本文给出了Python3.6.3版本与OpenCV3.3.0版本动态捕获人脸的实现技巧，包含了详细的代码实现和实测结果，帮助读者了解如何运用Python和OpenCV来实现人脸捕获。此外，本文还介绍了一些优化和调整技巧，能够帮助用户达到更好的人脸捕获效果。
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最近,带领我的学生进行一个URTP项目设计,需要进行人脸识别。由于现在的OpenCV已经到了2.X版本,因此就不想用原来的1.X版本的代码,而网上存在的代码都是1.X版本的代码,尝试自己写一段2.X版
python实现的基于openCV的人脸监测功能,利用openCV开源的kaar分类器实现,包含源码实现
主要为大家详细介绍了python opencv3实现人脸识别程序,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
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树莓派利用python、opencv识别人脸，替换后可识别其它物体。
像学习python图像处理 不容错过的好书,机械工业出版社;计算机视觉是一门用计算机模拟生物视觉的学科,更具体地讲,就是让计算机代替人眼实现对目标的识别、分类、跟踪和场景理解。
利用Python和OpenCV，进行人脸识别项目的详细解释。
开发环境：python2.7.4+opencv2.4.5+其他必要的python库，在64bitwin7上测试通过。
InsidethiscodeyouwilllearnhowtoimplementfacedetectionusingHaarCascadedetectorinPython
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