openCV人脸检测的C++代码

检测视频中人数_人脸识别_OPENCV_C++

1、资源内容：毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书 2、学习目标：快速完成相关题目设计； 3、应用场景：课程设计、diy、毕业、参赛； 4、特点：直接可以编辑使用； 5、使用人群：设计参赛人员，学生，教师等。 6、使用说明：下载解压可直接使用。 7、能学到什么：通过学习本课题的设计与实现， 学习内部架构和原理，为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 ， 同时也为后续的作品创作提供有力的理论依据、实验依据和设计依据， 例如提供一些开源代码、设计原理和电路图等有效的资料，而且本设计简单， 通俗易通，易于学习，为不同使用者提供学习资源，方便快捷， 是一种有效且实用的，同时也是一份值得学习和参考的资料。

注意这里提取到的人脸图片的保存地址要改成自己要保存的地址 opencv人脸的检测模型的路径也要更改为自己安装的opencv的人脸检测模型的路径 import cv2 save_path = 'F:\\face_photo_save\\chenym\\' cascade = cv2.CascadeClassifier("D:\\opencv249\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt_tree.xml") cap = cv2.VideoCapture(0) i = 0 while True: ret

基于OpenCV的人脸识别例子，识别率80%左右。

人脸相似度识别，程序不大。短小精悍。配置好了可以运行

Python调用OpenCV实现人脸识别，供大家参考，具体内容如下 硬件环境： Win10 64位 软件环境： Python版本：2.7.3 IDE：JetBrains PyCharm 2016.3.2 Python库： 1.1) opencv-python(3.2.0.6) 搭建过程： OpenCV Python库： 1. PyCharm的插件源中选择opencv-python(3.2.0.6)库安装 题外话：Python入门Tips PS1：如何安装whl文件 1.先安装PIP 2.CMD命令进入D:\Python27\Scripts里面后再执行PIP命令安装pip install

实现流程 从摄像头获取视频流，并转换为一帧一帧的图像，然后将图像信息传递给opencv这个工具库处理，返回灰度图像（就像你使用本地静态图片一样） 程序启动后，根据监听器信息，使用一个while循环，不断的加载视频图像，然后返回给opencv工具呈现图像信息。 创建一个键盘事件监听，按下”d”键，则开始执行面部匹配，并进行面具加载（这个过程是动态的，你可以随时移动）。 面部匹配使用Dlib中的人脸检测算法来查看是否有人脸存在。如果有，它将为每个人脸创建一个结束位置，眼镜和烟卷会移动到那里结束。 然后我们需要缩放和旋转我们的眼镜以适合每个人的脸。我们将使用从Dlib的68点模型返回的点集来找到眼

本文实例为大家分享了Python OpenCV利用笔记本摄像头实现人脸检测的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1.安装opencv 首先参考其他文章安装pip。 之后以管理员身份运行命令提示符，输入以下代码安装opencv pip install --user opencv-python 可以使用以下代码测试安装是否成功 #导入opencv模块 import cv2 #捕捉帧，笔记本摄像头设置为0即可 capture = cv2.VideoCapture(0) #循环显示帧 while(True): ret, frame = capture.read() #显示窗口第一个参数是窗口名

下午的时候，配好了OpenCV的Python环境，OpenCV的Python环境搭建。于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别，如下文。 必备知识 Haar-like 通俗的来讲，就是作为人脸特征即可。 Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。 opencv api 要想使用opencv，就必须先知道其能干什么，怎么做。于是API的重要性便体现出来了。就本例而言，使用到的函数很少，也就普通的读取图片，灰度转换，显示图像，简单的编辑图像罢了。 如下： 读取图片 只需要给出待操