Python基于OpenCV库Adaboost实现人脸识别功能详解

这个基于Python和OpenCV的门禁系统，具有高效人脸识别功能，根据独有的lbph算法，将成功识别的相似度提高至70%以上，实现了出色的门禁控制。通过技术复杂的算法，您可以放心使用这个高效的门禁系

使用OpenCV for Python图像识别库和树莓派RASPBIAN JESSIE Linux系统平台，以及树莓派官方摄像头模块，开发了一个基于树莓派的人脸识别应用。该应用需要安装OpenCV 2

Haar特征 哈尔特征使用检测窗口中指定位置的相邻矩形,计算每一个矩形的像素和并取其差值。然后用这些差值来对图像的子区域进行分类。 haar特征模板有以下几种: 以第一个haar特征模板为例 计算方式

哈尔特征使用检测窗口中指定位置的相邻矩形，计算每一个矩形的像素和并取其差值。然后用这些差值来对图像的子区域进行分类。该算法其实是一个简单的弱分类算法提升过程，这个过程通过不断的训练，可以提高对数据的分

针对复杂背景条件下人脸检测的检测率低速度慢的问题,选用了基于统计的人脸检测算法.详细介绍了Adaboost人脸检测算法的原理及训练流程.利用OpenCV图像处理软件与Adaboost人脸检测算法的结合

这是利用opencv实现的基于haar特征的adaboost人脸检测算法，使用VS平台，亲身实践可以使用，将图片放在该文件夹目录下，修改代码中图片名称与你所放图片名称一致就可以对图片中的人脸进行检测。

主要介绍了Python实现基于KNN算法的笔迹识别功能,结合实例形式详细分析了使用KNN算法进行笔迹识别的相关库引入、操作步骤与相关注意事项,需要的朋友可以参考下

互联网时代。 请在此文centos7上安装JupyterHub的基础上安装opencv-python, dlib,face_recognition,scikit-image。 安装opencv-pyt

很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作,看到名字就害怕,然后心怀忐忑到网上一搜,看到网上N页的教程立马就放弃了。其实如果你不是非要深究其中的原理,只是要实现这一工作的话,人脸识别也没那么难。今天

AdaBoost-based vehicle identification and positioning implementation [VC++6.0 Opencv]