大致思路：训练人脸识别模型--->检测人脸--->识别人脸 环境：win10/vs2017/opencv3.4.0(需要把opencv_contrib-3.4.0编译进去) /c++PS：旧版opencv包含contrib模块，后来就从opencv3里分离出去了，需要自己编译 在OpenCV 3.
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2023-07-26 22:01:33
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前言1.OpenCV官方训练好的人脸和眼睛的级联分类器，3.30的版本都放在opencv\sources\data这个文件夹下，在OpenCV这个文件夹中，主要有 Haar特征 和 LBP特征进行人脸检测，其中“lbpcascades”，“haarcascades”，“hogcascades”，这三个文件夹，分别放表示通过“haar”、“hog”和“lbp”三种不同的特征而训练出的分类器。"haa
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2024-04-16 13:41:45
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//Haar特征检测，人脸识别算法，是用xml作为训练后的分类器做的
#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<Windows.h>
using namespace std;
int main()
{
//加载Haar特征检测分类器
//
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2024-08-09 15:24:33
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python+opencv实现人脸识别 安装OpenCV1.读取文件&灰度转换#导入cv模块
import cv2 as cv
#读取图片
img = cv.imread('face1.jpg')
#灰度转换
gray_img = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
#显示灰度图片
cv.imshow('gray',gray_img)
#保存灰度图片
cv
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2024-02-20 12:35:51
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基于CNN的快速人脸识别深圳大学的于仕琪老师发布的人脸检测库：libfacedetectio 于昨日正式开源。这是一个基于CNN的人脸检测的开源库，CNN模型权重信息已在C源文件中转换为stastic variales。也就是说我们需要的模型权重不再是某个特定格式的文件，而直接是.cpp。面部识别源代码不依赖于任何其他库。因此在速度上还是精度上，都有巨大的优势，是目前已知开源库中最好用的一款。下面
文章目录前言一、下载安装opencv库二、找到级联分类文件 前言原本只是记录下如何安装及找到级联分类器xml文件的，结果发现坑还很多… 全部重新写过一、下载安装opencv库因为Wall的存在，所以正常的安装方法是不可能的, 一点也不Great。 从国内镜像网站下吧，阿里或清华都行。想想也挺悲哀的，堂堂国内国际一顶流学府，被迫搞此营生。重点：opencv 分核心版(opencv-python)和
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2024-08-06 13:11:27
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1.环境搭建：见上一篇博客整个项目的结构图： 2.编写DetectFaceDemo.java,代码如下： package com.njupt.zhb.test;import org.opencv.core.Core;import org.opencv.core.Mat;import org.opencv.core.
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2013-08-17 22:31:00
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2014-01-02 09:13:00
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1.环境搭建：见上一篇博客2.编写DetectFaceDemo.java,代码如下：package com.njupt.zhb.test;import org.open
原创
2022-10-20 10:42:59
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记录下笔者源码编译 opencv 的过程( Ubuntu 环境下 )，以及某些报错的解决方法，希望可以帮助有需要的人... 源码编译 opencv 的主要流程 1.获取 opencv 源代码，用户可以在 opencv-github 获取对应版本的 opencv 源代码，并将其解压；upzip opencv-3.2.0.zip -d ~ //解压 .zip 文件，
分两部分：
（一） 下载glut，并将其放置到适当的位置
（二） 进行vs2005项目属性配置
OpenGL作为当前主流的图形API之一，它在一些场合具有比DirectX更优越的特性。
1、与C语言紧密结合。
OpenGL命令最初就是用C语言函数来进行描述的，对于学习过C语言的人来讲，OpenGL是容易理解和学习的。如
opencv3 lib opencv_aruco346d.lib opencv_bgsegm346d.lib opencv_bioinspired346d.lib opencv_calib3d346d.lib opencv_ccalib346d.lib opencv_core346d.lib ope
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2021-04-11 21:01:00
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OpenCV 3 的改动在哪？C 风格的API很快将会消失，完全被C++的API替代，代码更加简洁
原创
2023-06-25 07:16:38
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一、参考资料从源码安装ＯpenCV，使用python在ubuntu下安装opencv4.1.0详细步骤ubuntu16.04下编译安装OpenCV3.4.5步骤(超详细)ubuntu：安装及使用OpenCV4.1.0（C++/python）OpenCV 4.1.0 安装官方文档OpenCV3.3+CUDA9.0+Cmake3.9 环境搭建linux平台编译cuda版本opencv编译opencv
虽然安装过很多次的OpenCV了，但是每次安装还总是一不小心就会安装错误，实在令人纠结,为了防止遗忘特记录下安装步骤，同时也供朋友们作为参考O(∩_∩)O~ 安装之前提醒大家看清系统的版本，不同版本系统之间会有一些不同，避免浪费不必要的时间。我们从设置系统环境变量开始：1、将系统变量中的PATH后面加上 C:\opencv3.1\opencv\build\x64\vc12\bin&nb
摘要：本文简单介绍鸿蒙系统 + Hi3861 的WiFi小车开发适合群体：适用于润和Hi3861开发板13.1 小车介绍基于鸿蒙系统 + Hi3861 的WiFi小车首先，我们得有一套WiFi小车套件，其实也是Hi3861 加上电机、循迹模块、超声波等模块。小车安装完大概是这样：13.2 电机驱动我们这里先只做最简单的，驱动小车的电机，让小车跑起来。电机的驱动板如下图，目前电机驱动芯片用的是L91
文章目录前言一、对象检测初始化二、获取样本三、读取样本四、训练数据五、识别人脸六、完整代码 前言 人脸识别算法用的是Eigenface算法。 Eigenface算法原理：计算平均脸->计算协方差矩阵->计算特征值->计算特征矩阵->得到特征脸->将图片与特征脸对比识别人脸。 一、对象检测初始化定义一个CascadeClassifier对像来检测人脸，先使用loa
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2023-07-11 07:12:57
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文章目录前言一、face_recognition1.1 安装1.2 检测人脸位置1.3 识别人脸二、PaddleDetection2.1 安装2.2 运行三、DeepFace3.1 安装3.2 检测人脸位置3.3 人脸属性分析四、insightface4.1 安装4.2 运行五、SeetaFaceEngine5.1 编译5.2 人脸检测5.3 face alignment5.4 人脸检测相似率六
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2024-08-10 18:28:33
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本文中的知识来自于Mastering opencv with practical computer vision project一书。shape model形状模型，就是训练数据表示为什么样的形状模型；feature detector特征检测，检测目标脸中的特征；fitting algorithm适应算法，就是匹配算法，匹配检测到的目标特征点和训练
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2024-05-09 20:49:50
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#include <opencv2\opencv.hpp>#include <iostream>using namespace std;using namespace cv;int main(){ Mat img = imread("./test.jpg"); cvtColor(img, img, CV_BGR2GRAY); for (int i = 0; i < img.rows; ++i) { for (int j = 0; j < img.col
原创
2021-07-13 18:22:30
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