matlab图形图像二值化代码 PandaHeadMemeGenerator 描述 使用 MATLAB 实现从您自己的面部照片中自动生成熊猫头表情包。 特征 旋转照片直到可以识别出人脸。 人脸识别后分别识别眼睛、鼻子和嘴巴。 显示每一步的所有识别结果，让您选择正确的。 如果面部对称轴不垂直，计算其角度并稍微旋转照片以提高面部识别的准确性。 为了获得面部表情的最佳二值化，可以手动调整参数。 灰色风格，4级灰度（像素风格）或二值化风格（黑白）可以通过使用可选参数“模式”（见用法）来选择。 最多可以在 PandaHead 下方添加两行文字，使其成为最终的表情包。 要求 用法 函数 PandaHeadGenerator.m input_image：将生成模因的面部照片的文件名及其关联路径。 它将由“ imread ”加载，因此支持常见的图片格式。 例如，“ E:\folder_one\kid.jpg ”。 此外，高分辨率图片是首选。 input_template：熊猫头模板的文件名及其关联路径。 它可以在这里下载： output_image：生成的 PandaHead 模因的文件名。 其文件扩

基于计算机视觉和机器学习的人脸检测及人脸识别系统源码+数据资料.zip本项目是基于OpenCV2跨平台计算机视觉和机器学习软件库的人脸检测及人脸识别系统， 采用Web应用作为用户和管理的交互页面。 系统人脸识别模块的图像处理采用PIL(Python Image Library)。 BPL是python的第三方图像处理库，但是由于其强大的功能与众多的使用人数，几乎已经被认为是python官方图像处理库了 软件架构 Flask：Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用程序框架。 OpenCV2：OpenCV2是一个跨平台计算机视觉和机器学习软件库。 LayUI：layui（谐音：类UI) 是一款采用自身模块规范编写的前端 UI 框架，遵循原生 HTML/CSS/JS 的书写与组织形式，门槛极低，拿来即用。且是国人开发，拥有较为完善的中文文档。 Pymysql及PooledDB：PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务器的一个库。DBUtils是一套Python数据库连接池包，并允许对非线程安全的数据库接口进行线程安全包装。

根据人脸检测年龄数据集，由100多个视频中收集的100名印度演员的19000张图像组成。所有的图像都是从视频帧中手动选择和裁剪，从而在比例、姿势、表情、照明、年龄、分辨率、遮挡和化妆方面具有高度的可变性。

基于mtcnn+facenet网络实现简单人脸检测识别系统python源码+训练好的模型文件+项目说明.7z 这两个工程都是keras模型, 所提供的模型文件都只有权重没有网络结构, 我利用作者提供的网络定义和权重文件重新生成了带有网络结构的权重文件. 比如原先只有权重的模型文件pnet.h5, 生成含网络结构和权重的模型文件PNET.h5. 接着用keras2onnx工具把它(PNET.h5)转换成了onnx模型pnet.onnx, 其他胶水部分的逻辑没什么变化. 具体的转换代码请参考keras_onnx.py文件. 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

基于Haar特征与AdaBoost算法的人脸检测的实现

基于深度学习的人脸识别

内含可用人脸识别算法代码

本文从人脸检测算法入手，总结基于FPGA上的嵌入式系统设计方 法，使用IBM的Coreconnect挂接自定义模块技术。经过训练分类器、 定点化、以及硬件加速等方法后，能够使人脸检测系统在基于Xilinx 的Virtex II Pro开发板上平台上，达到实时的检测效果

1.引言 　　OpenCV（Intel·Open Source Computer Vision Library）是Intel 公司面向应用程序开发者开发的计算机视觉库，其中包含大量的函数用来处理计算机视觉领域中常见的问题，例如运动分析和跟踪、人脸识别、3D 重建和目标识别等[1].可以通过访问https://www.source- forge.net/projects/opencvlibrary 获得OpenCV 库以及相关的资料。另外， 还可以通过访问https://www.yahoogroups.com/group/OpenCV, 对于OpenCV使用中的一些问题与经验进行讨论。 　　

1.本程序主要处理BMP位图。 2.为了方便读者学习，程序各步骤都被拆分开实现了，通过点击相应按钮可以看到每个步骤处理的结果。 3.如果是进行人脸识别，需要先打开一幅位图依次进行“人脸检测与定位”操作和“人脸特征标注”操作，然后再打开需要比较的第二幅位图，也是依次进行所有操作，最后进行识别以区分先后两个人脸。