本项目从生活细节出发，将计算机视觉应用在饭堂人数检测上，结合软硬件设施：算法基于深度卷积神经网络模型，硬件基于树莓派 RaspberryPi3 Model B，终端为 Web APP 或者公众号平台，学生可以通过终端获取饭堂人数密度热力图。

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首先进行图片的读取，使用opencv的haar鼻子特征分类器，如果检测到鼻子，则证明没有戴口罩。如果没有检测到鼻子，接着使用opencv的haar眼睛特征分类器，如果没有检测到眼睛，则结束。如果检测到眼睛，则把RGB颜色空间转为HSV颜色空间。进行口罩区域的检测。口罩区域检测流程是首先把距离坐标原点的较近的横坐标作为口罩区域开始横坐标，离坐标原点较远的横坐标作为口罩区域结束横坐标。离坐标原点较远的纵坐标作为口罩区域开始纵坐标，离坐标原点较远的纵坐标与眼睛高度2倍的和作为口罩区域结束纵坐标。

基于Python的人脸识别课堂考勤系统（毕设）资料包，包内包含项目： 1.系统源码 2.GUI文件 3.数据库表文件 4.转换的GUI.py脚本文件 。。。。。。。。

通过调用摄像头捕获人脸，通过比对实现人脸识别

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Python语言，调用dlib训练好的人脸识别模型，完成人脸识别

主要介绍了用Python快速实现视频的人脸融合功能，本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

Pytorch implementation of face attention network

大华、海康摄像头人脸识别、抓拍资源； 支持大华、海康摄像头多路实时抓拍。也可支持其他视频流抓拍。 适用于摄像头监控及视频监控场景 实现人脸实时抓拍后用于人脸分析及识别