C++人脸匹配度计算

zhaoyunlong111 2019-02-26 02:22:26

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今天你那里吹风了吗 2019-10-24

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我找到一篇可用的文章 https://blog.csdn.net/qq_37269094/article/details/82778050 可以参考一下，我运行了基本没问题，但有一点疑惑的是有时候会突然退出来，有的图片可以检测，有的图片不能

ooolinux 2019-02-26

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OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一款开源的计算机视觉库，专门为图像和视频处理任务设计，广泛应用于学术研究、工业应用以及个人项目中。以下是关于OpenCV的详细介绍：历史与发展起源：OpenCV于1999年由英特尔公司发起，旨在促进计算机视觉技术的普及和商业化应用。该项目旨在创建一个易于使用、高效且跨平台的库，为开发者提供实现计算机视觉算法所需的基础工具。社区与支持：随着时间的推移，OpenCV吸引了全球众多开发者和研究人员的参与，形成了活跃的社区。目前，OpenCV由非盈利组织OpenCV.org维护，并得到了全球开发者、研究机构以及企业的持续贡献和支持。主要特点跨平台：OpenCV支持多种操作系统，包括但不限于Windows、Linux、macOS、Android和iOS，确保代码能够在不同平台上无缝运行。丰富的功能：库中包含了数千个优化过的函数，涵盖了计算机视觉领域的诸多方面，如图像处理（滤波、形态学操作、色彩空间转换等）、特征检测与描述（如SIFT、SURF、ORB等）、物体识别与检测（如Haar级联分类器、HOG、DNN等）、视频分析、相机校正、立体视觉、机器学习（SVM、KNN、决策树等）、深度学习（基于TensorFlow、PyTorch后端的模型加载与部署）等。高效性能：OpenCV代码经过高度优化，能够利用多核CPU、GPU以及特定硬件加速（如Intel IPP、OpenCL等），实现高速图像处理和实时计算机视觉应用。多语言支持：尽管OpenCV主要使用C++编写，但它提供了丰富的API绑定，支持包括C、Python、Java、MATLAB、JavaScript等多种编程语言，方便不同领域的开发者使用。开源与免费：OpenCV遵循BSD开源许可证发布，用户可以免费下载、使用、修改和分发库及其源代码，无需担心版权问题。架构与核心模块 OpenCV的架构围绕核心模块构建，这些模块提供了不同层次的功能： Core：包含基本的数据结构（如cv::Mat用于图像存储和操作）、基本的图像和矩阵操作、数学函数、文件I/O等底层功能。 ImgProc：提供图像预处理、滤波、几何变换、形态学操作、直方图计算、轮廓发现与分析等图像处理功能。 HighGui：提供图形用户界面（GUI）支持，如图像和视频的显示、用户交互（如鼠标事件处理）以及简单的窗口管理。 VideoIO：负责视频的读写操作，支持多种视频格式和捕获设备。 Objdetect：包含预训练的对象检测模型（如Haar级联分类器用于人脸检测）。 Features2D：提供特征点检测（如SIFT、ORB）与描述符计算、特征匹配与对应关系估计等功能。 Calib3d：用于相机标定、立体视觉、多视图几何等问题。 ML：包含传统机器学习算法，如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树等。 DNN：深度神经网络模块，支持导入和运行预训练的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）。

本文实例为大家分享了OpenCV实现人脸识别程序的具体代码，供大家参考，具体内容如下 //Haar特征检测，人脸识别算法，是用xml作为训练后的分类器做的 #include #include #include #include using namespace std; int main() { //加载Haar特征检测分类器 // haarcascade_frontalface_alt.xml系OpenCV自带的分类器 // //C++中用指针还是非常多的， //记住换行符用法，\后面不

