跌倒检测两个流cnn 使用两流卷积神经网络（CNN）和运动历史图像（MHI）进行实时跌倒检测 该存储库包含使用两流CNN的实时跌倒检测模型的代码。 光流被“运动历史图像”（MHI）取代，可以进行实时推断。 utils.py文件包含用于生成数据的实用程序代码，train_model.py文件创建并训练模型，而fall_detection.py文件包含使用FDD数据集上的weights文件夹中的权重运行模型的代码。视频或您的网络摄像头。 有关模型架构，性能以及在不久的将来会出现的演示画面/图片的详细说明。 在生成的数据子集上实现了相当不错的交叉验证错误率。 当前致力于获取更多数据并完善数据生成技术。

通过广泛的交流，已经推进了用图片区分个人。 尽管如此，独特的手指印象或视网膜检查的功能不那么强大。 这份报告描述了普利茅斯大学视觉观察和自治模块尝试的比正常任务更小的面部检测和识别。 它报告了开放计算机视觉 (OpenCV) 库中可访问的创新以及使用 Python 执行它们的技术。 对于人脸识别，使用了 Haar-Cascades，而对于人脸识别，使用了 Eigenfaces、Fisherfaces 和 Local 双示例直方图。 描述的过程包括框架每个阶段的流程图。 接下来，显示了结果，包括通过交流遇到的困难所追求的情节和屏幕截图。 报告以创作者对冒险和潜在应用的感受结束。 本文的意思是执行依赖于 Haar Cascade Classifiers 策略的人脸识别编程代码，并在 Raspberry Pi 阶段有效地实现该代码以进行连续识别。 在本文中，尝试在设备阶段执行面部确认计算，这是基本的，但在使用上是富有成效的。 面部检测和识别的产品源代码是利用 Opencv 和 Python 编写的。

open CV 书+代码

opencv 3.4.1可 集合微软官网的vc vc系列开发数字图像处理。

基于Open cv 实现的人脸识别，内包括Py代码和自己写的课程项目论文。绝对良心啊。可用于课程项目参考。

利用CMake进行openCV4.5.1+openCV contrib源码编译，congfig时需要下载的文件，共17个。含使用方法。 文件包含：f8e65dbe4a3b4eedc0d2997e07c3f3fd-ffmpeg_version.cmake等17个文件。

编译好的OpenCV，32位，可以直接引用，本人一直在用，现在贡献出来

基于 Open CV的 运动车辆检测跟踪系统（源代码），大家有兴趣看看

opencv 开发必备工具，众多的例程，附带图片。

VC++ 结合Opencv 实现模板的匹配，可以用于目标的识别也可实现目标的跟踪