本设计主要完成了人脸识别算法的实现及应用研究。具体涉及以下几个模块：1. 图像获取：从摄像头或图像库获取图像。2. 图像预处理：图像光照补偿、灰度化、高斯平滑、直方图均衡、对比度增强、二值化变换。3. 人脸定位：标记出眼睛、鼻子和嘴巴。4. 特征提取：提取眼睛、鼻子和嘴巴的特征值。5. 识别：将提取
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打包了face.kmodel、facedetect.kmodel、FD.smodel、FE.smodel、KP.smodel文件，适用于k210等开发板开发的人脸识别模块，可以放置在sd卡根目录。
Python 21 次浏览
提供人脸识别代码，供有需要者使用。
C++ 23 次浏览
在iOS平台上进行人脸识别是一项涉及深度学习和计算机视觉技术的任务，主要使用苹果提供的Core ML框架以及Vision框架。这两个框架是苹果为了方便开发者在iOS、macOS等平台上实现机器学习功能而设计的。本教程将深入探讨如何利用这些工具实现在iOS应用中进行人脸识别。我们需要了解Core ML
IOS 25 次浏览
关于人脸识别的Opencv例程，能够抓取摄像头前的人脸，不论个数
C++ 16 次浏览
WebSocket人脸识别对研究WebSocket视频传输的研究者十分有价值。
HTML5 23 次浏览
可识别照片和视频中的人脸，识别率高，功能强大。
Android 24 次浏览