接入一些专业的第三方的人脸识别接口不妨是一个优秀的解决方案。目前市面上常用的第三方支持技术有哪些，可以阅读本
前言步骤：1.整合opencv2.获取相机的SurfaceView传到native层去检测(亦或是不断的获取SurfaceView的Bitmap，传到native层)3.检测人脸，在本地保存人脸特征信息4.上传至后台(不实现)人脸识别实现的思路(例：人脸登录)1.人脸信息录入1.1获取相机的Bitmap，检测人脸(保证人脸信息比较精准)人脸要足够大，当前范围内人脸只能有一张人脸，正常、眨眼睛、张嘴巴(3张人脸信息)1.2获取到人脸必须要保存人脸特征信息，然后上传至后台(后台会再次做算法优化)，保存到数据库2.人脸特征值匹配2.1获取相机的Bitmap，检测人脸(保证人脸信息比较精准)人脸要足够
前言步骤：1.整合opencv2.获取相机的SurfaceView传到native层去检测(亦或是不断的获取SurfaceView的Bitmap，传到native层)3.检测人脸，在本地保存人脸特征信息4.上传至后台(不实现)人脸识别实现的思路(例：人脸登录)1.人脸信息录入1.1获取相机的Bitmap，检测人脸(保证人脸信息比较精准)人脸要足够大，当前范围内人脸只能有一张人脸，正常、眨眼睛、张嘴巴(3张人脸信息)1.2获取到人脸必须要保存人脸特征信息，然后上传至后台(后台会再次做算法优化)，保存到数据库2.人脸特征值匹配2.1获取相机的Bitmap，检测人脸(保证人脸信息比较精准)人脸要足够
本文针对咸鱼FPGA的FPGA实现人脸检测以及直方图拉伸进行原理学习。一、人脸识别大致流程获取人脸图像——肤色提取（Ycbcr+阈值）——滤波处理（中值、腐蚀膨胀）——人脸框选——显示肤色提取：顾名思义，将肤色从外界环境中提取出。在肤色识别算法中，常用YCbCr颜色空间（亮度、蓝色、红色分量），因为肤色在YCbCr空间受亮度信息的影响较小，从而肤色类聚性好，由此，在Ycbcr空间基础上，我们用人工阈值法将肤色与非肤色区域分开，最终形成二值图像，实现肤色的提取。滤波处理：人脸内部可能存在黑点、人脸外的某些地方也可能会被误检测为人脸，这些情况都会造成识别失败，因此加入中值滤波以及腐蚀、膨胀，这些之
本文针对咸鱼FPGA的FPGA实现人脸检测以及直方图拉伸进行原理学习。一、人脸识别大致流程获取人脸图像——肤色提取（Ycbcr+阈值）——滤波处理（中值、腐蚀膨胀）——人脸框选——显示肤色提取：顾名思义，将肤色从外界环境中提取出。在肤色识别算法中，常用YCbCr颜色空间（亮度、蓝色、红色分量），因为肤色在YCbCr空间受亮度信息的影响较小，从而肤色类聚性好，由此，在Ycbcr空间基础上，我们用人工阈值法将肤色与非肤色区域分开，最终形成二值图像，实现肤色的提取。滤波处理：人脸内部可能存在黑点、人脸外的某些地方也可能会被误检测为人脸，这些情况都会造成识别失败，因此加入中值滤波以及腐蚀、膨胀，这些之
文章目录🚩前言🌺效果演示🥦分析与设计🍉实现🍬1.部署人脸检测模型🍭2.使用Flask构建app2.1目录结构2.2forms.py2.3utils.py2.4app.py2.5index.html🥝Bug(s)🚩前言本次实现了一个在浏览器中运行的简陋的人脸检测功能，由于水平有限，这里使用表单上传图片，只能一次检测一张人脸。实现过程中遇到的主要问题是数据格式转换的问题。🌺清风莫追🌺csdn个人主页：https://blog.csdn.net/m0_63238256🌺效果演示🥦分析与设计之前已经成功基于AI分词模型，构建了一个Web应用。套路大致相同，与本次任务的主要区别在于，本次传递的数据是图像