课程目的：OpenCV是应用非常广泛的开源视觉处理库，在图像处理、计算机视觉和自动驾驶中有着非常重要的作用。课程设计特色：（课程当前为第一期）1、C++与Python双语教学Python语言是在计算机视觉中应用最多的一种语言，在工作中，深度学习模型的训练基本上都是使用Python语言编写的训练代码。OpenCV在这个过程中用于图像的预处理（例如图像读取、数据增强）和后处理，还可以用于显示处理的结果，功能强大，使用方便。但是在功能的部署的时候，不管是部署在服务端还是PC端，开发语言基本上用的是C++，所以如何有效的使用OpenCV进行模型或者功能的部署尤为重要。C++语言应用的好坏，在面试中可以看出一个面试者的工程实践能力的强弱，两种语言的开发掌握好了可以使工作如虎添翼。2、全模块讲解我出版了一本图书《学习OpenCV4：基于Python的算法实战》，虽然这本书是写的基于Python的算法实战，但是实际上这本书有详细的介绍算法的C++接口，还有一些C++方向的案例，是以Python为主。图书出版的时候就想双语写作，只是限于篇幅没有成行。本课程不仅采用双语教学，更是对C++的每个模块都做讲解，我们知道，很多的书其实只讲imgproc，如果你翻开一本书图像的形态学运算和图像滤波都是作为独立章节讲解的，那么这本书基本上就可以确定是只是讲解了imgproc模块，但是其他的模块在工作中也有很重要的作用。例如：core模块定义了C++的基本数据结构和基本运算（如四则运算）；highgui模块是可视化与交互的模块；feature2d是特征点与特征匹配相关算法所在的模块；ml是机器学习相关的模块；dnn是深度学习相关的模块，可以使用OpenCV进行深度学习模型的部署。这些是很多的书和课程都不会讲的。3、讲解细致本课程会从环境搭建开始讲解，环境搭建尤为重要。从我多年的授课经验总结来看，如果只是给了代码，很多的入门用户环境问题处理不好的话，后面的学习很难进行下去，甚至会丧失学习的信心。4、会讲解C++和Python的开发语法问题是入门用户的一大难关，特别是C++语言。大学只是教授了C语言相关的内容，C++很多同学只懂一点皮毛，所以写代码步履维艰，我们在讲解代码的过程中会顺带讲解C++和Python的内容。我们还会讲解编译相关知识，还有库的装载与链接，这些是学校里不会教的，目前也几乎没有课程讲解。5、讲师经验丰富我讲解过C++和OpenCV的多个课程，广受学员好评。我出版过两本图书《深度学习计算机视觉实战》和《学习OpenCV4》，两本书都是细致入微的讲解，主要针对的就是初学者，所以能够很好的处理课程的难易程度。6、讲义准备充分讲义准备的充分细致，标识清楚明确，重点和疑难点突出。

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一款开源的计算机视觉库，专门为图像和视频处理任务设计，广泛应用于学术研究、工业应用以及个人项目中。以下是关于OpenCV的详细介绍：历史与发展起源：OpenCV于1999年由英特尔公司发起，旨在促进计算机视觉技术的普及和商业化应用。该项目旨在创建一个易于使用、高效且跨平台的库，为开发者提供实现计算机视觉算法所需的基础工具。社区与支持：随着时间的推移，OpenCV吸引了全球众多开发者和研究人员的参与，形成了活跃的社区。目前，OpenCV由非盈利组织OpenCV.org维护，并得到了全球开发者、研究机构以及企业的持续贡献和支持。主要特点跨平台：OpenCV支持多种操作系统，包括但不限于Windows、Linux、macOS、Android和iOS，确保代码能够在不同平台上无缝运行。丰富的功能：库中包含了数千个优化过的函数，涵盖了计算机视觉领域的诸多方面，如图像处理（滤波、形态学操作、色彩空间转换等）、特征检测与描述（如SIFT、SURF、ORB等）、物体识别与检测（如Haar级联分类器、HOG、DNN等）、视频分析、相机校正、立体视觉、机器学习（SVM、KNN、决策树等）、深度学习（基于TensorFlow、PyTorch后端的模型加载与部署）等。高效性能：OpenCV代码经过高度优化，能够利用多核CPU、GPU以及特定硬件加速（如Intel IPP、OpenCL等），实现高速图像处理和实时计算机视觉应用。多语言支持：尽管OpenCV主要使用C++编写，但它提供了丰富的API绑定，支持包括C、Python、Java、MATLAB、JavaScript等多种编程语言，方便不同领域的开发者使用。开源与免费：OpenCV遵循BSD开源许可证发布，用户可以免费下载、使用、修改和分发库及其源代码，无需担心版权问题。架构与核心模块 OpenCV的架构围绕核心模块构建，这些模块提供了不同层次的功能： Core：包含基本的数据结构（如cv::Mat用于图像存储和操作）、基本的图像和矩阵操作、数学函数、文件I/O等底层功能。 ImgProc：提供图像预处理、滤波、几何变换、形态学操作、直方图计算、轮廓发现与分析等图像处理功能。 HighGui：提供图形用户界面（GUI）支持，如图像和视频的显示、用户交互（如鼠标事件处理）以及简单的窗口管理。 VideoIO：负责视频的读写操作，支持多种视频格式和捕获设备。 Objdetect：包含预训练的对象检测模型（如Haar级联分类器用于人脸检测）。 Features2D：提供特征点检测（如SIFT、ORB）与描述符计算、特征匹配与对应关系估计等功能。 Calib3d：用于相机标定、立体视觉、多视图几何等问题。 ML：包含传统机器学习算法，如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树等。 DNN：深度神经网络模块，支持导入和运行预训练的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）。应用领域 OpenCV广泛应用于：科研与教育：作为计算机视觉教学和研究的基础工具，OpenCV简化了算法原型开发与验证过程。工业自动化：在视觉检测、机器人导航、产品质量控制等工业场景中，OpenCV用于实时图像分析与决策。安防监控：用于人脸识别、行人检测、行为分析等智能监控系统。医疗影像分析：在医疗领域，OpenCV可用于医学图像处理、病灶检测、诊断辅助等应用。自动驾驶：在车辆视觉感知系统中，OpenCV用于道路标志识别、障碍物检测、车道线识别等任务。多媒体应用：如图像编辑软件、AR/VR应用、游戏开发等，利用OpenCV进行图像和视频处理。物联网与嵌入式系统：在资源受限的嵌入式设备上，OpenCV提供轻量级的计算机视觉解决方案。学习与社区资源 OpenCV拥有丰富的官方文档、教程、示例代码以及活跃的开发者社区，包括GitHub、StackOverflow、官方论坛等，为学习和使用OpenCV提供了有力支持。此外，有许多书籍、在线课程、博客文章和研讨会专门讲解OpenCV的使用和计算机视觉技术。综上所述，OpenCV作为一款功能强大、高效、跨平台且开源的计算机视觉库，为开发者提供了实现各类图像和视频处理任务所需的工具箱，其广泛的应用领域和活跃的社区支持使之成为计算机视觉领域不可或缺的开发工具。

