海康网络摄像头（普通，非人脸识别摄像头）人脸检测抓图，测试版  网络摄像头用过海康和大华，其他的品牌没调试过，海康和大华流程基本都一样，windows我用的是C#，用的是海康摄像头，Android用过大华摄像头     我主要是用来人脸检测，然后把数据发送到服务器，用来人脸识别1：n，人脸图片放在photo里 企鹅601209821

用于构建特征提取器（predictor）的人脸训练模型 具体请见我的博客http://blog.csdn.net/sunmc1204953974

这是本人在本科时期的毕业设计，基于opencv的平台自己实现的一篇人脸检测程序。这里面包含了本文主要依据的那篇经典论文，部分人脸库和源程序，当然，检测率虽然不高，但主要思想还是体现出来了。

人脸检测，OPENCV的所有工具都有，照着做进行人脸检测训练

绘制PyQT界面，调用摄像头显示人脸信息。在界面中，用户通过点击不同的按键可以实现多种功能：打开和关闭摄像头，用方框框出人脸实现人脸的检测，绘制出人脸的特征点（包括眼睛，鼻子和嘴巴），最后将检测结果截图保存。

RetinaFace 预训练模型权重文件

C#视频人脸识别画框 运行程序有相关代码说明 动态画框。识别视频上人脸部位

此程序是基于matlab的仿真 共有五个程序 程序都是好使的 没有错误 只要在电脑F盘中存入一张 名为"face3.jpg‘再 运行程序 即可好使 此程序用于人脸图像处理 检测 和定位 其中人脸处理包括图形转换 灰度图像直方图均衡化 灰度图像直方图均衡化 灰度图像平滑与锐化处理 和及加入噪声后图像的锐化 人脸边缘检测 和人脸定位。

（给Python开发者加星标，提升Python技能） 编译：机器之心，作者：Maël Fabien 本教程将介绍如何使用 OpenCV 和 Dlib 在 Python 中创建和运行人脸检测算法。同时还将添加一些功能，以同时检测多个面部的眼睛和嘴巴。本文介绍了人脸检测的最基本实现，包括级联分类器、HOG 窗口和深度学习 CNN。 我们将通过以下方法实现人脸检测： 使用 OpenCV 的 Haar 级联分类器 使用 Dlib 的方向梯度直方图 使用 Dlib 的卷积神经网络 本文代码的 Github 库（以及作者其他博客的代码）链接： https://github.com/maelfabien

找了好久，费尽心血才找到