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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）

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简介：
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。

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  • 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）
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    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。
     
  • 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的人脸及关键点检测（Yolov8）：C++与Python双版本实现
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于Yolov5的人脸与关键点检测源码：yolov5_face_landmark
    优质
    yolov5_face_landmark项目是基于YOLOv5框架开发的人脸及面部关键点检测代码库，适用于实时人脸分析和识别系统。 yolov5_face_landmark 是基于 yolov5 的人脸检测模型，并增加了关键点检测功能。以下是实现该功能的步骤： 1. 首先下载 yolov5 工程。 2. `detect_one.py` 文件用于单张图片测试，使用部分 wideface 数据集训练得到的模型。 主要修改内容包括： (1) 在 `hyp.scratch.yaml` 中添加了关键点损失函数的相关超参数（landmark: 0.5）； (2) 修改了 `yolo.py` 文件以支持关键点回归计算； (3) 编写了 `face_datasets.py`，用于读取人脸数据，并在原有 yolov5 格式的基础上增加了归一化后的关键点坐标信息作为训练样本的一部分。 此外，在 `loss.py` 中添加了针对关键点回归任务的损失函数计算方法。 关于口罩佩戴者的人脸检测问题： 1. 建议增加一个表示“戴口罩人脸”的新类别，而不是直接在现有的目标检测分支中修改。 2. 应该考虑在关键点识别部分进行相应调整以适应这一需求。
     
  • 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。
     
  • 基于OpenCV的SSD人脸检测器及DNN人脸检测，涉及Caffe和TensorFlow模型文件
    优质
    本项目采用OpenCV实现SSD算法的人脸检测，并结合DNN模块支持Caffe与TensorFlow格式的预训练模型，在人脸识别领域提供高效解决方案。 使用OpenCV实现SSD人脸检测器需要先下载模型文件。在OpenCV的\sources\samples\dnn\face_detector目录下有一个download_weights.py脚本用于下载所需的模型文件，这些文件已经打包好。