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基于USB和网络摄像头的人脸识别(RTSP流)

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简介:
本项目开发了一种利用USB接口及网络摄像头通过RTSP协议传输视频流进行人脸识别的技术方案,实现远程身份验证功能。 人脸识别可以通过USB摄像头、网络摄像头或RTSP流进行实现。

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  • USB(RTSP)
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    本项目开发了一种利用USB接口及网络摄像头通过RTSP协议传输视频流进行人脸识别的技术方案,实现远程身份验证功能。 人脸识别可以通过USB摄像头、网络摄像头或RTSP流进行实现。
  • USB(树莓派适用)
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    这是一款专为树莓派设计的人脸识别USB摄像头,内置高效算法,支持实时人脸检测与追踪,适用于安全监控、门禁系统及智能家庭等多种应用场景。 使用树莓派搭载USB摄像头进行人脸识别的详细记录可以参考这篇博客文章:https://blog..net/singular_man/article/details/88890939。 具体来说,该文章介绍了如何在树莓派上安装必要的软件和驱动程序,并配置USB摄像头以实现基本的人脸识别功能。文中还提供了详细的步骤说明和技术细节,帮助读者理解整个过程并成功地将人脸识别系统搭建起来。
  • C# 追踪
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    本项目利用C#编程语言开发的人脸识别软件,结合摄像头实时捕捉图像,实现精准的人脸检测、追踪及分析功能。 使用OpenCvSharp操作摄像头,并用虹软算法实现人脸追踪。程序已经编译好,可以直接运行。
  • OpenFace(Duilib、OpenCV 、视频).zip
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    本项目为一个结合了Duilib界面库和OpenCV技术的人脸识别解决方案。包含摄像头接入与视频流处理,适用于人脸检测和分析场景。 1. 创建一个独立的视频窗口来显示视频图像,并将HWND句柄交给OpenCV:这种方法适用于需要单独界面的应用程序,在这种情况下不需要在视频上进行标识处理。 2. 直接获取视频数据并自行绘制,通过自定义控件展示所获得的视频内容:由于是直接绘制过程,因此可以在视频画面上实现一些特定需求的功能。
  • C++算法程序
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    本项目为一款基于摄像头的人脸识别系统,采用C++编程语言开发,能够实时捕捉画面并精准识别人脸特征。 使用哈尔算法的人脸识别需要在电脑上连接摄像头,并且可以编写基于VS的C++程序来实现这一功能。
  • QT与USB检测
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    本项目基于QT框架及USB摄像头开发,实现高效精准的人脸检测功能。系统界面友好,操作简便,适用于各类人脸识别应用场景。 要使用QtCreator和OpenCV进行人脸识别,首先需要安装好QtCreator和OpenCV-2.0.0。
  • Python实现.zip
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    本项目为Python开发的人脸识别应用,通过调用摄像头实时捕捉画面并利用相关库进行人脸检测与识别。适合初学者学习实践。 本设计的最终目标是通过Python语句实现人脸识别,并进一步开发人机交互界面。采用OpenCV第三方库,使用xml格式的人脸识别训练集文件,并结合人工拍摄的照片进行匹配。系统会对每个识别到的人脸计算置信度:如果置信度低于50,则说明该人脸与照片的相似程度较高;反之则表示不匹配。为了更直观地展示人脸识别的成功情况,在检测到人脸后,程序会使用detectMultiScale函数返回的四个参数在人脸周围绘制矩形和圆形标识,以此来确认识别成功。
  • FlaskOpenCVCCTV RTSP视频源码
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    本项目提供了一个使用Python的Flask框架与OpenCV库实现多摄像头实时监控系统的开源代码。通过RTSP协议,能够同时接收并显示多个摄像头传输的视频流。适合用于家庭、小型企业等场景的安全监控需求开发。 使用Flask和OpenCV处理多个CCTV或RTSP流可以通过运行`pip install -r requirements.txt`来安装所需的依赖项,并通过执行服务器端的`app.py`文件启动服务。 要使用笔记本电脑内置网络摄像头,可以将0作为参数传递给cv2.VideoCapture()函数: ```python cap = cv2.VideoCapture(0) ``` 对于IP摄像机、CCTV或RTSP链接,则需要提供相应的URL地址来初始化视频流。例如: ```python rtsp_url = rtsp://username:password@camera_ip_address:554/user=username_password=password_channel=channel_number_stream=0 cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url) ``` 请确保替换上述示例中的`username`, `password`, `camera_ip_address`和`channel_number`为实际的值。
  • PCA实时检测与-利用MATLAB实现
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    本项目采用MATLAB编程,在网络摄像头硬件支持下,运用主成分分析(PCA)算法进行实时人脸检测和识别。 通过使用PCA方法,并结合网络摄像头实现实时的人脸识别功能。
  • MATLAB[外部,GUI界面].zip
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    该资源为一个利用MATLAB实现的人脸识别系统项目文件,包含外部设备接口、摄像头实时捕捉及图形用户界面设计,便于用户直观操作与体验人脸识别技术。 该系统是一个基于MATLAB的疫情防护门禁系统。它包含一个GUI可视化界面,用于将疑似病例的人脸录入人脸库并进行训练。在测试阶段,采集一张全身照,并对其进行人脸定位、分割等处理后与库内存储的人脸数据对比。如果匹配成功,则判定为疑似病例,此时GUI会触发报警机制(包括文字和语音提示)。若未找到相应的入库记录则视为非疑似人员可以通行。