1、概述
案例：使用EigenFaceRecognizer来实现人脸识别算法
实现步骤：
1.准备人脸数据（人脸和人脸对应的标签），ps：预留一个或几个样本用来测试
2025年04月07日
案例：使用EigenFaceRecognizer来实现人脸识别算法
实现步骤：
1.准备人脸数据（人脸和人脸对应的标签），ps：预留一个或几个样本用来测试
2025年04月07日
OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库。它包含成千上万优化过的算法，为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包。根据这个项目的关于页面，OpenCV 已被广泛运用在各种项目上，从谷歌街景的图片拼接，到交互艺术展览的技术实现中，都有 OpenCV 的身影。
2025年04月07日
前篇博文我们讲解了人脸检测的基本操作。但人脸检测只是人脸识别领域的一个非常小的分支。一般情况下，使用人脸识别，都是比对对应的人脸的判断是否是本人，或者是否是某个人。所以，我们需要进一步学习人脸识别的相关知识。
2025年04月07日
在 Python 中实现人脸识别通常需要结合图像处理库和机器学习模型。以下是实现人脸识别的常见方法、工具和步骤：
1. 常用库和工具
2025年04月07日
实验环境：python 3.6 + opencv-python 3.4.14.51 建议使用 anaconda配置相同环境
2025年04月07日
前期的文章我们分享了人脸的识别以及如何进行人脸数据的训练，本期文章我们结合人脸识别的
模型进行人脸年龄的检测
人脸年龄的检测步骤
1、首先需要进行人脸的检测
2、把检测到的人脸数据给年龄检测模型去检测
3、把检测结果呈现到图片上
2025年04月07日
本案例需要一定的Python编程基础并掌握OpenCV基本使用。
时间仓促：初略编写文档2025年04月07日
本项目使用Python开发了一个基于OpenCV与Tkinter的人脸识别考勤系统。系统具备实时视频捕捉、人脸录入、识别考勤、考勤统计、迟到与早退判断等功能，并可将考勤记录导出为CSV文件。
2025年04月07日
使用dlib，OpenCV和Python进行人脸识别—人眼瞌睡识别
前期文章我们分享了如何使用python与dlib来进行人脸识别,以及来进行人脸部分的识别，
如下图，dlib人脸数据把人脸分成了68个数据点，从图片可以看出，人脸识别主要是识别：人眉，人眼，人鼻，人嘴以及人脸下颚边框，每个人脸的部位都有不同的数据标签从1-68
当我们识别出人脸的这68个点，可以通过访问不同的数据点来检测到人脸的部分数据