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一款开源的计算机视觉库，专门为图像和视频处理任务设计，广泛应用于学术研究、工业应用以及个人项目中。以下是关于OpenCV的详细介绍：历史与发展起源：OpenCV于1999年由英特尔公司发起，旨在促进计算机视觉技术的普及和商业化应用。该项目旨在创建一个易于使用、高效且跨平台的库，为开发者提供实现计算机视觉算法所需的基础工具。社区与支持：随着时间的推移，OpenCV吸引了全球众多开发者和研究人员的参与，形成了活跃的社区。目前，OpenCV由非盈利组织OpenCV.org维护，并得到了全球开发者、研究机构以及企业的持续贡献和支持。主要特点跨平台：OpenCV支持多种操作系统，包括但不限于Windows、Linux、macOS、Android和iOS，确保代码能够在不同平台上无缝运行。丰富的功能：库中包含了数千个优化过的函数，涵盖了计算机视觉领域的诸多方面，如图像处理（滤波、形态学操作、色彩空间转换等）、特征检测与描述（如SIFT、SURF、ORB等）、物体识别与检测（如Haar级联分类器、HOG、DNN等）、视频分析、相机校正、立体视觉、机器学习（SVM、KNN、决策树等）、深度学习（基于TensorFlow、PyTorch后端的模型加载与部署）等。高效性能：OpenCV代码经过高度优化，能够利用多核CPU、GPU以及特定硬件加速（如Intel IPP、OpenCL等），实现高速图像处理和实时计算机视觉应用。多语言支持：尽管OpenCV主要使用C++编写，但它提供了丰富的API绑定，支持包括C、Python、Java、MATLAB、JavaScript等多种编程语言，方便不同领域的开发者使用。开源与免费：OpenCV遵循BSD开源许可证发布，用户可以免费下载、使用、修改和分发库及其源代码，无需担心版权问题。架构与核心模块 OpenCV的架构围绕核心模块构建，这些模块提供了不同层次的功能： Core：包含基本的数据结构（如cv::Mat用于图像存储和操作）、基本的图像和矩阵操作、数学函数、文件I/O等底层功能。 ImgProc：提供图像预处理、滤波、几何变换、形态学操作、直方图计算、轮廓发现与分析等图像处理功能。 HighGui：提供图形用户界面（GUI）支持，如图像和视频的显示、用户交互（如鼠标事件处理）以及简单的窗口管理。 VideoIO：负责视频的读写操作，支持多种视频格式和捕获设备。 Objdetect：包含预训练的对象检测模型（如Haar级联分类器用于人脸检测）。 Features2D：提供特征点检测（如SIFT、ORB）与描述符计算、特征匹配与对应关系估计等功能。 Calib3d：用于相机标定、立体视觉、多视图几何等问题。 ML：包含传统机器学习算法，如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树等。 DNN：深度神经网络模块，支持导入和运行预训练的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）。

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