在dragonboard 410c上 cv2 如何调用faceRecognizer进行人脸识别？

huilan0743 2016-12-01 02:19:33

想做人脸识别处理，看到有faceRecognizer来实现，但是想用Python ，不知道怎么个调用方法？

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ANDYMFC_No1 2016-12-08

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你首先要安装Python，建议用Python2.7 ，然后安装Python-opencv ，安装成功后你输入Python命令，然后输入import cv2 不会提示错误，这时候你就可以使用cv2提供的faceRecognizer方法来进行人脸识别了，具体可以参考http://blog.csdn.net/andymfc/article/details/53419379

在http://blog.csdn.net/andymfc/article/details/52997050文章中，已经教大家如何利用Python实现人脸识别的第一个部分——人脸检测功能，今天在前面人脸检测的基础上，进一步教大家如何使用createFisherFaceRecognizer在dragonbaord 410c开发板上来进行人脸识别，今天将重点介绍该方法的原理和调用方法，处理中只是以识别

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内容概要：本文介绍了一种新型轻量级分组密码家族CHAM，专为资源受限设备设计。CHAM由三种不同的分组密码组成，分别是CHAM-64/128、CHAM-128/128和CHAM-128/256，基于广义4分支Feistel结构和ARX（加法、旋转、异或）操作。CHAM采用无状态即时密钥调度机制，显著减少了硬件实现中的面积需求，同时在软件性能上也表现出色。通过与SIMON和SPECK等现有轻量级密码的比较，CHAM在硬件和软件平台上均显示出竞争力，特别是在资源受限环境中表现突出。此外，CHAM经过多种加密分析验证，具有良好的安全性。适合人群：从事信息安全、密码学研究的专业人士，尤其是对轻量级加密算法感兴趣的研究人员和开发人员。使用场景及目标：适用于物联网设备和其他资源受限环境中的数据加密需求。具体应用场景包括但不限于： ① 物联网设备中的数据传输加密； ② 嵌入式系统中的安全通信； ③ 对轻量级加密算法进行研究和评估。其他说明：CHAM的设计重点在于提高效率和降低资源消耗，特别适合于低功耗、小存储空间的设备。文中详细介绍了CHAM的内部结构、密钥调度机制以及各种性能测试结果，并通过广泛的加密分析证明了其安全性。此外，CHAM还提供了具体的测试向量，便于开发者进行验证和实现。

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