人脸检测演示（Flask应用） 这是一个非常简单的Flask应用，可让用户上传图片并检测图片中有多少张脸（如果有的话）。 在Heroku上托管 尝试。 使用以下命令生成pipfile： pipenv install opencv-contrib-python pipenv install Flask pipenv install gunicorn pipenv install numpy 添加以下buildpack： 并包含要安装的apt软件包名称的Aptfile 码头工人 基于以下内容的Docker容器： : 要构建docker映像并在本地运行： cd face_det

Android OpenCv 人脸检测 包含正脸检测和侧脸检测，检测到人脸之后绘制矩形框框。下载即可使用，不需要安装opencv提供的多余的apk

人脸识别 通过深度学习实现的人脸检测和识别系统。 人脸数据集 非人脸数据集 带有滑动窗口的人脸检测

此文档有关于人脸检测的分类介绍、现状和发展趋势，写论文的参考文献

matlab多人人脸识别代码面对一切 人脸检测对齐识别重建基于github上的一些项目，旨在构建最先进的人脸系统。 目前重构不可用，代码不优雅。 参考 项目 纸 特征 mtcnn align casia 数据集（cpp 实现 matlab cp2tform） 455594张图片algin 453078成功，耗时约1.11小时，希望有人能提高检测率，减少运行时间。 对齐示例 失败的例子 合二为一，mtcnn检测，openpose对齐，cln跟踪和球面识别 安装 要求 OpenCV (>=3.0) 提升 (>=1.63) CUDA (>=8.0) 符合 安装所有要求 git 克隆 将 CMakeList.txt 中的第 44 和 45 行更改为您的 spherecaffe 对应目录 cd face-everthing && mkdir build && cd build && make -j4 运行示例 下载训练好的模型（代码：juk3） 修改example/mtcnn_align_dataset.cpp，把输入参数改成你的 修改example/all_in_one.cpp，把输入参数改成

调用Face++人脸检测免费API进行人脸检测，并绘制出人脸框

小程序-人脸检测.zip

原始数据来源于开源数据集AIZOO，标注了戴口罩人脸和不戴口罩人脸两个目标类别，可用于口罩人脸检测。原数据集的标签文件是.xml格式的，经过筛选整理后改成了YOLO适用的.txt文件，可直接用于YOLO系列算法训练。共7872张带人脸的图像，训练集中有6057张，测试集中1815张。

本教程目的为让开发者了解深度学习中的完整流程，这包括：** 1.数据集导入及预处理流程 2.网络模型选择及参数设置流程 3.模型训练及导出流程 4.模型加载/优化并得出推断结果 本教程采用了以下主要的软硬件环境：** 1.NVIDIA Xavier NX 2.Jetpack 4.6 3.TensorRT 8.0.1 4.Pytorch 1.10.0 5.Python 3.6.9 6.Opencv 4.1.1

基于 Adaboost 的人脸检测系统的设计与实现(opencv+Python)-附件资源