包含了对图像的识别、电脑固定区域的识别以及电脑摄像头或者视频文件的real time 识别

本文介绍一个大规模的人脸识别数据集：WebFace260M，由 4M identities（身份）和 260M 人脸组成，为百万级深度人脸清洗和识别提供了很好的资源。

卷积生成对抗网络之人脸识别（详细步骤讲解+注释版） 注释见代码内，讲解见本人博客

（语言：MATLAB）口罩识别系统（详细注释，界面，答疑）

指纹识别具体流程（二值化、细化等等），VC++6.0实现，适合本科研究生毕业设计

对图像“lanes”用canny边缘检测器，输出原始图像的梯度幅值图（可以用sobel）、非极大值抑制后的梯度幅值图、双阈值处理和搜索连接后的梯度幅值图、最后的梯度二值化图（阈值选取尽可能的保留车道线同时减少其他的非车道线），共4张图

本数据集为摔倒检测数据集，标注格式为VOC 目标检测框，格式XML，数量为1440

对图像“wheel”作霍夫圆检测检测车轮（可按照霍夫圆的快速检测算法），要求输出canny边缘检测的二值化图、霍夫圆快速检测得到的参数空间图（类似黑白亮度表示投票数量的图），最后输出车轮的检测图（原图上画有车轮的圆，比如用红色），共3张图。

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

ov7725 带FIFO 不断地将图像显示到屏幕上，在一帧产生中断后，主函数再通过对屏幕的RGB色彩读取，转换成HSL值 ，通过阈值判断 ，颜色匹配，腐蚀中心，就可以进行图像识别，适用于STM32野火开发板 ov7725摄像头