使用Haar-Cascade分类器，OpenCV和Python的人脸识别
使用Python和OpenCV简单人脸识别算法
博客
要求
Python 3.6
pip install opencv-contrib-python
大纲
该项目包括3个部分，分别是：
创建数据集（face_datasets.py）
训练模型（training.py）
人脸识别（face_recognition.py）
怎么跑？
确保具有可执行权限。 （chmod 777。）
pip install -r requirements.txt
请确保您在同一目录中有名为“数据集”和“培训师”的文件夹。 （可选，我已经放置了代码，因此如果不存在它将创建它。）
在命令行中运行face_datasets.py以将您的面部图像作为数据集。 不要忘记为每个人的脸部设置唯一的ID（您需要每次都编辑代码，或者只是将id
2023-04-04 16:23:13
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用VS2010 + OpenCV 2.4.9 实现简单人脸识别，供大家参考，具体内容如下
首先放效果图（为了防止辣眼睛，后期处理了下）：
首先声明，我是在参考其他文章的基础上实现的。
切入正题：
1 设置控件
首先新建一个基于Dialog的MFC程序的工程，工程名为FaceDetect ；
然后在IDD_FACEDETECT_DIALOG对话框中添加一个Picture 控件，ID命名为：IDC_PICTURE；添加一个Button控件，Caption命名为 “检测”，ID命名为IDC_START，将原来自动生成的的OK按钮的Caption改为“退出”；
删除原来的Text控件和“Cancel
2021-12-21 16:05:26
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人脸识别
使用Scikit-learn和OpenCV简单人脸识别系统
使用pip安装依赖项
点安装scikit学习
pip安装imutils
点安装numpy
pip安装opencv-python
使用以下命令运行面部识别系统
python extract_embeddings.py
python train_model.py
pythonogni.py -i images / image.jpg
2021-12-16 17:34:25
24.64MB
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主要介绍了图像识别 python+opencv的简单人脸识别，具有一定参考价值，需要的朋友可以参考下。
2021-11-23 17:11:45
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#
源码如下：
#!/usr/bin/env python
#coding=utf-8
import os
from PIL import Image, ImageDraw
import cv
def detect_object(image):
'''检测图片，获取人脸在图片中的坐标'''
grayscale = cv.CreateImage((image.width, image.height), 8, 1)
cv.CvtColor(image, grayscale, cv.CV_BGR2GRAY)
cascade = cv.Load("/opt/local/share/Open
2021-09-23 19:58:45
94KB
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这里通过对人脸图像打上网格，对区域块图像做二值分析，通过像素比例来
做处理。进而得到人脸区域。可实现简单的人脸识别，但有时会有些误差
2021-06-29 10:36:08
238KB
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OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python、Java and MATLAB/OCTAVE（版本2.5）的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#、Ch、Ruby,GO的支持。
所有新的开发和算法都是用C++接口。一个使用CUDA的GPU接口也于2010年9月开始实现。
2021-05-04 21:27:04
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