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利用Qt与OpenCV进行人脸识别。

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简介：
利用Qt与OpenCV框架开发的基于人脸识别的代码，该程序能够实现人脸图像的输入、训练以及后续的人脸识别功能。

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  • 利用OpenCV和face_recognition进行人脸识别与比对
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    本项目运用OpenCV和face_recognition库实现高效的人脸检测、识别及对比功能，适用于安全认证、身份验证等多种应用场景。 使用的是OpenCV 3.4.1版本。face_recognition可以通过`apt-get install`命令安装，这也是选择Ubuntu的原因之一。如果有问题欢迎留言讨论。
     
  • 利用Python、OpenCV和Keras进行人脸识别
    优质
    本项目运用Python编程语言结合OpenCV与Keras库实现高效的人脸识别功能，涵盖人脸检测、特征提取及模型训练等核心步骤。 代码包括图像采集、图像预处理、模型训练和模型测试等内容。
     
  • Linux下使用Qt和OpenCV进行人脸识别
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    本项目旨在介绍在Linux环境下利用Qt开发界面，并结合OpenCV库实现高效的人脸识别功能。适合对计算机视觉与图形界面编程感兴趣的开发者学习研究。 使用Linux环境下的Qt和OpenCV编写的人脸识别程序能够检测并识别人脸。如果当前人脸无法被识别，则会弹出窗口询问是否需要添加该人脸数据到系统中。成功采集的人脸信息会被写入数据库，并从数据库获取相关信息进行后续处理。
     
  • 人脸识别实践：利用OpenCV与SVM进行人脸检测.zip
    优质
    本项目提供了一种基于OpenCV库和SVM算法的人脸识别解决方案。通过详细代码示例展示如何实现高效准确的人脸检测，旨在帮助开发者快速入门人脸识别技术。 人脸识别实战：使用Opencv+SVM实现人脸识别。具体内容可以参考相关文章。
     
  • Qt与OpenCV的人脸识别
    优质
    本项目利用Qt进行图形用户界面开发，并结合OpenCV库实现高效的人脸识别算法。通过这一组合，我们能够设计出易于使用且功能强大的人脸识别系统。 课设涉及一个项目文件和一个OpenCV文件。只需调整项目文件（.pro）中的OpenCV文件路径即可基本完成设置。不同的电脑或Qt版本可能会影响项目的兼容性，可能会出现OpenCV错误。
     
  • 利用OpenCV从摄像头进行人脸检测与识别
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    本项目采用OpenCV库，实现通过电脑摄像头实时捕捉图像，并运用机器学习算法完成人脸检测和识别功能。 基于OpenCV读取摄像头进行人脸检测和识别的程序使用别人训练好的数据来执行人脸检测，并提供特征脸、Fisherface或LBP方法供选择以实现人脸识别功能。
     
  • 利用OpenCV进行人脸识别及口罩检测
    优质
    本项目基于OpenCV库开发，旨在实现人脸检测与口罩佩戴情况识别功能。通过图像处理技术自动判断行人是否正确佩戴口罩，助力疫情防控工作。 本项目基于OpenCV进行人脸识别与口罩检测，并提供相关代码及报告。在实现过程中运用了PCA（主成分分析）和LBP（局部二值模式）等多种算法和技术方法，以提高识别的准确性和效率。
     
  • 使用Python和OpenCV进行人脸识别
    优质
    本项目利用Python编程语言结合OpenCV库实现人脸检测与识别功能，涵盖图像处理、特征提取及机器学习算法应用。 利用Python-OpenCV编写的人脸检测程序可以识别图片中的所有人脸并进行标记。资源文件包括所需的全部文件（如图片、模型及py文件），已调试通过可以直接运行。详细信息可参考我的博客文章。
     
  • 使用Python和OpenCV进行人脸识别
    优质
    本项目利用Python编程语言结合OpenCV库，实现高效的人脸检测与识别功能，适用于安全监控、用户认证等多种应用场景。 使用Python调用OpenCV进行人脸识别的示例代码如下： 硬件环境：Win10 64位 软件环境： - Python版本：2.7.3 - IDE：JetBrains PyCharm 2016.3.2 - Python库： - opencv-python(3.2.0.6) 搭建过程包括安装OpenCV Python库，具体步骤如下： 在PyCharm中选择opencv-python(3.2.0.6)插件进行安装。 另外提供一些Python入门小贴士。例如，如何通过命令行方式使用whl文件来安装Python包： 1. 首先需要确保已安装了pip。 2. 打开CMD并切换到D:\Python27\Scripts目录下，然后执行`pip install`命令完成安装。 以上内容仅供参考。
     
  • Python中使用OpenCV进行人脸识别
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    本教程介绍如何利用Python编程语言结合OpenCV库实现基本的人脸识别功能，涵盖环境搭建、代码编写及常见问题解决。 一、作品用途 面部及语音识别技术的广告智能推送系统能够根据性别与年龄来分析消费者的购物心理，并对目标消费者进行精准投放广告，从而提高广告牌的利用率。 二、作品优点 路边或商场的传统广告牌过于固定和僵化，无法灵活切换以适应不同的商家需求。为了解决这一问题并细分顾客的需求，我们团队开发了一款基于人群年龄与性别的智能产品。该产品能够帮助广告管理者及投放者做出更好的商业决策，并在实验室测试中表现出高准确率的面部识别能力以及推送定制化的广告信息。 目前市场上尚未出现类似的人脸识别技术用于精准广告推送的产品。以下是本产品的几个优点： 1. 受众细分具有高度针对性，通过个性化和重新聚合的方式更好地满足消费者需求。 2. 传统屏幕广告正逐渐失去其竞争力，而智能屏幕广告则更加注重消费者的使用体验而非单纯的“广”告展示。 3. 消费者并非反感所有类型的广告，而是对那些不请自来且不符合自己兴趣的广告感到厌烦。利用人工智能技术可以深入了解消费者心理、性格及行为习惯，并提供符合他们期望和满意的贴心信息。 4. 未来的人工智能机器将越来越接近人类智慧水平，在此过程中能够更好地服务于商业领域并提升用户体验。