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基于OpenCV的人脸及关键点检测（Yolov8）：C++与Python双版本实现

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简介：
本项目采用OpenCV库，结合Yolov8模型，开发了人脸及关键点检测系统，提供高效准确的识别能力。同时支持C++和Python两种语言版本，满足不同用户需求。 使用OpenCV部署yolov8人脸检测，提供C++和Python两个版本的程序，仅依赖opencv库运行，完全不依赖任何深度学习框架。相关内容包含在一个名为.rar的文件中。

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  • 基于OpenCV的人脸及关键点检测（Yolov8）：C++与Python双版本实现
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    本项目采用OpenCV库，结合Yolov8模型，开发了人脸及关键点检测系统，提供高效准确的识别能力。同时支持C++和Python两种语言版本，满足不同用户需求。 使用OpenCV部署yolov8人脸检测，提供C++和Python两个版本的程序，仅依赖opencv库运行，完全不依赖任何深度学习框架。相关内容包含在一个名为.rar的文件中。
     
  • 基于OpenCV实现yolov8的人脸及关键点检测（含C++与Python代码，仅需opencv库）.zip
    优质
    本资源提供了一种使用OpenCV和YOLOv8进行人脸及其关键点检测的方法，并附有C++和Python的完整代码示例。所有实现仅依赖于OpenCV库，方便用户快速上手应用人脸识别技术。 使用OpenCV部署yolov8来检测人脸和关键点，包括C++和Python两个版本的程序，并且只依赖opencv库。
     
  • 基于OpenCV与YOLOv8的人脸关键点检测及人脸质量评估（含C++和Python代码、模型权重及完整项目源码）
    优质
    本项目采用OpenCV结合YOLOv8算法实现高效精准的人脸关键点检测，并进行人脸质量评估，提供详尽的C++与Python代码、预训练模型及完整的项目文件。 基于OpenCV与YOLOv8的人脸关键点检测及人脸质量评估项目，提供C++和Python版本代码，并包含模型权重文件。这是一个高质量的实战项目。
     
  • Android Demo：人脸检测与人脸关键点检测及人体检测.zip
    优质
    本资源为Android平台的人脸和人体检测Demo，包含人脸关键点识别功能，适用于开发者学习与应用集成。 人脸检测、人脸关键点检测（包括5个人脸关键点）以及人体检测的Android实现支持多种算法模型。这些模型不仅能够进行单独的人脸或人体检测，还能够同时完成对人脸与行人的识别任务。
     
  • dlib的人脸及关键点检测
    优质
    dlib库提供高效的人脸及关键点检测功能，适用于多种应用场景，如面部识别、表情分析等。其算法精准可靠，易于集成到各类软件项目中。 在dlib实例基础上实现了人脸检测，并将人脸框图像本地保存；批量读取文件并保存人脸关键点至txt文件以及标签至其他文件。
     
  • 人脸检测、人脸关键点检测及口罩检测.zip
    优质
    本项目提供了一套全面的人脸识别解决方案，包括人脸检测、精准的关键点定位以及是否佩戴口罩的判断功能。适用于多种场景的安全与隐私保护需求。 要运行RetinaFace进行同时的人脸检测、关键点定位及口罩检测，请遵循以下步骤： 1. 对于Linux用户，在rcnn/cython/setup.py文件的第121行添加注释（Windows用户可以跳过这一步）。 2. 进入cython目录并执行命令 `python setup.py build_ext --inplace` 以完成必要的设置。 3. 最后，运行测试脚本 `python test.py`。如果遇到缺少mxnet等库的情况，请使用pip自行安装所需依赖项。 请确保所有必需的软件包都已正确安装，并根据提示进行相应的操作调整。
     
  • PFLD_106_face_landmarks：基于PFLD算法的人脸106点关键点检测实现
    优质
    本项目为基于PFLD算法的人脸106点关键点检测实现，旨在提供高精度、低延迟的关键点定位解决方案。 PFLD算法实现的106点人脸关键点检测：smiling_face_with_smiling_eyes 转换后的ONNX模型及预训练权重性能测试结果如下： | Backbone | 参数量(M) | MACC | FPS(onnxruntime cpu)(backbone) | Time(single face) | |------------------|------------|---------|---------------------------------|--------------------| | MobileNetV2 | 1.26 | 393 | v2.onnx: 60.9 | 16ms | | MobileNetV3 | 1.44 | 201.8 | V3.onnx: 62.7 | 15.9ms | | MobileNetV3_Small| 0.22 | 13 | lite.onnx: 25 | 53.9ms | 测试设备为MacBook Pro (2017年款，13英寸)，CPU：i5-3.1GHz（单核）。 更新信息： - GhostNet - MobileNetV3Backbone 性能数据如下表所示。
     
  • C# OpenCvSharp Yolov8人脸关键点检测exe可执行程序包
    优质
    本项目提供一个使用C#与OpenCvSharp框架封装的YOLOv8模型的人脸关键点检测应用程序。该应用以exe形式发布，便于直接运行进行人脸特征定位和分析。 本段落介绍了如何使用C# 和 OpenCvSharp 库来实现 Yolov8 的面部关键点检测功能，并提供了相应的可执行程序包。详细内容可以参考相关的技术博客文章。
     
  • 基于OpenCV的人脸检测实现
    优质
    本项目采用开源计算机视觉库OpenCV，实现了高效准确的人脸检测功能，适用于多种应用场景。 人脸检测和人脸识别两个程序在OpenCV2.49和VS2013环境下完成。此外，在这两个工程下有一个半成品的人脸识别项目，已经完成了数据库部分但没有生成链接文件来添加库。因此，在进行人脸识别或车牌识别时需要自己添加库。如果有朋友或老师熟悉这部分内容并擅长C++编程，请通过邮件联系我，邮箱为1952284157@qq.com（注：此处应去除实际的联系方式）。