毕业设计| 树莓派与OpenCV实现人脸识别 一个可以用于毕业设计参考的人脸识别项目 如果有做人脸识别毕设的同学，可以在此基础上，做更深入的研究 硬件及环境： 树莓派3B V1.2 摄像头罗技C170 树莓派系统：bullseye python 3.9.2 opencv-python 4.5.3.56 opencv-contrib-python 4.5.3.56 numpy 1.21. 人脸识别的本质其实就是构建一个人脸信息的数据库，电脑比对摄像头采集到的人脸信息和数据库中存放的数据，从而得到一个比对的结果

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉功能。在本示例中，我们将深入探讨OpenCV如何实现简单的人脸识别，主要聚焦于使用预训练的Haar级联分类器，如`haarcascade_frontalface_default.xml`。 ### 人脸识别的基本原理 人脸识别是计算机视觉领域的一个经典问题，通常涉及特征提取、人脸检测和匹配等步骤。OpenCV提供了一种基于Haar特征和Adaboost算法的级联分类器来检测图像中的人脸。 #### Haar特征 Haar特征是一种用于图像分析的简单但有效的特征表示方法。它们是由矩形结构组成，可以捕捉图像中的边缘、线和区域信息。例如，水平、垂直和对角线的差异可以帮助检测眼睛、鼻子和嘴巴等面部特征。 #### Adaboost算法 Adaboost（自适应弱分类器组合）是一种机器学习算法，用于构建强分类器。在人脸识别中，Adaboost会从大量弱Haar特征中挑选出能够最好地区分人脸和非人脸的特征，形成一个级联分类器。 ### `haarcascade_frontalface_default.xml` 这个XML文件是预先训练好的级联分类器，包含了多级的决策规则，用于检测图像中的正面人脸。每一级都是一组弱分类器，通过多数表决的方式决定是否为人脸。级联结构的设计使得大部分非人脸区域在早期阶段就被快速排除，减少了后续计算的负担。 ### 使用OpenCV进行人脸识别 在Python中使用OpenCV进行人脸识别，首先需要加载`haarcascade_frontalface_default.xml`文件，然后对输入图像或视频帧进行处理： ```python import cv2 # 加载预训练的人脸检测模型 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') # 读取图像 image = cv2.imread('image.jpg') # 转换为灰度图像，因为级联分类器通常需要灰度图像 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30)) # 在检测到的人脸上画矩形框 for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) ``` 上述代码会检测图像中的所有正面人脸，并在每个检测到的人脸上画出绿色矩形框。 ### 扩展应用 除了基本的人脸检测，OpenCV还支持其他复杂的任务，如眼睛、嘴巴的检测，甚至更高级的人脸识别，如使用Eigenfaces、Fisherfaces或LBPH（局部二值模式直方图）算法进行特征提取和识别。这些方法可以帮助我们实现更复杂的应用，比如身份验证、情绪分析等。 OpenCV的人脸识别功能强大且易于使用，结合预训练的级联分类器，使得在各种项目中实现人脸识别变得非常方便。无论是学术研究还是商业应用，OpenCV都是一个值得信赖的工具。

环境： Windows 10 pro x64 Visual Studio 2015 OpenCV4.9.0 算法： Face Detection with YuNet Face Recognition with SFace

文件内容包含：deploy.prototxt、deploy_lowres.prototxt、opencv_face_detector.pbtxt、solver.prototxt、test.prototxt、train.prototxt、weights.meta4、download_weights

openCV android 开发demo，在Android平台实现目标检测和目标追踪、目标检测、人脸检测、眼睛检测、微笑检测、上半身检测、下半身检测、全身检测。

php的opencv库, 用于人脸识别和检测，原factdetect的修改，加上了眼睛识别的两个图片的对比 用于识别人脸 先安装好opencv, 再安装此扩展， 此扩展安装方法 ./configure make make install 修改php.ini加入此扩展, 重启apache，直接调用函数 共4个函数: face_detect() face_count() face_match() face_eye_detect() 看php文件示例

ORL人脸数据集共包含40个不同人的400张图像，是在1992年4月至1994年4月期间由英国剑桥的Olivetti研究实验室创建。

自己写的opencv人脸识别 返回检测标签和可信程度 摄像头实时监控 希望对大家有算过帮助， 欢迎提问谢谢

前段日子，写了个人脸检测的小程序，可以检测标记图片、视频、摄像头中的人脸。效果还行吧，用的是opencv提供人脸库。至于具体的人脸检测原理，找资料去啃吧。 环境：VS2013+OPENCV2.4.10+Win8.1 一、基于对话框的MFC 首先，新建一个基于对话框的MFC应用程序，命名为myFaceDetect（取消“安全开发周期（SDL）检查”勾选，我自己习惯取消这个）。   放置Button，设置Button的ID和Caption。 图片按钮——ID:IDC_FACEDETECT 视频按钮——ID:IDC_FACEV 摄像头按钮——ID:IDC_FACEC 二、添加消

1，从OpenCV官网下载的4.6.0安装包，默认不包括opencv_contrib模块，opencv_contrib模块包含了人脸检测和识别需要的相关接口。 2，该安装包在Windows10环境，使用CMake 3.21.0 + OpenCV4.6.0 + contrib4.6.0 + VS2022编译的OpenCV安装包，下载后放到本地电脑，在工程中引用库即可使用。 3，编译过程，可参考笔者博客 https://chexl.blog.csdn.net/article/details/127808455?spm=1001.2014.3001.5502