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一粒金砂(高级)

利用R329做离线人脸检测 [复制链接]

在之前的实验(http://bbs.eeworld.com.cn/thread-1181419-1-1.html)中,我们尝试了通过百度AI识别人脸,但事实上,OpenCV自己就有人脸检测的功能,其模型库可以在https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades下载。

选择一个模型库,比如"data_haarcascades_haarcascade_frontalface_default.xml"或者"data_haarcascades_haarcascade_frontalface_alt.xml",放在某个本地目录。

执行代码时,先载入本地模型库,将摄像头中实时获取的图像先转化成灰度图,再根据加载的模型库去调用cv2.CascadeClassifier.detectMultiScale可以获得检测人脸数据的位置和大小,再到原图去画框,然后放到屏幕中显示。

还是把卡通人物和真实人物都测试一下吧。

首先是卡通人物。因为在代码中设置了检测到三个人脸就保存退出,所以在这里并没有能把四张脸都检测出来,但在多次实际验证中,左二女子的脸是可以被检测的,这再一次说明摄像头的清晰度实在是限制了整个系统的效率。

待检测图片

image-20211019225939-1.jpeg  

检测中(可以看到这时只检测出一张脸)

image-20211019225940-2.jpeg  

检测成功保存的图片

image-20211019225940-3.jpeg  

 

真实人物的检测也基本类似,当图片变得模糊时,一张脸都检测不出来,调整摄像头内容,只要在取景框里面的图片够清晰,立刻可以检测出图片中人脸。不得不说opencv的确是非常方便的了。

原始图片

image-20211019225940-4.jpeg  

检测中

image-20211019225940-5.jpeg  

最终获取

image-20211019225940-6.jpeg  

显然,检测功能还是有效的。

另外,通过操作日志记录,可以看到检测每一帧大约需要0.3~0.5s,也就是说每秒实际只能处理2~3帧图像。

image-20211019225940-7.png 本次实验的代码:

face.py (1.71 KB, 下载次数: 0, 售价: 1 分芯积分)


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五彩晶圆(初级)

每帧0.3~0.5s也正常

现在的人脸识别速度可以达到1秒解锁,基本上3秒内就可以解决问题。

 

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不能区分人,可以考虑用于红外测温。。。  详情 回复 发表于 2021-10-20 11:58

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这个应该是只识别人脸,没法检测人脸是谁吧?

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是啊,opencv可以自己做训练,这里是引用了通用模型,我有自己训练过,但似乎数据源的数量不够,识别率非常低。。。百度到时有很方便的API,可以认证人脸和身份,但要收费,而且不能离线。。。  详情 回复 发表于 2021-10-20 11:53

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一粒金砂(高级)

w494143467 发表于 2021-10-20 11:15 这个应该是只识别人脸,没法检测人脸是谁吧?

是啊,opencv可以自己做训练,这里是引用了通用模型,我有自己训练过,但似乎数据源的数量不够,识别率非常低。。。百度到时有很方便的API,可以认证人脸和身份,但要收费,而且不能离线。。。


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一粒金砂(高级)

最大问题是摄像头效果太差,获取图像不够清晰。我试过用转接线接一个高清usb摄像头,但系统不认,应该是驱动没安装。。。


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一粒金砂(高级)

Jacktang 发表于 2021-10-20 07:27 每帧0.3~0.5s也正常 现在的人脸识别速度可以达到1秒解锁,基本上3秒内就可以解决问题。  

不能区分人,可以考虑用于红外测温。。。


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