题目描述牛半仙的妹子被大魔王抓走了，牛半仙为了就他的妹子，前往攻打魔塔。魔塔为一棵树，牛半仙初始在一号点。牛半仙有攻击，防御，血量三个属性。除一号点外每个点都有魔物防守，魔物也有攻击，防御，血量三个属性。每个怪物后面都守着一些蓝宝石，获得1蓝宝石可增加1防。牛半仙具有突袭属性，所以遇到魔物后会率先发动攻击，然后牛半仙和魔物轮换地攻击对方。一个角色被攻击一次减少的血量是对方的攻击减去自己的防御。当一
《魔塔天城》发布已经有半年的时间了，一直想找时间来总结一下这个项目，但总是一拖再拖。如果再这么拖下去，就永远都不会有时间来写这个总结了，时间总是挤出来的。魔塔天城使用的cocos2dx 3.2版本，当时这个版本刚刚发布。网上的学习资料都是2.0版本的。只有官网提供的示例demo是最新的，好在这些demo涵盖的面比较宽，对于学习API来说已经足够了。魔塔的程序框架并不复杂总的来说就是这几大块，对象继
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2023-07-23 22:42:03
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android人脸检测 在本文中，我想描述如何使用Android检测图像中的人脸。 我将使用相机获取图片，然后该应用将在图像中检测到的面部周围绘制一些矩形。 为此，我们只需使用Android API，例如： FaceDetector用于检测位图中的人脸 包含有关检测到的 面部 信息的 面部 对象 因此，我们必须在应用程序中执行三个步骤： 拍照 检测图片中的人脸 在检测到的脸部周围
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2023-09-15 08:31:51
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# Android 人脸检测
在现代科技发展的今天，人脸识别技术已经被广泛应用于各个领域，如安全监控、手机解锁、自动化支付等。而在Android平台上，我们可以通过一些现成的库来实现人脸检测功能，为我们的应用增添更多的智能特性。
## 人脸检测原理
人脸检测的原理是通过计算机视觉技术，使用一系列图像处理算法来检测和识别图像中的人脸部分。在Android中，我们可以利用OpenCV这个开源库来
原创
2024-03-08 04:54:31
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一 人脸识别系统结构图1显示了人脸识别系统所包含的各个模块，其中，图像采集模块用于采集包含人脸的图像；人脸检测跟踪模块用于确定视频中人脸的位置和大小，并确定同一个人在帧间的对应关系；而特征点定位模块用于定位眼睛、嘴巴等脸部特征点的位置；图像质量评估模块，用于从采集的同一个人的多张人脸图像中，根据人脸姿态和光照条件选择最适合识别的一张或者几张人脸进行人脸识别/认证；人脸特征提取模块用于根据
opencv图像处理 Haar级联 由于灯光、视角、视距、摄像头抖动以及数字噪声的变化，一个图像的细节可能会变得不稳定。但是人们在分类时却不会受这些物理细节方面差异的影响。因此，提取出图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有用。即：从图像中提取特征。虽然任意像素都可能影响多个特征，但特征应该比像素数少得多。由此两个图像的相似程度可以通
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2023-10-19 17:29:10
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Android中的人脸检测入门
随着Play服务8.1中引入了视觉库，作为一个开发者，Face Detection让你可以更容易的通过分析视频或图像来定位人脸(face)。一旦有了一个图像中人脸的列表，你就能获取到每个人脸的相关信息，比如方向，笑脸的概率，某人是睁眼还是闭眼，还有他们脸上特定的关键点(landmark)。 这些信息在很多应用中都有用，比如一个相机应用，
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2024-04-07 19:23:51
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自从Play Services 8.1中引入了Vision开发库，开发者可以方便地对视频或图像进行人脸定位。只要有一张包含了人脸信息的图片，你就可以收集每一张图片上的人脸信息，例如人脸的位置、是否微笑、睁眼或者闭眼和他们具体的面部特征。这些信息对于许多应用来说是非常有用的，例如一个相机应用可以利用这些信息做到当所有人都睁眼微笑的时候拍照，或者利用它增加一些搞笑效果，例如给照片中的人头上添加一个独角
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2023-08-29 01:32:20
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很多手机图片管理应用都开始集成人脸识别功能。一提到人脸识别，模式识别，滤波，BlahBlah 一堆复杂的技术名字戳入脑海中，立刻觉得这玩意儿没法碰，太玄乎了。其实Android SDK从1.0版本中（API level 1）就已经集成了简单的人脸识别功能，通过调用FaceDetector 我们可以在Android平台上实现Bitmap多人脸识别（一张图中有多个人脸出现的话）。周五啦，我就简简单单写
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2024-01-27 15:45:39
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下面是使用OpenCV通过在硬盘中读入图像来对其进行Haar人脸检测的代码。 //包含头文件
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
