内容概要：本文档详细介绍了MediaPipe人脸检测项目在Linux系统上的安装、配置和运行步骤。首先讲解了通过Bazelisk安装和管理Bazel的方法，包括下载、赋予执行权限、验证安装等步骤。接着阐述了MediaPipe的三种导入或下载方式，并重点描述了如何安装OpenCV和FFmpeg，包括使用包管理器安装预编译库、从源代码构建等方法。此外，文档还涉及了CUDA或GPU加速的配置，以及C++和Python版本的“Hello World”示例的编译与运行。最后，针对常见的编译错误如GCC版本不兼容、Python路径设置错误等提供了详细的解决方案。 适合人群：具备一定Linux操作基础，对计算机视觉或机器学习领域感兴趣的开发者，尤其是希望在嵌入式设备或Linux平台上实现人脸检测功能的研发人员。 使用场景及目标：①帮助开发者在Linux系统上快速搭建MediaPipe人脸检测环境；②解决在编译和运行过程中可能出现的技术难题；③为后续深入研究MediaPipe或其他相关项目提供基础支持。 阅读建议：由于涉及到较多命令行操作和技术细节，建议读者在实际环境中跟随文档逐步操作，同时注意根据自身环境调整相关配置参数。对于遇到的问题，可以参考文档提供的常见问题解决方案，并结合自身情况进行排查和解决。

基于基于FPGA的人脸检测系统设计的人脸检测系统设计选取一种由粗及精的方法，综合采用基于彩色图像的肤色检测方法和基于几何特征的灰度检测方法，在传统肤色检测算法的

毕业设计基于Haar特征与AdaBoost算法的人脸检测系统源码+使用说明.zip已获导师指导并通过的高分项目。 毕业设计基于Haar特征与AdaBoost算法的人脸检测系统源码+使用说明.zip已获导师指导并通过的高分项目。 毕业设计基于Haar特征与AdaBoost算法的人脸检测系统源码+使用说明.zip已获导师指导并通过的高分项目。 毕业设计基于Haar特征与AdaBo ======================================== 训练样本： MIT人脸数据库 样本尺寸：20*20px 样本个数：5971个样本，其中人脸样本为2429个 faces文件夹 包含人脸样本 nonfaces文件夹 包含非人脸样本 ======================================== 测试样本： 加州理工大学 人脸数据库 样本尺寸：896*592px 包含450个样本 faces_test文件夹 （程序剔除了部分非人脸样本，实际检测样本数约为440个） ========================================

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。 　　

系统原型,适合中等水平,也包括初级新手学习的人脸识别系统,比较全面.里面包含图像处理,模式识别相关的只是.综合只是比较多,值得学习.

通过对基于Haar-like特征的AdaBoost人脸检测算法研究，利用由该算法训练的级联分类器和计算机视觉类库OpenCV进行人脸检测系统设计，实现了基于静态图像、摄像头视频和avi视频的人脸检测与标记，以及标记后的人脸区域图像实时显示和存盘。此外，在VC++6.0环境下实现了对人脸检测系统软件界面的开发。实验结果表明，该检测系统开发周期短，检测速度快，实时性强，检测率高，可作为人脸识别和人脸跟踪系统的开发基础。

基于视频流的人脸检测系统、有演示窗、完整源代码……

基于 Adaboost 的人脸检测系统的设计与实现(opencv+Python)-附件资源

目前新冠状病毒横行，还没有什么特别快速的确诊方法，现在只能通过检测体温来做初步的检查，避免大范围传染，但是人工手持式测温仪还是有近距离检测，既费时费力又有传染风险。 科技是第一生产力，所以没事构思一个低成本的智能的测温设备，基于热成像和摄像头实现实时监测温度并记录温度超标的人员信息，通过通过声音提醒。 为了快速开发，拿出树莓派开干，经过几天的调试，效果如下： 首先，确定有人过来，然后同时获取人脸图像和热度图； 第二，匹配人脸测温区域，检测温度值是否小于设置阈值； 最三，如果温度大于阈值，通过喇叭发出提示声音，并且播报检测温度。 最后，保存人脸和测温数据，通过网络传输到监控平台，方便后期跟踪检