face-detection

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我在使用GoogleMobileVision for iOS时遇到了一些问题。随着设置的UIImagePickerController这样 UIImagePickerController* picker = [[UIImagePickerController alloc]init]; picker.delegate = self; picker.sourceType = UIImagePi

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面部识别登录到Android应用程序

我正在开发一个android应用程序，用于使收件箱中的消息变为私人，用户将仅通过面部识别登录，之后用户可以阅读消息并将消息发送给私人联系人。我卡在这里使用人脸识别进行用户验证。我已经使用微软订阅密钥和示例应用程序，并修改它为我的应用程序，但我不能得到结果只有空白屏幕来。我的活动课是这样的。 public class Recognition extends AppCompatActivity {

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在ImageView的特定XY点上的图像上添加图像

我有一个女性形象。我使用FaceDetector找到了她的视点。现在我想用这些眼睛点将头发图像添加到她的脸上。我使用以下代码加载从图库该图像 btnLoad.setOnClickListener(new View.OnClickListener() { @Override public void onClick(View v) { Intent intent =

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实时人脸检测不起作用

即使没有错误，此代码也不会显示相机中的人脸检测。我希望脸部应该可以在红包的周围进行实时检测，但我认为我没有正确放置代码或在Viewdidload或其他位置放置什么东西？ import UIKit import CoreImage class ViewController: UIViewController ,UIAlertViewDelegate, UIImagePickerControl

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在公开简历，蟒蛇我怎么能消除相机滞后

我正在使用Odroid和使用openCV python运行人脸检测。但是相机有太多滞后。我尝试了很多东西，但无法消除滞后。请建议我如何消除滞后。我想要从至少15英尺的高度检测脸部，因为我需要高分辨率图像，但高分辨率图像会导致更多滞后。目前我在两帧之间有2秒的延迟。如果有建议请分享。 import cv2, sys, numpy, os import json size = 3 fn_haar

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在python中使用openCV检测打开或关闭的眼睛

我试图在python中使用haar cascade算法来检测用户的眼睛是否在实时视频中打开或关闭。不幸的是它不能很好地工作。我明白“haarcascade_eye.xml”用于检测睁开的眼睛，“haarcascade_lefteye_2splits”用于检测眼睛（关闭或打开）。我想比较视频中一般的睁开的眼睛和眼睛，但它会对闭合的眼睛做出错误的识别。还有其他更多的方法来改进它吗？这里是我的代

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降噪OpenCV skindetection示例

我正在使用在YCrCb空间中使用预定义skinmodel分割skinpixels的facedetection应用程序。我松散地基于我的这个报告的算法; http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=767122&tag=1，Douglas Chai和King N. Ngan。我首先分割出所有的皮肤像素（见左图）。之后，我执行一些计算以

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机器人视觉面找不到耳朵

我跟着这个谷歌官方教程： https://developers.google.com/vision/android/face-tracker-tutorial 但问题是我的应用程序找不到任何耳朵或耳塞。最多只有8个可以找到地标左眼，右眼，鼻子基地，左脸，右脸，左口，右嘴角，下嘴。我试图使用.setLandmarkType（FaceDetector.ALL_LANDMARKS）和

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OpenCV iOS程序来检测用户的嘴巴，并测量宽度和高度

我想用OpenCV iOS程序来检测用户的嘴巴，并从实时视频测量它的宽度和高度。我正在搜索，但无法找到opencv样本。有没有人碰到过Opencv /或任何其他iOS示例程序来检测用户的嘴巴，并从视频或图像中测量宽度和高度？请分享这些信息。由于

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使用默认数据集和训练的形状预测器的准确性较低

我试图使用dlib来使用默认数据集（/dlib-19.0/examples/faces/training_with_face_landmarks.xml）和默认训练样本（train_shape_predictor_ex.cpp）训练形状预测器。所以我想训练形状的预测，这将是完全一样的默认形状预测（shape_predictor_68_face_landmarks.dat），因为我用同样的数据集和