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ViewFaceCore:简洁易用的C#人脸识别库

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简介:
简介:ViewFaceCore是一款专为开发者设计的C#语言的人脸识别库,它以简洁、高效的API接口和易于集成的特点,帮助用户快速实现人脸检测与识别功能。 ViewFaceCore 示例程序:已发布版本为 0.3.4。 这是一个使用超简单的 C# 人脸识别库。此包是开源的,并免费提供给您使用或作为商业行为的一部分,没有任何限制条件。如果您觉得这个项目不错,请考虑通过购买作者喜欢的产品(如果汁或者洗发水)来支持一下。 API 文档中提到,在创建您的 .NET 应用时需要满足以下要求:.NET 标准 >= 2.0, .NET Core >= 2.0 和 .NET Framework >= 4.6.1。 使用 Nuget 安装 ViewFaceCore,此包会自动添加所需的 C++库和最精简的识别模型。 作者已更新至最新版本:该NuGet 包将自动安装必要的C++ 库以及最小化的识别模型。

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客服
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  • ViewFaceCoreC#
    优质
    简介:ViewFaceCore是一款专为开发者设计的C#语言的人脸识别库,它以简洁、高效的API接口和易于集成的特点,帮助用户快速实现人脸检测与识别功能。 ViewFaceCore 示例程序:已发布版本为 0.3.4。 这是一个使用超简单的 C# 人脸识别库。此包是开源的,并免费提供给您使用或作为商业行为的一部分,没有任何限制条件。如果您觉得这个项目不错,请考虑通过购买作者喜欢的产品(如果汁或者洗发水)来支持一下。 API 文档中提到,在创建您的 .NET 应用时需要满足以下要求:.NET 标准 >= 2.0, .NET Core >= 2.0 和 .NET Framework >= 4.6.1。 使用 Nuget 安装 ViewFaceCore,此包会自动添加所需的 C++库和最精简的识别模型。 作者已更新至最新版本:该NuGet 包将自动安装必要的C++ 库以及最小化的识别模型。
  • 优质
    简易人脸识别是一款用户友好的面部识别软件,它能够快速、准确地识别人脸信息。适用于多种场景的身份验证和安全需求,操作简便高效。 人脸识别FaceRe_源码VS2015 OpenCV.rar在检测到人脸并定位面部关键特征点之后,可以裁剪出主要的人脸区域,并对其进行预处理后输入后续的识别算法中。该算法的主要任务是提取人脸特征并与已知的人脸数据库进行比对,以完成最终的身份分类。
  • 使Python和Dlib进行
    优质
    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。
  • ——语言版
    优质
    人脸识别库——易语言版是一款专为使用易语言编程的开发者设计的人脸识别软件开发工具包。它提供了一系列高效、准确且易于集成的功能模块,帮助用户轻松实现人脸检测、识别及跟踪等功能,适用于多种应用场景如安全监控和智能门禁系统等。 易语言人脸识别库提供了一套易于使用的工具和函数,帮助开发者在项目中快速集成人脸识别功能。该库支持多种常见的面部识别任务,如人脸检测、特征点定位以及身份验证等,并且提供了详细的文档和示例代码以供参考。对于希望使用易语言进行人工智能开发的用户来说,这是一个非常有价值的资源。
  • :利Python和OpenCV算法
    优质
    本项目介绍如何使用Python编程语言结合OpenCV库实现一个简单的人脸识别系统。适合初学者快速入门计算机视觉技术。 使用Haar-Cascade分类器结合Python与OpenCV进行简单的人脸识别项目包括以下步骤: 确保安装了Python 3.6,并通过pip命令安装`opencv-contrib-python`库。 该项目包含三个主要部分: 1. 创建数据集(face_datasets.py) 2. 训练模型(training.py) 3. 实现人脸识别功能(face_recognition.py) 运行方法如下: 保证脚本具有执行权限。可以使用以下命令给所有用户赋予执行权: `chmod 777`。 安装所需库: ``` pip install -r requirements.txt ``` 项目需要两个文件夹,分别是“数据集”和“培训师”。如果这些文件夹不存在,代码会自动创建它们(这一步是可选的)。 运行以下命令来收集面部图像作为训练的数据集:`python face_datasets.py`。在执行此脚本时,请为每个人的脸部设置唯一的ID,并确保每次都正确编辑代码中的相应部分或重新定义id值以避免混淆和错误识别。
  • 代码,直接可
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    本项目提供一套简易实用的人脸识别代码,无需复杂配置即可快速上手使用。适用于个人学习和小型项目开发。 使用电脑摄像头捕捉人脸照片,并通过cv2进行处理和压缩,将其转换为灰度图像并保存到data文件夹中以供训练数据集使用。然后再次打开摄像头抓取新的人脸图片与之前训练的照片库进行比对识别,确认对应姓名、序号,并记录下识别时间(即刷脸时间),最后将这些信息保存至csv文件里。
  • 系统,涵盖登录、入、单及多和动态视频功能
    优质
    本系统提供便捷的人脸登录与管理服务,支持个人及群体面部识别,并具备实时监控分析能力,适用于多样化应用场景。 简单人脸识别系统包括人脸登录、人脸入库、单人识别、多人识别以及动态视频识别等功能。
  • 基于OpenCV程序
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    本项目为基于OpenCV库开发的人脸识别简易程序,旨在通过Python实现人脸检测与识别功能,适用于初学者学习人脸识别技术。 本段落实例展示了如何使用OpenCV实现人脸识别程序的具体代码。 Haar特征检测是常用的人脸识别算法之一,它通过xml文件存储训练后的分类器模型来工作。 ```cpp #include #include #include using namespace std; int main() { // 加载Haar特征检测分类器 // haarcascade_frontalface_alt.xml是OpenCV自带的分类器之一 // 在C++中,指针使用非常频繁 } ``` 注意在代码里使用换行符时记得\后面不要有空格。
  • 基于OpenCVSharp系统
    优质
    本项目为一个基于OpenCVSharp的人脸识别简易系统,旨在提供一个人脸检测与追踪的基础框架。通过C#编程语言实现,在Windows平台上运行。适合初学者学习和使用。 使用OpenCVSharp实现的简单的人脸识别系统,在VS2017环境下开发,并通过NuGet安装了OpenCvSharp3-AnyCPU。该系统的构建主要参考了一篇文章,如果能理解文章中封装的方法如何使用,则无需下载示例代码。由于我刚开始接触图像分析领域,对相关方法的理解还不够深入,因此制作了一个简单的例子来帮助自己更好地学习和掌握这些技术。