人脸检测源代码（人脸检测源代码是什么）

本篇文章给大家谈谈人脸检测源代码，以及人脸检测源代码是什么对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、人脸识别源码是谁写的
• 2、人脸识别的源码，和其他动物或是物体识别的源码会有很大不同吗？
• 3、人脸识别门禁源代码
• 4、求人脸检测的完整C++程序源代码 -_-
• 5、人脸检测库：libfacedetection
• 6、如何利用opencv2.4.9中的人脸识别源码实现自己的demo

人脸识别源码是谁写的

中科院山世光老师。SeetaFace6是一个开源人脸识别库，基于C加加编写，可以自由的用于商业用途，最早是由中科院山世光老师开源并维护的，所以人脸识别源码是中科院山世光老师编写的。截止到2022年10月15日，顺着SetaFace能找到的公司叫中科视拓。

人脸识别的源码，和其他动物或是物体识别的源码会有很大不同吗？

理论上相同，实际代码差很多

本质上都是特征点提取

但在一帧图像中，怎么定位特征点，定位哪些特征点，怎么提高速度，怎么提升准确率，这些都需要针对性算法

可以这么说，针对亚洲人和针对欧美人的人脸识别，代码差异都比想象的大很多，更别说跨物种了

人脸识别门禁源代码

这个功能的源码一般都是在网上就有一堆了，不过也可以去买其他人已经写好的也是可以的

求人脸检测的完整C++程序源代码 -_-

using System;

namespace HelloWorld

{

class Hello

{

static void Main()

{

System.Console.WriteLine("Hello World!");

// Keep the console window open in debug mode.

System.Console.WriteLine("Press any key to exit.");

System.Console.ReadKey();

}

}

}

人脸检测库：libfacedetection

这是一个基于cnn的图像人脸检测的开源库。CNN模型已被转换为C源文件中的静态变量。源代码不依赖于任何其他库。你所需要的只是一个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指令用于加速检测。如果您使用Intel CPU或NEON for ARM，则可以启用AVX2。在目录中还提供了模型文件models/examples/libfacedetectcn -example.cpp展示了如何使用这个库。

使用g++编译源代码时，请添加-03以启用优化。

使用Microsoft Visual Studio编译源代码时，请选择“最大化速度/-02”。

1.设置AArch64交叉编译器(请参考AArch64工具链.cmake)

2.设置OpenCV路径，因为示例代码依赖于OpenCV

OpenCV Haar+AdaBoost以最小的面尺寸48x48运行

只检测人脸，不包含地区检测。

最小面尺寸~12x12

Intel(R) Core(TM) i7-7700 CPU @ 3.6GHz

只检测人脸，不包含地区检测。

最小面尺寸~12x12

Raspberry Pi 3B+， 博通 BCM2837BO, Cortex-A53 (ARMv8) 64位SoC @ 1.4GHz

Shiqi Yu, shiqi.yu@gmail.com

本研究由深圳市科学基金(批准号:JCYJ20150324141711699)。

如何利用opencv2.4.9中的人脸识别源码实现自己的demo

首先找到解压路径下【opencv】-【sources】-【data】-【haarcascades】 

路径下面的 

"haarcascades_eye_tree_eyeglasses.xml"和"haarcascade_frontalface_alt.xml"文件。，放到自己的工程目录下，然后新建cpp，编写如下代码： 

#include "opencv2/core/core.hpp"

#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"

#include iostream

#include stdio.h

using namespace std;

using namespace cv;

string face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml";

CascadeClassifier face_cascade;

string window_name = "人脸识别";

void detectAndDisplay( Mat frame );

int main( int argc, char** argv ){

    Mat image;

    image = imread( argv[1]);

    if( argc != 2 || !image.data ){

        printf("[error] 没有图片\n");

        return -1;

    }

    if( !face_cascade.load( face_cascade_name ) ){ 

        printf("[error] 无法加载级联分类器文件！\n");

        return -1; 

    }

    detectAndDisplay(image);

    waitKey(0);    

}

void detectAndDisplay( Mat frame ){

    std::vectorRect faces;

    Mat frame_gray;

    cvtColor( frame, frame_gray, CV_BGR2GRAY );

    equalizeHist( frame_gray, frame_gray );

    face_cascade.detectMultiScale( frame_gray, faces, 1.1, 2, 0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30) );

    for( int i = 0; i  faces.size(); i++ ){

        Point center( faces[i].x + faces[i].width*0.5, faces[i].y + faces[i].height*0.5 );

        ellipse( frame, center, Size( faces[i].width*0.5, faces[i].height*0.5), 0, 0, 360, Scalar( 255, 0, 255 ), 4, 8, 0 );

    }

    imshow( window_name, frame );

}

关于人脸检测源代码和人脸检测源代码是什么的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。