有一张人脸的侧脸图像，如何用python及相关的库来计算人脸转过的角度。

勾兑的果汁 2017-06-25 02:40:05

类似这张图，如何计算人脸转过的角度

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小仔咩咩咩 2021-04-29

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楼主您好，您知道怎么计算角度了吗~

勾兑的果汁 2017-06-25

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求各位大侠帮忙解答

基于OpenCV的人脸识别门禁系统的开发一般包括以下步骤： 1. 硬件准备：准备一台安装摄像头的计算机或嵌入式设备作为门禁终端。 2. 安装OpenCV：在门禁终端上安装OpenCV库，用于进行人脸识别和图像处理。 3. 数据集采集：使用摄像头采集一些人脸图像作为训练数据集，包括正面、侧面、不同姿势等多种情况。 4. 人脸检测：使用OpenCV提供的人脸检测算法（如Haar cascades、HOG等）进行人脸检测，将检测到的人脸框出来。 5. 人脸特征提取：使用OpenCV提供的特征提取算法（如LBPH、Eigenfaces、Fisherfaces等）对检测到的人脸图像进行特征提取。 6. 人脸识别：根据已有的人脸特征和训练好的人脸识别模型，对门禁终端上实时采集的人脸图像进行识别，判断是否为已注册用户。 7. 认证与授权：根据人脸识别结果，判断用户是否有权限进入，如有权限则开启门禁。 8. 日志记录：记录每一次的人脸识别结果和门禁开启记录，用于后续的安全审计。 9. 用户管理：提供用户注册、删除、修改等功能，对用户信息进行管理。 10. 界面设计：设计一个用户友好

【资源说明】 1、该资源包括项目的全部源码，下载可以直接使用！ 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目，作为参考资料学习借鉴。 3、本资源作为“参考资料”如果需要实现其他功能，需要能看懂代码，并且热爱钻研，自行调试。基于OpenCV深度学习神经网络人脸模块（OpenCV DNN Face）的实时人脸识别python源码+项目说明.zip 在OpenCV DNN Face模块推出之前，OpenCV实现人脸检测多数都是使用haar人脸特征检测，利用cv2.CascadeClassifier加载官方haar级联分类器即可实现人脸、眼睛、嘴部等的检测。这种方式操作简便快捷，但是在逆光、人脸侧对镜头等情况下，人脸检测效果大打折扣，检测准确度较低。 OpenCV4.5.4更新后，收录了一个基于深度学习神经网络的人脸模块，里面包含了人脸检测模型YuNet和人脸识别模型SFace。在YuNet模型的加持下，OpenCV人脸检测准确度大幅度提升，在弱逆光、人脸侧对镜头的情况下也能准确检测出人脸，检测效率高，效果稳定。此外人脸识别模型SFace可以实现人脸特征提取和特征对比。两个模型配合使用即可实现高质量的人脸检测。本项目包含sample_collection.py和face_recognition.py两个程序，分别用于人脸样本采集和人脸识别。 images文件夹用于保存sample_collection.py运行后采集的人脸样本图片。得益于SFace模型强大的人脸特征提取能力，本程序只需采集一张人脸样本图片即可实现人脸识别！！！在使用本项目的程序时，记得把程序中的文件路径换成你PC中的实际文件路径！！！

包含人脸分割的模型、黑头检测代码、用户界面代码功能：从图像中检测人脸的鼻子，检测黑头并在原图标出，从用户界面输入图像并保存。优点：侧脸也能检测，检测黑头比较全面缺点：不能检测黑皮肤的黑头，对参数要求高，斑纹不能区分

著名人脸识别数据库ORL，已经为大家分类打包好，一共40个人每人10张脸，有正脸、左右侧脸、正脸表情变化等，包括jpg以及pgm格式，保证全面无删减哦。

CC-GAN训练将侧脸生成正脸的模型

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