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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

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简介:
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。

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客服
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  • OpenCVyolov8C++Pythonopencv).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。
  • OpenCVYolov8):C++Python双版本
    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。
  • OpenCVYOLOv8质量评估(C++和Python、模型权重完整项目源
    优质
    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。
  • OpenCV
    优质
    本项目采用开源计算机视觉库OpenCV,实现了高效准确的人脸检测功能,适用于多种应用场景。 人脸检测和人脸识别两个程序在OpenCV2.49和VS2013环境下完成。此外,在这两个工程下有一个半成品的人脸识别项目,已经完成了数据库部分但没有生成链接文件来添加库。因此,在进行人脸识别或车牌识别时需要自己添加库。如果有朋友或老师熟悉这部分内容并擅长C++编程,请通过邮件联系我,邮箱为1952284157@qq.com(注:此处应去除实际的联系方式)。
  • C++中OpenCV
    优质
    本项目提供了一个使用C++和OpenCV库进行人脸检测的示例代码,适用于计算机视觉领域初学者学习与实践。 OpenCV人脸检测的C++代码可以用于识别图像或视频流中的面部特征,并进行相应的处理操作。这种技术在安全监控、人机交互等领域有着广泛的应用。 以下是一个简单的示例,展示如何使用OpenCV库实现基本的人脸检测功能: ```cpp #include #include #include using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { // 加载预训练的Haar级联分类器,用于识别面部特征 CascadeClassifier face_cascade; if (!face_cascade.load(haarcascade_frontalface_alt.xml)) return -1; // 读取输入图像 Mat frame = imread(input.jpg); // 转换为灰度图,因为Haar级联分类器需要灰度图像作为输入 cvtColor(frame, frame_gray, COLOR_BGR2GRAY); // 对灰度图进行直方图均衡化处理,以改善面部特征的对比度 equalizeHist(frame_gray, frame_gray); // 设置检测参数,如最小和最大人脸尺寸等 vector faces; face_cascade.detectMultiScale(frame_gray, faces, 1.1, 2, 0|CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30)); for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++) rectangle(frame, faces[i], Scalar(255, 0, 0), 2); // 显示结果图像 imshow(Result, frame); waitKey(); return 0; } ``` 以上代码展示了如何使用OpenCV库中的Haar级联分类器来检测图片中的人脸,并在识别到的面部周围绘制一个矩形框。用户可以根据实际需求调整参数,以优化人脸检测的效果。
  • Python OpenCV
    优质
    简介:本教程介绍如何使用Python编程语言结合OpenCV库实现基本的人脸检测功能。通过简单易懂的示例代码帮助读者快速掌握人脸识别技术的基础应用。 Python是一种高级编程语言,并且也是一种解释型脚本语言,在1991年由Guido van Rossum创造。它的设计目的是提供一种简单易学、可读性强的编程语言,适用于多种应用场景。 以下是Python的一些特点: 1. 简洁易读:Python采用简单的语法和清晰的语言结构,使用空格缩进表示代码块,这使得程序具有很高的可读性。 2. 跨平台运行:该语言可以在不同的操作系统上执行,包括Windows、Mac OS以及Linux等环境。 3. 丰富的库与框架支持:除了内置的大量标准库外,Python还拥有许多第三方库和开发框架,方便程序员快速实现项目需求。 4. 广泛的应用领域:无论是Web应用构建、数据分析处理还是人工智能研究等领域,都可以看到Python的身影。 5. 强大的社区资源:活跃而庞大的开源开发者群体为使用Python提供了丰富的技术支持与帮助。 此外,作为一种高度灵活的语言形式,它支持面向对象编程、函数式编程等多种编程范式。这使得Python不仅适合初学者学习入门,也能够满足专业程序员对高效开发工具的需求。
  • OpenCV
    优质
    简介:本项目提供使用OpenCV库实现的人脸检测代码,适用于Python等编程语言环境,便于开发者快速集成到各类视觉应用中。 OpenCV库提供了强大的工具来实现人脸识别功能。通过使用OpenCV的面部识别模块,开发者可以轻松地在图像或视频流中检测和识别人脸,并进一步进行表情分析、身份验证等多种应用开发。
  • OpenCV dnnMTCNN.zip
    优质
    本项目提供了一个使用OpenCV dnn模块实现的MTCNN(Multi-task Cascaded Convolutional Networks)人脸检测工具包。通过该工具,用户能够高效地进行人脸关键点定位和面部对齐处理。此资源以ZIP格式封装,便于下载与应用开发。 项目学习分享 【项目资源】:包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据以及课程资源等各种技术项目的源码,包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python等语言和技术的项目。 【技术】:涵盖Java, Python, Node.js, Spring Boot, Django, Express, MySQL, PostgreSQL, MongoDB, React, Angular, Vue, Bootstrap, Material-UI,Redis和Docker,Kubernetes等相关领域。
  • Android Demo:.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。