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使用C++和Qt简易界面调用Darknet版本的Yolov3和Yolov4模型，当前模型用于识别人脸和安全帽，支持图片与摄像头识别。

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简介：
本项目采用C++结合Qt框架开发了一个简洁直观的应用程序，能够利用Darknet环境下训练的YOLOv3及YOLOv4模型来检测图像或实时视频流中的人脸与安全帽。 内容概要：本项目使用C++和QT简易界面调用darknet版本的yolov3、yolov4模型，现有模型能够识别人脸和安全帽，并支持识别照片及调用摄像头功能；提供源码加编译好的.exe文件，适用于直接使用者以及需要自行修改并重新编译的人群。通过本项目可以学习到如何使用C++编写QT界面，同时了解如何调用当前流行的深度学习目标检测模型。

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  • 使用C++和Qt简易界面调用Darknet版本的Yolov3和Yolov4模型，当前模型用于识别人脸和安全帽，支持图片与摄像头识别。
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    本项目采用C++结合Qt框架开发了一个简洁直观的应用程序，能够利用Darknet环境下训练的YOLOv3及YOLOv4模型来检测图像或实时视频流中的人脸与安全帽。 内容概要：本项目使用C++和QT简易界面调用darknet版本的yolov3、yolov4模型，现有模型能够识别人脸和安全帽，并支持识别照片及调用摄像头功能；提供源码加编译好的.exe文件，适用于直接使用者以及需要自行修改并重新编译的人群。通过本项目可以学习到如何使用C++编写QT界面，同时了解如何调用当前流行的深度学习目标检测模型。
  • 使用Python和OpenCV调用摄像头进行人脸识别并截图
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    本项目利用Python结合OpenCV库开发的人脸识别应用，能够实时调用电脑摄像头检测人脸，并在捕捉到目标后自动截图保存。 本段落实例展示了如何使用Python OpenCV调用摄像头检测人脸并截图的代码。 注意：需要在python环境中安装OpenCV库，并且还需要下载用于人脸识别的模型haarcascade_frontalface_alt.xml，该模型可以从官方资源中获取。 以下是具体实现步骤： ```python #-*- coding: utf-8 -*- import cv2 def CatchPICFromVideo(window_name): # 调用电脑摄像头检测人脸并截图 ``` 上述代码段定义了一个函数`CatchPICFromVideo()`，用于调用计算机的内置或外部USB摄像头来捕捉视频流，并利用OpenCV库中的人脸识别模型去查找和标记每一帧中的所有面部。此外，它还会连续截取100张图片作为样本数据使用。 注意：上述代码片段仅提供了函数定义的部分内容，为了实现完整功能还需补充具体的逻辑处理部分（例如循环读取视频流、识别人脸并截图等）。
  • 海康摄像头支持人像识别和车识别，适配22年之前的摄像头。
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    海康摄像头抓拍功能强大，支持人像识别、车识别等智能分析，适用于22年前的老设备；存储有压缩格式文件，解密需输入唯一密码，内置解密工具
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  • 人体姿态识别系统OpenPose-支持摄像头、图片和视频识别
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    简介：OpenPose是一款先进的人体姿态识别系统，能够实时解析摄像头输入、分析静态图片及视频中的关键点信息，实现精准的姿态跟踪与识别。 该系统能够实现人体姿态的摄像头识别、图片识别以及视频识别功能，并且UI界面支持通过按钮一键调用所需的功能。
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  • Yolov4 Python图像识别：使用yolov4.weights、yolov4.cfg和coco.names
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  • MATLAB人脸识别[外部识别，摄像头，GUI界面].zip
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    该资源为一个利用MATLAB实现的人脸识别系统项目文件，包含外部设备接口、摄像头实时捕捉及图形用户界面设计，便于用户直观操作与体验人脸识别技术。 该系统是一个基于MATLAB的疫情防护门禁系统。它包含一个GUI可视化界面，用于将疑似病例的人脸录入人脸库并进行训练。在测试阶段，采集一张全身照，并对其进行人脸定位、分割等处理后与库内存储的人脸数据对比。如果匹配成功，则判定为疑似病例，此时GUI会触发报警机制（包括文字和语音提示）。若未找到相应的入库记录则视为非疑似人员可以通行。
  • 使用Python和Dlib库进行简易人脸识别
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    本项目利用Python编程语言及Dlib库实现简易的人脸识别功能，涵盖人脸检测与特征点定位等基本操作。适合初学者入门人脸识别技术。 使用Python调用dlib库实现简单的人脸识别，并附上相应的Python源码和dlib库。