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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章浅理解C++ 人脸识别系统的实现由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
机器学习 。
人脸识别 。
工业上，常用人脸识别技术来识别物体.
基于深度学习的人脸识别系统，一共用到5个开源库：OpenCV（计算机视觉库）、Caffe（深度学习库）、Dlib（机器学习库）、libfacedetection（人脸检测库）、cudnn（gpu加速器）.
用到一个开源的深度学习模型：VGG model.
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#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>
using
namespace
std;
using
namespace
cv;
string face_cascade_name =
"haarcascade_frontalface_alt.xml"
;
CascadeClassifier face_cascade;
string window_name =
"人脸识别"
;
void
detectAndDisplay( Mat frame );
int
main(
int
argc,
char
** argv ){
Mat image;
image = imread( argv[1]);
if
( argc != 2 || !image.data ){
printf
(
"[error] 没有图片\n"
);
return
-1;
}
if
( !face_cascade.load( face_cascade_name ) ){
printf
(
"[error] 无法加载级联分类器文件！\n"
);
return
-1;
}
detectAndDisplay(image);
waitKey(0);
}
void
detectAndDisplay( Mat frame ){
std::vector<Rect> faces;
Mat frame_gray;
cvtColor( frame, frame_gray, CV_BGR2GRAY );
equalizeHist( frame_gray, frame_gray );
face_cascade.detectMultiScale( frame_gray, faces, 1.1, 2, 0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30) );
for
(
int
i = 0; i < faces.size(); i++ ){
Point center( faces[i].x + faces[i].width*0.5, faces[i].y + faces[i].height*0.5 );
ellipse( frame, center, Size( faces[i].width*0.5, faces[i].height*0.5), 0, 0, 360, Scalar( 255, 0, 255 ), 4, 8, 0 );
}
imshow( window_name, frame );
}
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参考文章：https://www.cnblogs.com/justany/archive/2012/11/22/2781552.html 。
到此这篇关于浅理解C++ 人脸识别系统的实现的文章就介绍到这了,更多相关C++ 人脸识别内容请搜索我以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我！ 。
原文链接：https://www.cnblogs.com/loliconinvincible/p/12549168.html 。
最后此篇关于浅理解C++ 人脸识别系统的实现的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于浅理解C++ 人脸识别系统的实现的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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