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Android平台上的OpenCV自带XML检测器17个

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简介：
本资源包为Android平台专用，包含了OpenCV库中的17种预训练XML对象检测模型，便于开发者轻松实现目标识别功能。 haarcascade_eye.xml haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml haarcascade_frontalcatface.xml haarcascade_frontalcatface_extended.xml haarcascade_frontalface_alt.xml haarcascade_frontalface_alt_tree.xml haarcascade_frontalface_alt2.xml haarcascade_frontalface_default.xml haarcascade_fullbody haarcascade_lefteye_2sides haarcascade_licence_plate_rus_16stage haarcascade_lowerbody haarcascade_profileface haarcascade_righteye_2sides haarcascade_russian_plate_number haarcascade_smile haarcascade_upperbody

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  • Android平台上的OpenCV自带XML检测器17个
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    本资源包为Android平台专用，包含了OpenCV库中的17种预训练XML对象检测模型，便于开发者轻松实现目标识别功能。 haarcascade_eye.xml haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml haarcascade_frontalcatface.xml haarcascade_frontalcatface_extended.xml haarcascade_frontalface_alt.xml haarcascade_frontalface_alt_tree.xml haarcascade_frontalface_alt2.xml haarcascade_frontalface_default.xml haarcascade_fullbody haarcascade_lefteye_2sides haarcascade_licence_plate_rus_16stage haarcascade_lowerbody haarcascade_profileface haarcascade_righteye_2sides haarcascade_russian_plate_number haarcascade_smile haarcascade_upperbody
     
  • 原版OpenCV的17个xml文件
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    这段简介可以描述为：“原版OpenCV的17个xml文件”包含了OpenCV默认训练的数据和模型，用于对象检测、人脸识别等功能。这些预训练的分类器是机器视觉项目的基础。 17个用于人脸识别的Haarcascade分类器在OpenCV中有多种选择。这些预训练模型帮助开发者快速实现人脸检测功能，适用于各种应用场景。如需使用，请确保下载官方提供的资源以保证准确性与安全性。
     
  • OpenCV人脸检测XML库
    优质
    简介：OpenCV人脸检测XML库是用于面部识别和分析的预训练模型文件，它包含有关人脸特征的数据，帮助开发者实现精准的人脸检测功能。 在OpenCV中用于人脸识别的库经过我测试了很多XML文件后，发现这个库的准确度最高。
     
  • Android平台上检测光照强度的简单应用程序
    优质
    这是一款专为Android用户设计的应用程序，能够轻松测量环境中的光线强度，帮助您更好地了解周围光的变化。 该资源是一款基于Android开发的测试光照强度的应用程序。它利用手机的光线传感器获取数据，并将这些数据存储在SQLite数据库中。下载前请查阅主页内的相关文章以了解更多信息。
     
  • Android平台下的带宽测试工具iperf
    优质
    Iperf是一款运行在Android平台上的网络性能测量工具，主要用于测量最大TCP和UDP带宽，以及进行其他形式的网络性能测试。 在Android设备上使用iperf工具测试TCP带宽的方法如下： 1. 将电脑的IP地址与Android设备网口的IP地址设置在同一网络段。 2. 在Android端，将iperf文件导入到mnt路径下，并修改其权限后执行命令：`.iperf -c 172.16.186.39 -i 1 -w 1m -t 1000` 3. 在电脑上运行以下命令启动服务器端：`iperf -s -i 1 -w 1M` 以上步骤适用于Android5、7、8、9、10等版本的操作系统。
     
  • 基于Qt、OpenCV和YOLOV5的目标检测平台
    优质
    本项目构建了一个集成了Qt界面设计、OpenCV图像处理及YOLOv5目标识别技术的高效目标检测系统，适用于多种场景下的实时视频与图片分析。 使用Qt结合OpenCV与YOLOV5进行开发，在项目中通过OpenCV的dnn模块调用YOLOV5模型，并在Qt平台上集成该检测系统以支持摄像头、视频及图片的检测功能。使用的模型权重文件为yolov5s.pt，训练数据集采用的是COCO数据集。另外，请自行准备YoloV5的ONNX文件。
     
  • Android OpenCV 人脸检测
    优质
    简介：本项目基于Android平台和OpenCV库实现的人脸检测应用，能够实时捕捉并识别画面中的人脸特征。 Android OpenCV 人脸检测功能包括正脸和侧脸检测，在检测到人脸后会绘制矩形框进行标识。下载后即可使用，无需安装OpenCV提供的额外apk文件。
     
  • OpenCV人脸检测XML配置文件
    优质
    简介：本文探讨了如何使用OpenCV库中的人脸检测XML配置文件进行面部识别。该文件包含训练好的模型参数，用于在图像或视频流中定位和跟踪人脸。 OpenCV（开源计算机视觉库）包含大量的图像处理与计算机视觉算法，在图像分析、人脸识别及图像识别等领域广泛应用。本压缩包中的三个XML文件是用于人脸检测的重要资源。 1. **haarcascade_frontalface_default.xml**: 该文件为正脸的级联分类器，通过一系列弱分类器组合而成强分类器，能够有效检测出图像中的人脸。Haar特征描述了面部的部分细节如眼睛、鼻子和嘴巴的位置，并记录在XML文件内以快速准确地定位到正脸区域。 2. **haarcascade_profileface.xml**: 用于侧脸的级联分类器，专门针对不同角度下的脸部特征训练而成。此XML文件包含特定模式以便系统能在各种视角下识别出侧脸。 3. **haarcascade_eye.xml** : 检测眼睛的级联分类器，在人脸识别中同样扮演重要角色。该文件内含多个弱分类器用于定位图像中的眼睛，有助于确认身份信息。 使用这些资源时通常会借助OpenCV的`cv2.CascadeClassifier()`函数加载XML文件，并调用`detectMultiScale()`方法来识别特征。比如检测正脸可以参考以下代码： ```python import cv2 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(haarcascade_frontalface_default.xml) image = cv2.imread(input.jpg) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5) for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2) cv2.imshow(Detected Faces, image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这段代码首先加载了正脸检测器，然后读取图像并转换为灰度图。接着调用`detectMultiScale()`方法找出所有可能的人脸区域，并在原始图像上标出这些位置。 综上所述，这个压缩包提供的XML文件是进行人脸检测的核心资源之一，有助于快速准确地定位到面部特征和眼睛的位置，支持人脸识别、表情识别等多种计算机视觉任务。开发者可以根据需求选择合适的分类器并结合OpenCV的其他功能构建复杂而强大的视觉系统。
     
  • Android 平台上个人记账本的应用实现
    优质
    本应用是一款专为Android用户设计的个人财务管理工具，方便用户轻松记录和管理日常收支情况，帮助用户更好地掌握财务状况。 使用Android开发的移动应用程序可以记录个人每天的消费情况，并对这些数据进行图表统计，使用户能够直观地了解自己的财务状况。压缩包内包含源代码、文档以及PPT等资料。
     
  • Win32平台上使用OpenCV 3.3.0
    优质
    本项目基于Windows平台，采用OpenCV 3.3.0进行开发，专注于计算机视觉应用的实现与优化，适用于图像处理和机器学习等领域。 2017年8月3日发布的OpenCV 3.3.0官方库适用于64位平台，并包含一个合并的opencv_world模块。这个版本是通过VS2015从源码编译生成，用于win32(x86)平台的动态库文件，由多个分立的模块组成。经过简单测试确认可用。