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C++结合Qt、OpenCV和Dlib的人脸识别图形界面系统源代码(适合C++本科毕业设计).zip

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简介:
本项目提供一个使用C++语言开发,并集成了Qt框架与OpenCV及Dlib库的人脸识别图形用户界面系统的完整源代码,适用于本科阶段的毕业设计。 基于C++的Qt、OpenCV与Dlib的人脸识别GUI系统源码可以在Windows上通过打开`.pro`文件直接运行,在Linux环境下,则需要重新编译人脸识别动态库,并将`facerecog.cpp`加入工程中使用。 该GUI界面包含四个按钮,每个按键对应不同的功能: 一. 人脸识别 1. 陌生人识别:当输入图片中的人员为未记录的陌生人时,左上角会显示一个红色圆圈以示提醒。 2. 具体人名识别:系统能够识别出具体的人,并在界面上展示其名字。 3. 远处识别:适用于距离较远的情况下的面部图像处理。 4. 近处识别:针对近距离拍摄的图片进行人脸识别。 二. 跟踪功能 1. 持续跟踪:用于持续定位并追踪目标对象,即使是在动态场景中也能保持连续性。 2. 侧脸追踪:专门设计来应对侧面角度的人脸图像。

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客服
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  • C++QtOpenCVDlibC++).zip
    优质
    本项目提供一个使用C++语言开发,并集成了Qt框架与OpenCV及Dlib库的人脸识别图形用户界面系统的完整源代码,适用于本科阶段的毕业设计。 基于C++的Qt、OpenCV与Dlib的人脸识别GUI系统源码可以在Windows上通过打开`.pro`文件直接运行,在Linux环境下,则需要重新编译人脸识别动态库,并将`facerecog.cpp`加入工程中使用。 该GUI界面包含四个按钮,每个按键对应不同的功能: 一. 人脸识别 1. 陌生人识别:当输入图片中的人员为未记录的陌生人时,左上角会显示一个红色圆圈以示提醒。 2. 具体人名识别:系统能够识别出具体的人,并在界面上展示其名字。 3. 远处识别:适用于距离较远的情况下的面部图像处理。 4. 近处识别:针对近距离拍摄的图片进行人脸识别。 二. 跟踪功能 1. 持续跟踪:用于持续定位并追踪目标对象,即使是在动态场景中也能保持连续性。 2. 侧脸追踪:专门设计来应对侧面角度的人脸图像。
  • QtOpenCV.zip
    优质
    本资源提供了一个使用Qt与OpenCV库实现人脸识别功能的完整代码包。通过集成这两种强大的技术框架,该示例展示了如何在图形界面中处理和分析视频流以检测人脸,为开发者提供了学习计算机视觉应用开发的宝贵实例。 在Qt中使用OpencCV库中的Harr级联分类器来实现人脸识别。
  • 基于QtOpenCVDlibC++,使用自有SDK开发追踪
    优质
    本项目采用C++编程语言,基于Qt框架构建用户界面,并结合OpenCV与Dlib库实现高效的人脸检测及识别功能。通过集成自主研发的人脸识别SDK,进一步优化了人脸跟踪性能,提供了一套完整的人机交互解决方案的源代码资源。 C++基于Qt+OpenCV+Dlib的人脸识别GUI系统源码,使用自己的人脸识别SDK实现的人脸追踪功能,适合用作C++本科毕业设计项目。
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    优质
    本资源提供基于C++开发的适用于Arm架构及Qt框架的智能车载系统完整源代码,特别推荐给进行本科毕业设计的学生作为项目参考。 该智能车载系统源码基于C++与Qt开发,并运行在Arm架构上。它集成了多种实用功能模块:天气预报、音乐播放器、视频播放器、倒车雷达辅助系统以及行车记录仪,同时支持多语言切换。这些主要的功能模块均采用了Qt C++技术进行实现。
  • 基于 OpenCV DLib Python 门禁.zip
    优质
    本项目为Python语言开发的人脸识别门禁系统,结合OpenCV与Dlib库实现面部检测、特征提取及身份验证功能,适用于校园或企业安全领域。 下载的Python人脸识别门禁系统基于OpenCV、Dlib开发并可以正常运行。该系统适合课程设计或毕业设计使用,并附有详细的部署教程和项目运行图。 主要支持的功能包括: 1. 调用摄像头进行单张或多张人脸的同时识别。 2. 使用Tkinter的人脸录入界面,用户在注册时可设置中文姓名。 3. 提供简单的OpenCV摄像头人脸录入界面,无需使用Tkinter且无法设置姓名。
  • C#与OpenCV实现.zip
    优质
    本项目提供了一个使用C#语言和OpenCV库进行人脸识别的示例代码包。通过结合两者优势,实现了高效、准确的人脸检测和识别功能。 C#与OpenCV结合可以实现人脸识别、车牌识别以及图像拼接等功能,效果显著且易于使用。
  • PythonOpenCV+dlib+PyQt5(附数据库)
    优质
    本项目为基于Python的人脸识别系统,结合了OpenCV、dlib和PyQt5库,并包含数据库支持。适用于毕业设计与学习参考。 一、项目主要技术包括Python语言、dlib库、OpenCV图像处理库以及Pyqt5界面设计工具,并使用sqlite3数据库进行数据管理。本系统采用dlib作为人脸识别的核心工具,它提供了一种方法可以将人脸图片转换成128维的空间向量表示。如果两张图片来自同一个人,则它们在该空间中的距离会非常接近;反之则相距较远。因此,可以通过计算这些特征向量之间的欧氏距离来判断两张照片是否属于同一人。 二、具体实现方法及步骤如下: 1. 初始化人脸检测模型、关键点定位模型以及人脸识别模型; 2. 从电脑摄像头获取一对图片; 3. 提取并转换这两张图片中的人脸区域到对应的特征向量表示; 4. 计算上述两个特征向量之间的欧氏距离,并根据预设的阈值来判断它们是否属于同一人。 dlib人脸特征检测的基本原理包括: 1. 从输入图像提取关键面部特征点信息; 2. 将这些提取得到的关键点数据保存起来供后续分析使用; 3. 计算整个特征数据库中各个样本之间的欧氏距离,并通过设定的误差限值来确定哪些样本可能对应同一个人。 此外,还可以利用类似的技术开发其他项目,例如基于OpenCV和dlib的人脸识别门禁管理系统或考勤系统等。这些应用同样会用到Python语言、dlib库以及OpenCV图像处理技术。
  • 基于OpenCVQTC++
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    本项目采用C++编程语言,结合OpenCV和Qt框架,开发了一套高效的人脸识别系统。代码实现了人脸检测、特征提取及身份验证等功能。 本项目是基于OpenCV和QT的C++人脸识别系统设计源码,共有22个文件,包括3个C++文件、3个JPG图像文件等。系统使用opencv和sqlite3的第三方库,并采用QT Creator软件进行开发,提供了一个高效的人脸识别解决方案。