文章目录0项目说明1需求分析2总体设计3详细设计4效果展示5实验心得6项目源码7最后0项目说明基于opencv、dilb的员工人脸识别考勤系统提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放1需求分析选题“员工刷脸考勤”，要求采用python语言开发，可以通过摄像头添加员工面部信息，这里就涉及到两个具体的个问题，一个是应该以什么样的数据来标识每一个员工的面部信息，二是持久化地保存这些信息到数据库中去。更细地，还涉及表的设计；另一个基本要求是通过摄像头识别员工面部信息来完成考勤，这个问题基本可以通过遍历数据库里的员工面部数据与当前摄像头里的员工面部数据的比对来实现，但有一个问题就是假如摄像
我想构建一个不断从相机检测人脸的应用程序。我已经集成了库，但没有从我可以开始的地方获得任何有效的来源 最佳答案 如果您想使用ObjectiveC，我认为这是一个很好的起点:https://jkbdev.wordpress.com/2015/09/22/getting-started-with-opencv-on-ios/当您设法构建并运行它时，寻找一个opencv人脸检测示例并将其合并到您的iOS应用程序中。如果您真的想一次性完成此操作，可以尝试上面@Anthony建议的链接(https://github.com/ekurutepe
说明： 本系列是我本人在学习人工智能的过程中的总结性文档，我的原则是尽量使用自己的语言来描述各种概念和原理，其中若有原文借鉴之处，我会尽量标明转载出处，若有遗漏，还请留言说明，文中内容若有不妥，还请斧正，不胜感激！滤波系列详细说明：本系列描述的函数和类用于对2D图片执行线性或非线性的各种滤波操作；在openCV中图片通常以Mat数据类型来表示；滤波的操作意味着对于源图（通常是矩形）中的每一个像素位置 ，它的临近的像素值被考率且用于目标像素的计算。在线性滤波器的实例中，滤波的过程为：具有权重的像素值的加和。在形态的操作中，滤波的过程为：提取最大或最小的像素值；计算的像素值被存储在目
文章目录0前言1课题背景2实现效果3相关技术3.1YOLOV43.2基于DeepSort算法的行人跟踪4最后0前言🔥优质竞赛项目系列，今天要分享的是🚩**基于深度学习疫情社交安全距离检测算法**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：5分🧿更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题背景安全的社交距离是公共预防传染病毒的途径之一。所以，在人群密集的区域进行社交距离的安全评估是十分重要的。社交距离的测量旨在保持个体之间的物理距离和减少
文章目录0项目说明1需求分析2总体设计3详细设计4效果展示5实验心得6项目源码7最后0项目说明基于opencv、dilb的员工人脸识别考勤系统提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放1需求分析选题“员工刷脸考勤”，要求采用python语言开发，可以通过摄像头添加员工面部信息，这里就涉及到两个具体的个问题，一个是应该以什么样的数据来标识每一个员工的面部信息，二是持久化地保存这些信息到数据库中去。更细地，还涉及表的设计；另一个基本要求是通过摄像头识别员工面部信息来完成考勤，这个问题基本可以通过遍历数据库里的员工面部数据与当前摄像头里的员工面部数据的比对来实现，但有一个问题就是假如摄像
文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov55模型训练6实现效果7最后0前言🔥优质竞赛项目系列，今天要分享的是🚩**基于深度学习YOLO安检管制误判识别与检测**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：4分工作量：3分创新点：4分🧿更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题背景军事信息化建设一直是各国的研究热点，但我国的武器存在着种类繁多、信息散落等问题，这不利于国防工作提取有效信息，大大妨碍了我军信息化建设的步伐。同时，我军武器常以文
0、应用场景问题我们使用opencv作为拉流客户端，获取画面后进行图像处理并推流（使用ffmpeg库）。opencv解码同样使用ffmpeg库。我们要求opencv能根据业务不断进行拉流操作，等效的逻辑代码如下：while(1){printf("startopenrtmp\n");cv::VideoCapturecap; if(!cap.open("rtmp://192.168.3.100:1935/live/1581F5FHB228R00200S3",cv::CAP_FFMPEG))////无流时会有20-30s超时时间{printf("reopenrtmp\n");continue;}//
1：版本说明：qt5.12.10opencv4.5.3（yolov5模型部署要求opencv>4.5.0）2：检测的代码yolo.h#pragmaonce#include#include#include#include#includeclassyolo{public:yolo(){}~yolo(){}boolreadModel(cv::dnn::Net&net,std::string&netpath,boolisCuda);structOutput{intid;//结果类别idfloatconfidence;//结果置信度cv::Rectbox;//矩形框intship_id;//船的idin
泊松融合我自己写的第一版程序大概是2016年在某个小房间里折腾出来的，当时是用的迭代的方式，记得似乎效果不怎么样，没有达到论文的效果。前段时间又有网友问我有没有这方面的程序，我说Opencv已经有了，可以直接使用，他说opencv的框架太大，不想为了一个功能的需求而背上这么一座大山，看能否做个脱离那个环境的算法出来，当时，觉得工作量挺大，就没有去折腾，最近年底了，项目渐渐少了一点，公司上面又在搞办公室政治，我地位不高，没有参与权，所以乐的闲，就抽空把这个算法从opencv里给剥离开来，做到了完全不依赖其他库实现泊松融合乐，前前后后也折腾进半个月，这里还是做个开发记录和分享。 在翻译算法过
泊松融合我自己写的第一版程序大概是2016年在某个小房间里折腾出来的，当时是用的迭代的方式，记得似乎效果不怎么样，没有达到论文的效果。前段时间又有网友问我有没有这方面的程序，我说Opencv已经有了，可以直接使用，他说opencv的框架太大，不想为了一个功能的需求而背上这么一座大山，看能否做个脱离那个环境的算法出来，当时，觉得工作量挺大，就没有去折腾，最近年底了，项目渐渐少了一点，公司上面又在搞办公室政治，我地位不高，没有参与权，所以乐的闲，就抽空把这个算法从opencv里给剥离开来，做到了完全不依赖其他库实现泊松融合乐，前前后后也折腾进半个月，这里还是做个开发记录和分享。 在翻译算法过
