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
C++ 19 次浏览
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
人脸识别，通过链接USB视频，在采集人脸识别，在通过一系列的图像处理完成识别工作
C++ 17 次浏览
该项目是通过。可用脚本在项目目录中，可以运行： npm start在开发模式下运行应用程序。打开在浏览器中查看。如果进行编辑，页面将重新加载。您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 npm test在交互式监视模式下启动测试运行程序。有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run build构建生产到
Webpack 19 次浏览
在iOS平台上实现人脸识别技术，通常会涉及到多个关键知识点，其中包括计算机视觉、深度学习以及iOS的原生开发技术。本文将围绕“人脸识别iOS”这一主题，深入探讨如何利用ping++框架来构建人脸识别系统。人脸识别是一项基于人的生物特征进行身份识别的技术，主要依赖于面部特征的分析与比较。在iOS中，苹
IOS 28 次浏览