基于matlab的人脸检测程序代码OpenCV Open CV 代表“开源计算机视觉”。 它是一个预定义的算法库，主要用于计算机视觉应用，如物体检测、人脸检测、人员/车辆计数、生物识别等。 Open CV 使新的 AI 识别系统更容易采用以前的模型框架。 采用的框架可以保持不变或稍作修改，因此可以节省再次制作类似代码的时间。 Open CV 是使用 C++ 创建的，可以与许多语言一起使用，如 Java、MATLAB、C++、Python。 [8] Python 被认为是与 Open CV 一起使用以创建基于目标检测的程序的最佳语言： 字典 ii 支持 Python。 简单的 OOP（面向对象的编程系统） iii． Python 有一个开放和免费的源代码 iv。 它易于阅读和可编程 v。python vi 中使用从零开始的编号。 Python的一个模块可以嵌入很多功能[8] （附上 .docx 文件以供下载）

使用Yolo神经网络实现人脸检测完整程序（测试通过）

python程序，使用OpenCV完成对图片和视频中人脸检测

该代码能很好的实现人脸检测，有比较理想的识别率

MATLAB人脸检测程序，在MATLAB环境下能够检测出人脸

Viola-Jones检测框架 这是Viola-Jones检测框架的实现，用于人脸检测。 要求 Viola-Jones Framework的此实现需要python版本3.5.2，并取决于以下模块： 模块 版本 评论 麻木 1.13.3 科学的 1.0.0 的OpenCVPython的 3.4.0.14 用于捕获图像 scikit学习 0.19.1 用于改组数据 用法 运行以下命令以开始人脸检测： python detect.py 主要概念 类似Haar的功能 Viola和Jones提出了类似Haar的特征，以适应使用Haar小波的想法（来自Papageoriou等人）。 在此工具中，使用了五种类似Haar的特征。 它们是：左右，上下，水平居中，垂直居中，对角线。 整体形象 为了加快特征提取过程，使用了称为积分图像的图像中间表示。 AdaBoost AdaBoost是Adap

基于matlab的人脸检测程序代码该项目基于 libfacedetection.train。 修复了有关图像路径的“WIDER_FACE”列表不可用的加载数据的错误。 添加用于为训练数据集添加新数据的工具。 在 PyTorch 中训练 libfacedetection 它是 的培训计划。 源代码基于 和 。 内容 安装 按照官方说明安装 >= v1.0.0。 克隆这个存储库。 我们将克隆的目录称为$TRAIN_ROOT 。 git clone https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection.train 安装依赖项。 pip install -r requirements.txt 注意：代码基于 Python 3+。 训练 下载数据集，将图片放在这个目录下： $TRAIN_ROOT /data/WIDER_FACE_rect/images 并从以下位置创建到此目录的符号链接 $TRAIN_ROOT /data/WIDER_FACE_landmark/images 使用 WIDER FACE 训练模型： cd $TRAIN_ROOT /tasks/t

简单易懂的人脸检测程序，基于opencv自带的分类器，可直接运行

对输入的图片img进行多尺度行人检测，SVM分类超平面

用C语言实现的基于adaboost算法的人脸检测程序及人脸库 用C语言实现的基于adaboost算法的人脸检测程序及人脸库