int main()
{
const char* cascade_name = "C:\\opencv249\\sourc
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2023-06-21 09:47:03
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教你使用开源opencv实现人脸检测人脸检测是现在比较常用的功能，比如出租车司机人脸与司机驾照照片对比，门禁系统中进入者的人脸与人脸库中的人脸进行对比。要实现人脸对比，首先要实现的是人脸检测，在摄像头拍摄到的一张图片中，正确的检测到人脸的位置这就至关重要。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。
一、利用人脸检测器识别人脸对于简单的人脸识别操作，Android已经提供了专门的识别工具，名叫人脸检测器FaceDetector，部分常用方法如下FaceDetector的findFaces方法可在指定位图中寻找人脸，找到的人脸结果放在该方法的第二个输入参数中，参数类型为人脸数组结构FaceDetector.Face[]。下面是人脸对象的常用方法说明：getMidPoint：获取人脸的中心点。ey
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2023-11-08 06:20:45
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本文为转载内容，由于找不到源作者链接，故特此说明。人脸识别各算法详解最近，由于工作需要，为了找到一款高效的人脸识别算法，对各种人脸识别算法都研究了一番，以下记录的是各算法的理论基础。一.MTCNN本文章主要介绍MTCNN算法的流程，MTCNN主要由三个框架组成，分别是PNet，RNet，ONet。下面将分别介绍这三个部分。理论基础：PNetProposal Network (P-Net)：该网络结
基于haar特征的Adaboost人脸检测技术本文主要是对使用haar+Adabbost进行人脸检测的一些原理进行说明，主要是快找工作了，督促自己复习下~~一、AdaBoost算法原理 AdaBoost算法是一种迭代的算法，对于一组训练集，通过改变其中每个样本的分布概率，而得到不同的训练集Si，对于每一个Si进行训练从而得到一个弱分类器Hi，再将这些若分类器根据不同的权值组合起来，就得到了强分类
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2023-11-15 15:11:53
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一、人脸检测分类人脸检测是指检测并定位到指定图像中的人脸，并且返回高精度的人脸框坐标。 目前的人脸检测方法大致可分为两类：基于知识和基于统计基于知识的方法 将人脸看作器官特征的组合，根据面部器官的特征和几何位置关系来检测人脸。例如模板匹配、人脸特征、形状与边缘、纹理特征、颜色特征等方法。基于统计的方法 将人脸看作二维像素的矩阵，通过大量的人脸图像样本来构造人脸模式空间，根据相似度来判断人脸是否存在
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2023-06-29 22:25:33
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关于人脸检测被折磨了半个月，前2周开需求会时需要要做一个“人脸认证上传功能，具体是打开前置摄像头，识别出用户的脸并且脸在一个指定的圆圈内然后自动保存这个状态的图像待用户是否确定上传”。听到这个需求我第一时间想到比较专业的图形处理库OpenCV。去github上面搜了一下关于openCV识别人脸的demo，样例确实有点多，也确实是可以实现 但是OpenCV库实在是有点大8M
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2024-01-27 15:44:57
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放假回来，闲着翻了下电脑看见一个人脸识别的Demo 照着做了下，遇到了一些小麻烦，好在做出来了，挺有意思。说一下环境：安装好了Tensorflow Pycharm 等环境，在网上看到了这份代码然后复制到Pycharm中，虚拟环境我设置为 Inherit global site-packages继承了全局的虚拟环境，这样不用每个包
OpenCV人脸检测例程分析目录 OpenCV人脸检测例程分析目录代码预览程序流程分析主程序detectAndDisplay函数流程细节分析级联分类器对象CascadeClassifier函数VideoCapture对象函数OpenCV函数 代码预览// cv3_face_detection.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
#include "stdafx.h"
#inclu
# Android OpenCV 检测人脸的实现指南
在现代应用程序中，图像处理和计算机视觉是非常热门的领域。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个用于图像处理的开源库，广泛应用于面部识别、目标跟踪和物体检测等任务。本文将指导你实现“Android OpenCV检测人脸”的功能。以下是整个实现过程的概述。
## 整体流程
为了便于理解，我
在现代移动应用程序中，人脸表情检测技术正日益成为提升用户体验的关键功能。通过分析用户面部表情，应用可以向用户提供更个性化的体验。然而，在开发支持此功能的 Android 应用时，开发者会面对多个版本之间的兼容性问题，迁移指南以及排错技巧的挑战。本文将系统地记录如何实现 Android 人脸表情检测，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展等多方面内容。
## 版本对比
