怎样使用OpenCV进行人脸识别
1、从OpenCV4开始，加入了新的类FaceRecognizer，我们可以使用它便捷地进行人脸识别实验。本文既介绍代码使用，又介绍算法原理。
2、首先就是数据的准备，你要从网络上下载一些人脸库，后面用来训练人脸识别模型。人脸检测模型opencv是自带的，但是识别模型需要自己训练。
3、我们还要注意，opencv的图像矩阵类型是uint8，低于0和高于255的值并不截断，而是使用了模操作。即200+60=260 % 256 = 4。所以我们需要先将原始图像矩阵和噪声图像矩阵都转成浮点数类型进行相加操作，然后再转回来。
用OpenCV开发人脸识别软件,用Java好还是用C/C++好
一般地说，用C/C++比较“主流”些，因为C/C++编译后直接生成可执行文件，不需要虚拟机，程序性能比较好。另一方面，无论用C/C++还是JAVA，使用 OpenCV进行开发的难度和工作量，没有太大的差异。
当然c/c++效率更高，java也不赖。开发效率上面java高。如果是安卓机上面运行，还是推荐c/c++。
java的opencv顶多调用摄像头用，图像处理都用c++的opencv。对于opencv的开发，不管从开发效率还是执行效率，绝对是c++。java版的opencv想都不要想。
建议使用c++来编写，因为opencv自带的人脸识别功能并不是很好，识别率执行速度都不太好。c++应用cuda等技术能够对人脸识别功能加速，效果能好不少。
Java不推荐，Matlab和VC都是可以的。Matlab有强大的image processing工具箱，入门较快，能对你的算法进行快速仿真，呈现。但是matlab只能做研究用，实际工程中最终都要转为c或vc。
怎么用opencv自带的分类器进行人脸识别
1、从OpenCV4开始，加入了新的类FaceRecognizer，我们可以使用它便捷地进行人脸识别实验。本文既介绍代码使用，又介绍算法原理。
2、利用OpenCV自带的haar training程序训练一个分类器，需要经过以下几个步骤：（1）收集训练样本：训练样本包括正样本和负样本。正样本，通俗点说，就是图片中只有你需要的目标。而负样本的图片只要其中不含有目标就可以了。
3、可以用opencv对人脸的数据进行训练，比如bp神经网络，训练样本后得到分类器，然后对待识别的样本进行识别。不过，现在搞人脸识别好像用的深度学习，识别率还挺高的。
c语言写人脸识别需要用到opencv吗
1、一般地说，用C/C++比较“主流”些，因为C/C++编译后直接生成可执行文件，不需要虚拟机，程序性能比较好。另一方面，无论用C/C++还是JAVA，使用 OpenCV进行开发的难度和工作量，没有太大的差异。
2、可以。你可以找找EmguCV的资料，它是opencv的.net版本，支持c#等语言。openCV的资料也很多，人脸识别有很多成熟方法。
3、个人认为c++好些，毕竟opencv库是用c/c++写的，c++接口的资料也很全。
4、从OpenCV4开始，加入了新的类FaceRecognizer，我们可以使用它便捷地进行人脸识别实验。本文既介绍代码使用，又介绍算法原理。
5、除了OpenCV之外，现在有许多其他的人脸检测和人脸识别方法和框架可供选择。以下是一些常见的方法和框架：Dlib：Dlib是一个用于C++和Python的开源机器学习库，其中包括人脸检测和人脸关键点检测算法。
6、opencv已经有开源的人脸识别的代码了，只需要安装一下，有训练好的关于人脸的xml文件，然后根据这两个xml文件，输入一张带有人脸的图片进行检测就好了。
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
