mediapipe-python-sample 示例Python包。 自2021/03/03起，以下6种具有Python实现的功能均可用。 要求 mediapipe 0.8.3或更高版本 OpenCV 3.4.2或更高版本 可以使用pip安装mediapipe。 pip install mediapipe 演示版 这是运行演示的方法。 面网 python sample_facemesh.py - 设备指定相机设备编号默认值：0 - 宽度拍摄相机时的宽度默认值：960 - 高度拍摄相机时的垂直宽度默认值：540 --max_num_hands检测到的最大手数默认值：1 --min_detection_confidence检测置信度阈值默认值：0.5 --min_tracking_confidence跟踪置信度阈值默认值：0.5 --use_brect是否绘制外接

脸 人脸识别打卡系统 程序功能说明 1.UserManage.py：将用户信息进行保存并上传到个人数据库内 2.faceDector.py：打开摄像头进行人脸检测 3.Timing.py：每天定时更新数据库，转化打卡记录放置为0 4.main.py：主程序（包括人脸识别部分） 主界面 主要功能 1.用户信息注册 2.用户识别结果 3.打卡记录显示

利用Haarcascade所建立的脸部特征模型，对OpenCV处理过的帧图像实现脸部检测。之后，根据识别到的区域，来确定所识别到物体的中心点。根据物体的中心点和视频画面的中心点之间的误差，可以确定出转动的方向。最后通过与Arduino互联完成舵机的驱动，并实现摄像头对主体脸部的跟踪。

前言 之前实践了下face++在线人脸识别版本，这回做一下离线版本。github 上面有关于face_recognition的相关资料，本人只是做个搬运工，对其中的一些内容进行搬运，对其中一些例子进行实现。 官方描述： face_recognition是一个强大、简单、易上手的人脸识别开源项目，并且配备了完整的开发文档和应用案例，特别是兼容树莓派系统。本项目是世界上最简洁的人脸识别库，你可以使用Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。本项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib中的深度学习模型，用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试，有高达99

使用逼真的阴影实现高保真面部重影 侯安德，张泽，米歇尔·萨克斯（Michel Sarkis），毕宁，童以颖，刘晓明。 在2021年的CVPR中。 该项目的代码是使用Python 3和Tensorflow 1.9.0开发的。 训练有素的模型 要在输入图像和目标照明上运行我们训练有素的模型，请执行以下操作： python test_relight_single_image.py input_image_path target_lighting_path output_image_path gpu_id 下面提供了一个示例： python test_relight_single_image.py sample_images/01503.png sample_lightings/light_left.txt sample_outputs/01503_left.png 7 引文 如果您在工作中

react-emoji-component react-emoji-component是使用React设置的开放 v4.0 emoji表情集的最轻量级（ 为 ）和最通用的库。 您可以指望该库是最新的EmojiOne版本。 使用此库，您可以轻松地使用自己的CDN提供程序来托管表情符号图片和PNG文件，并自定义表情符号渲染。 您还可以在使用精灵和奇异的PNG图标之间进行切换，以获取最轻松的体验。 这是我在其他React EmojiOne库中尚未看到的东西。 演示版 例子 在您的本地计算机上，将其深深吸引，因为男人或女人知道的每个表情符号都可以轻松地加载到单个页面上。 安装 • yarn a

vgg-face模型的测试官方只有matlab版，上传的这个脚本是python版，亲测可用

机器人跟随距离估算 该机器人将跟随面部并根据使用计算机视觉的距离估计进行操作，而没有任何传感器需要单摄像头，后者可提供从机器人到PC /笔记本电脑的实时视频 机器人图像 流程图 所需硬件 名称 项目 底盘机器人 1个 直流电动机 4 Arduino的 2个 NRF24L01 2个 L298马达驱动器 1个 电源12伏 1个 RGB LED 1个可选 跳线 40+ 面包板一半（大小） 1或2 所需软件 Arduino IDE NRF库----> Python模块 Opencv的Opencv用于图像处理 皮塞里亚尔Pyserial允许我们在python（软件）和Arduino（硬件）之间进行通信 Iriun网络摄像头 它将为我们将智能手机转换为无线相机 下载适用于Windows Linux和Mac的软件： : 我的Iriun网络摄像头链接教程： : //youtu.be/

face-py-faster-rcnn, 基于 R CNN的人脸检测 基于高速cnn的实时人脸检测这个库包含了使用更快的r cnn的人脸检测源文件。 它是基于出色的py-faster-rcnn 库开发的。有关技术细节，请参阅这里的technial报告 。 快速r-cnn最初描述在 NIPS 2015纸 。

opencv4.1实现人脸识别代码下载 MFC实现人脸识别，点击按钮打开图片，MFC控件显示Mat图片，点击按钮检测人脸和眼睛，并标注检测结果（使用VS2017开发)。