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

qt使用libfacedetection进行人脸识别

libfacedetection 这是一个用于在图像中基于CNN的人脸检测的开源库。 CNN模型已转换为C源文件中的静态变量。 源代码不依赖于任何其他库。 您只需要一个C ++编译器。 您可以使用C ++编译器在Windows，Linux，ARM和任何平台下编译源代码。 SIMD指令用于加快检测速度。 如果您将Intel CPU或NEON用于ARM，则可以启用AVX2。 在目录./models/中也提供了模型文件。 examples / detect-image.cpp和examples / detect-camera.cpp显示了如何使用该库。 该库通过进行了培训。 如何使用代码 您可以将目录src /中的文件复制到您的项目中，然后将其编译为项目中的其他文件。 源代码是用标准C / C ++编写的。 应该在任何支持C / C ++的平台上进行编译。 一些技巧： 请在复制fa

libfacedetection-master，人脸识别库，人脸检测库

文件夹中包含win64，win32，arm版，此库是老版本，新版本有源码，可去于老师GitHub上下载