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面部检测与追踪

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简介：
面部检测与追踪是一项计算机视觉技术，用于识别图像或视频中的人脸位置和大小，并跟踪其动态变化，广泛应用于安全监控、人机交互等领域。 该压缩包包含使用Matlab编写的实时检测单人脸和多人脸的程序以及一个GUI界面和用于测试的人脸检测视频。

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  • 面部检测与追踪
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    面部检测与追踪是一项计算机视觉技术，用于识别图像或视频中的人脸位置和大小，并跟踪其动态变化，广泛应用于安全监控、人机交互等领域。 该压缩包包含使用Matlab编写的实时检测单人脸和多人脸的程序以及一个GUI界面和用于测试的人脸检测视频。
     
  • 面部追踪.zip
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    《面部追踪》是一款集成了先进算法和技术的应用程序或软件插件，能够精准捕捉和分析用户的面部表情与动作，适用于视频通话、动画制作及游戏开发等多个领域。 利用Haarcascade建立的脸部特征模型对OpenCV处理过的帧图像进行脸部检测。随后根据识别到的区域确定物体中心点，并通过该中心点与视频画面中心点之间的误差来判断转动方向。最后，通过与Arduino互联驱动舵机，实现摄像头对主体脸部的跟踪功能。
     
  • MATLAB人头检测代码-Mouth-Tracking: 口部追踪
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    本项目提供基于MATLAB的人脸检测及口部跟踪代码，通过先进的计算机视觉技术实现精准定位与跟踪，适用于视频监控、虚拟现实等领域。 此代码用于在MATLAB环境中进行人头检测，并实现口部追踪功能。该脚本主要通过色相来计算嘴巴区域（包括嘴唇）。算法采用k均值聚类方法对颜色簇（主要是皮肤和嘴唇）进行分析，使用最大五个高斯分布拟合到色彩直方图中以估算这些集群的标准偏差（优化过程利用了EM算法）。为了提高准确性，在连续帧之间应用了一定的平滑处理，确保面积变化不超过60%。此外，“搜索区域”也会相应调整。 用户需要通过提示的GUI在第一帧选择口部搜索范围来启动该程序。此方法仅使用VidTIMIT数据库进行了测试，对于不同格式视频可能需要修改代码以适应特定需求。 输入参数包括： - 文件路径：指代包含视频和音频文件的位置；对VidTIMIT而言，图像序列与声音文件位于不同的目录下； - flag_plot: 用于逐帧显示口部检测结果的标志位； - flag_manual: 当算法出现错误时使用此选项（设置为true），以检查每一帧标签是否准确，并在需要的情况下手动校正嘴巴区域。
     
  • Py-Eddy-Tracker：涡旋检测与追踪
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    Py-Eddy-Tracker是一款专为海洋学设计的Python工具包，用于自动识别和跟踪水体中的涡旋现象。通过先进的图像处理技术，该软件能够高效准确地捕捉到海洋、湖泊等水域中复杂的流动模式，帮助研究人员深入理解流体动力学过程及其环境影响。 自述文件 方法： 方法描述如下： 用例： 该方法用于特定场景。 如何设置？ 为了防止安装问题的发生，建议使用virtualenv Python虚拟环境。 然后通过pip安装所有依赖项（numpy、scipy、matplotlib、netCDF4等），例如： ``` pip install numpy scipy netCDF4 matplotlib opencv-python pyyaml pint polygon3 ``` 之后运行以下命令来安装涡流跟踪器： ```python python setup.py install ``` 工具库： 基于PY涡流跟踪器模块的几个示例。 快速使用： 执行如下指令进行识别： ``` EddyId sharenrt_global_allsat_phy_l4_20190223_20190226.nc 20190223 adt ugos vgos longitude latitude . -v INFO ```
     
  • 边缘检测与提取，轮廓追踪
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    本研究聚焦于图像处理中的关键环节——边缘检测与提取及轮廓追踪技术。通过优化算法以提高准确性和效率，为计算机视觉应用提供坚实基础。 边沿检测与提取以及轮廓跟踪的命令行编译过程如下：使用vcvars32.bat文件设置环境变量后，运行cl bmp.rc cl edge.c bmp.res user32.lib gdi32.lib进行编译。注意，在程序运行时，需要确保C:\test.bmp文件存在。
     
  • TBD检测前的追踪监视
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    TBD检测前的追踪监视主要介绍在进行特定疾病或状况（如肿瘤、病毒感染等）的TBD检测之前，通过定期医学检查和监测来评估病情发展及确定最佳检测时机的方法与策略。 实现检测前跟踪是指先进行目标跟踪再进行目标检测，通常应用于弱目标的检测场景中。
     
  • TBD检测前的追踪监视
    优质
    在进行TBD（待定义术语）检测之前，该过程强调对目标对象或事件实施持续监控与评估，旨在确保及时发现变化并优化后续检测结果。 实现检测前跟踪是指先进行目标跟踪再进行检测，通常应用于弱目标的检测场景中。
     
  • 眼部追踪-opencv.rar
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    本资源为“眼部追踪-opencv”项目文件，包含使用OpenCV库实现的眼部跟踪算法代码及相关文档，适用于计算机视觉与人工智能学习。 这是一个使用OpenCV进行图像识别的演示程序，可以实时检测人脸并追踪眼球。代码简洁明了，思路也不复杂，适合初学者或有兴趣的人尝试一下。
     
  • handtrackinggpu.zip - 手部追踪GPU版,手部追踪GPU GitHub资源...
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    这是一款基于GPU的手部追踪软件，旨在利用图形处理器的强大计算能力优化和加速手部动作的实时跟踪。该开源项目在GitHub上提供下载与支持。 Mediapipe框架学习之 ———— 手势识别（单手） Android Studio 3.5 工程，打开即可使用。
     
  • 8邻域算法的边缘检测与追踪
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    本研究探讨了基于8邻域算法的边缘检测与追踪技术，提出了一种新颖的方法以提高图像处理中的边缘清晰度和连贯性。通过详细分析，该方法在复杂背景下的表现尤为突出，为计算机视觉领域提供了有效的解决方案。 在基于MATLAB的8邻域算法中实现图像边缘检测。该方法需要手动设置阈值对图像进行二值化处理，并包含程序实现与测试部分。