人脸识别--- ResNet 使用opencv和dlib构建人脸识别系统 安装dlib： 点安装dlib == 19.6.1 安装opencv：pip安装opencv-python 向下数据（ ） dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2 mmod_human_face_detector.dat.bz2 shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2

改训练集属于负样本，用于人脸检测时；

基于OpenCV的Hough变换的C++代码，包含Hough圆变换和Hough直线变换,实现图像检测

本文实例为大家分享了python利用Opencv实现人脸识别功能的具体代码，供大家参考，具体内容如下 首先：需要在在自己本地安装opencv具体步骤可以问度娘 如果从事于开发中的话建议用第三方的人脸识别（推荐阿里） 1、视频流中进行人脸识别 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import sys from PIL import Image def CatchUsbVideo(window_name, camera_idx): cv2.namedWindow(window_name) # 视频来源，可以来自一段已存好的视频，也可以直接来自USB摄像

由于C++语言的运行优势，多数算法模型在实际应用时需要部署到C++环境下运行，以提高算法速度和稳定性 主要讲述WIn10下在VS工程中通过Opencv部署yolov5模型，步骤包括： 1.python环境下通过export.py导出.onnx模型 2.C++环境下通过opencv的DNN模块进行模型导入和调用 部署完成后的检测效果如下图所示（CPU下运行，无加速！） 适合刚开始转战C++的算法小白

在opencv 3+的版本中，由于将SIFT，SURF这些有专利的算法单独提取到了opencv_contrib模块，因为官方给出的android sdk release版本中没有预先编译 opencv_contrib 至opencv库，要想在Android 中使用SURF, SIFT这些算法的C++实现，我们需要自己编译opencv_contrib opencv源码，从而获得opencv android sdk。

python使用opencv识别图片中的矩形，阔以识别交叉矩形，并进行分割

opencv图像基础操作（python版），opencv的一些最基本的操作，可供初学者参考，IDE为VS2017

openCV3.4.16 Linux下编译文件 解压直接可以使用 openCV3.4.16_WithContrib_LinuxBuild Ubuntu 21.04 64Bit下编译且使用正常 Cmakelists.txt 使用: ########## OpenCV set(OpenCV_DIR /home/x/install/openCV/share/OpenCV) #find required opencv find_package(OpenCV REQUIRED) message(STATUS "-- OpenCV_INCLUDE_DIRS:" ${OpenCV_INCLUDE_DIRS}) message(STATUS "-- OpenCV_LIBRARY_DIRS:" ${OpenCV_LIBRARY_DIRS}) # directory of opencv headers include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})

由于Qt 官方已经放弃qmake了，库中使用的cmake的方法加载库的，具体方法cmake中有描述