我們將逐步學習如何使用picam實時識別人臉
這個專案是由這個出色的「開源計算機視覺庫」 opencv完成的。 在本教程中,我們將重點介紹raspberry pi(因此,raspbian為os)和python,但是我也在my mac上測試了**,並且效果也不錯。 opencv旨在提高計算效率,並且非常注重實時應用程式。 因此,它非常適合使用相機進行實時面部識別。
3個階段
要建立有關人臉識別的完整專案,我們必須在3個非常不同的階段進行工作:
人臉檢測和資料收集
訓練識別器
人臉識別
下面的框圖恢復了這些階段:
步驟1:bom-物料清單
主要部分:
步驟2:安裝opencv 3軟體包
我使用的raspberry pi v3已更新為raspbian(stretch)的最新版本,因此安裝opencv的最佳方法是遵循adrian rosebrock開發的出色教程:raspbian stretch:在raspberry pi上安裝opencv 3 + python 。
我嘗試了幾種不同的指南在我的pi上安裝opencv。adrian的教程是最好的。我建議您按照他的指南逐步進行操作。
完成adrian的教程後,您應該已經準備好乙個opencv虛擬環境,可以在pi上執行我們的實驗。
讓我們進入虛擬環境並確認正確安裝了opencv 3。
adrian建議每次開啟新終端時都執行命令「 source」,以確保正確設定了系統變數。
source ~/.profile
接下來,讓我們進入我們的虛擬環境:
詳情,參閱
八 OpenCV人臉識別 07 實時人臉識別
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Python 下opencv 應用 實時人臉檢測
前面我介紹了 從中人臉識別,也介紹了 攝像頭介面 這2者組合就可以構成實時人臉檢測。如果要效果好,還要注意 調整攝像頭的引數 如果你自己電腦上有opencv,那麼電腦上也可以搜尋到,我的在c opencv347 opencv sources data haarcascades cuda目錄下。並且有...
QT5 9 OpenCV3 4實時人臉檢測
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