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红眼检测，MATLAB实现。

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简介：
利用MATLAB消除红眼是一种常用的技术手段。该方法通过特定的算法和参数设置，能够有效地减少或消除图像中红眼现象，从而提升图像质量。 这种实现方式在实际应用中被广泛采用，尤其是在需要处理人像照片时，效果显著。

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  • 人眼检测的MATLAB实现
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    本项目旨在利用MATLAB编程语言实现高效的人眼自动检测算法，涵盖图像预处理、特征提取及分类识别等关键步骤。通过该系统，可为智能监控、人脸识别等领域提供技术支持与应用拓展。 使用Gabor滤波器进行人眼识别定位的效果不错。
     
  • 基于OpenCV的人眼检测实现
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    本项目利用开源计算机视觉库OpenCV进行人眼检测技术的研究与实践，通过图像处理算法准确识别并定位人脸中的眼睛区域。 自己实现了用OpenCV与VS2012进行人脸和人眼检测的程序，并且已经可以运行。在运行的时候需要设置一下库的链接即可。
     
  • MATLAB人眼检测的代码
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    本代码用于实现基于MATLAB的人眼自动检测功能，采用图像处理技术定位并识别图像中的人眼区域，适用于人脸识别及安全监控等领域。 人眼、人脸等检测代码，网上找的那些代码我看得很不舒服，浪费了我很多时间，都扔到一边去吧。
     
  • Python与OpenCV实现实时人眼识别、眨眼和闭眼检测的源码及教程
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    本项目提供基于Python与OpenCV的人眼实时识别及眨眼、闭眼状态检测完整源码与详细教程，适用于计算机视觉学习者和技术爱好者。 Python结合OpenCV进行实时人眼识别、眨眼检测及闭眼检测的源代码与详细教程。
     
  • Win32平台的疲劳检测（眨眼、闭眼检测）
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    本项目专注于开发一种基于Windows平台的眼部动作识别系统，通过监测用户眨眼和闭眼行为来评估其疲劳程度。 眨眼和闭眼检测可用于疲劳检测判定。该功能采用跨平台算法实现，在Windows 32位系统上运行需要电脑配备摄像头才能进行测试。
     
  • Python结合OpenCV实现实时人眼识别、眨眼与闭眼检测的源码和教程
    优质
    本项目提供一套使用Python及OpenCV库实现的人眼实时识别与眨眼监测完整解决方案，包括详尽代码示例和操作指南。 压缩包内包含【人眼识别+眨眼识别】的源代码及详细使用教程，适用于在Ubuntu系统上利用Python和OpenCV进行实时检测。
     
  • 基于MATLAB的人眼检测代码
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    本项目基于MATLAB开发，旨在实现人眼自动检测功能。通过图像处理技术，识别并定位人脸中的双眼区域，适用于人脸识别、监控系统等领域研究与应用。 面部识别过程包括以下几个步骤： 1. 图像获取：通过摄像头捕捉包含人脸的图像。 2. 去噪处理：使用中值滤波法对原始图像进行去噪，以减少干扰。 3. 灰度化转换：将经过滤波后的彩色图转化为灰阶图，以便后续的人脸识别算法分析。 在完成上述步骤后，利用人脸识别技术定位到人脸的具体位置。接下来的两个阶段进一步细化： 1. 人眼定位： - 在已检测出的人脸上划定眼睛的大致区域。 - 对该区域执行积分投影操作以精确定位眼部轮廓。 - 利用边缘检测算法和Hough变换来明确识别双眼的位置。 2. 眼睛开度状态判断： - 通过计算人眼在图像中的实际像素值，分析横向与纵向的尺寸比例（即眼睛纵横比）。 - 这一比率对于同一个人来说，在睁闭眼中具有一定的稳定性；而不同个体间则存在一个共同规律——当眼睛完全闭合时，该数值通常较小。因此通过此方法可以有效判断多数人的疲劳状态。
     
  • OpenCV眼部检测
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    本项目运用OpenCV库实现眼部特征自动识别与追踪技术，适用于人脸识别、虚拟现实及智能监控等领域。 这是一个使用OpenCV编写的眼球转动方向检测程序，可以从视频中识别出眼球的移动方向，并在屏幕上显示结果，包括上、下、左、右。
     
  • 眼睛检测.zip
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    眼睛检测.zip包含了一系列用于识别和分析图像中人眼位置与状态的算法及工具。此资源包适用于人脸识别、眼部疾病筛查等领域研究者使用。 眼镜检测数据集包含了用于训练和测试眼镜识别模型的图像和相关信息。这些数据有助于提高计算机视觉系统在各种场景下准确识别人物佩戴的眼镜类型的能力。