opencv-cmake 编译opencv4的缺失文件，包含ffmpeg、vgg_generated、boostdesc、ippicv等25个文件

vgg19.npy 实测真实可用 vgg19模型加载包

本下载提供VGG16-tensorflow/keras完整版，不是notop版！CSDN要求每下载链不超过200M，因此我打了3个子包，下载后请自行解压还原，提供CSDN给盆友们快速下载，花了些时间收集，收点成本费就是了^_^ 强烈鄙视坐地起价开50下载分而且还是notop版！需要notop版的请在我的下载专区查看。

脸部检测器 从我的视频中查找详细信息：（ ） 档案详细资料 Model_training.py ：使用此python文件训练模型 Image_final_try ：使用此文件，您可以对图像进行分类，无论其中是否有遮罩 Webcam_try.py ：这个特殊的oython文件将帮助您从网络摄像头或任何视频中检测遮罩/不遮罩。 Haarcascade_frontalface_alt.xml ：借助它，您可以检测面部特征。 此仓库的Github页数（（ ） 要在您的终端中运行此代码，请执行以下操作： *打开您的终端 更改目录至您下载此代码的位置 如果尚未安装python3，请先安装python3！ 运行python3 -m venv venv创建一个名为venv的虚拟环境。 运行source venv/bin/activate激活您的环境！ 编写pip install -r re

文件解压缩后放到/your path/modules/xfeatures2d/src目录下，在/your path/opencv_contrib/modules/xfeatures2d/cmake 中修改cmake文件中对应文件的路径信息。

VGG pytorch代码

包含以下文件： boostdesc_bgm.i boostdesc_bgm_bi.i boostdesc_bgm_hd.i boostdesc_lbgm.i boostdesc_binboost_064.i boostdesc_binboost_128.i boostdesc_binboost_256.i vgg_generated_120.i vgg_generated_64.i vgg_generated_80.i vgg_generated_48.i

vgg_16_2016_08_28模型-附件资源

输入层中原本固定采样区域分别加入偏移向量，然后在卷积核中通过双线性插值的算法将带有偏移向量的采样点集中在一起，并且使得带偏移向量的输出特征图与输入的特征图具有一致的空间分辨率，最终传递给下一个网络层。这样在不改变空间分辨率的情况下，实现对不规则图像特征的提取。

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