java消消乐源码适用于 Android 的出色 Kotlin 库 适用于 Android 的精彩 Kotlin 库和项目的精选列表。 如果你想贡献，请阅读。 内容 用户界面 - 查看 Android 的注入库。 - Android View Model 绑定框架，使用kotlin 编写，基于anko，简单但功能强大。 - 受 React 启发的 Android 最小 UI 库。 - 不要再次编写 RecyclerView 适配器。 甚至不是 ViewHolder！ - 受 React 启发的 Android 最小 UI 库。 - 用于创建没有任何 XML 的 Material Design 导航抽屉的 DSL。 工具箱 - 愉快的Android应用程序开发。 公用事业 - Kotlin Android 库，使 Kotlin 中的偏好使用变得简单而有趣。 - Kotlin Android 库，使用具有绑定到 SharedPreferences 的字段的对象，使 Kotlin 中的首选项使用变得简单而有趣。 - 一系列有用的 Android 扩展方法。 - 适用于 Android 的 K

使用faceapi.js实现的人脸识别，有动态视频检测的，也有图片检测的，有需要的同学可以下载来看看，记得要在本地服务器上打开你的网页才能使用

我们将看到如何使用dlib从图像中提取人脸嵌入并将其可视化。 在python笔记本中运行代码以生成嵌入。 #Run下面的命令以可视化tensboard。 将logdir路径替换为您的自定义路径 tensorboard --logdir = /用户/ anshu / meet-up / internship / recognition / face-embeddings / embeddings-logs / --port = 6006

PRO-FACE触摸屏组态软件-01rar,PRO-FACE触摸屏组态软件-01

使用Haar-Cascade分类器，OpenCV和Python的人脸识别 使用Python和OpenCV简单人脸识别算法 博客 要求 Python 3.6 pip install opencv-contrib-python 大纲 该项目包括3个部分，分别是： 创建数据集（face_datasets.py） 训练模型（training.py） 人脸识别（face_recognition.py） 怎么跑？ 确保具有可执行权限。 （chmod 777。） pip install -r requirements.txt 请确保您在同一目录中有名为“数据集”和“培训师”的文件夹。 （可选，我已经放置了代码，因此如果不存在它将创建它。） 在命令行中运行face_datasets.py以将您的面部图像作为数据集。 不要忘记为每个人的脸部设置唯一的ID（您需要每次都编辑代码，或者只是将id

安装face_recognition遇到很多坑，最后做了个镜像，方便迁移和别人使用！ face_recognition的docker镜像文件，一行命令实现人脸识别。 安装步骤(这里放不下了，放博客里了) https://blog.csdn.net/baikunlong/article/details/127209852

Face Alignment by Explicit Shape Regression原文及译文

sdm matlab代码用于面部对齐的SDM 这是Xiong和De La Torre（）提出的我的监督下降方法（SDM）的MATLAB实现，用于面部对齐。 在300W数据集上使用49个点（没有下颌点）训练了包含的模型。 培训代码包含在lib目录中。 培训应该是一个相当简单的过程。 培训功能包括： SDMInitModel-分配新的SDM模型 SDMAddDataMemoryFrugal *-这些功能以有效的内存方式收集训练和验证数据，以进行训练和参数选择。 SDMSolve-解决回归问题 SDMLayerXval-通过黄金搜索执行参数选择（用于选择正则化器） SDMFinalizeLayer-将最终的回归变量添加到SDM模型中。 查看这些功能以获取有关模型结构以及如何提供形状模型（平均形状）的详细信息。 运行代码 没有外部依赖关系或mex函数。 运行“ runDemo.m”应产生适合的示例。 执照 此代码不得用于商业目的。 该代码可自由用于个人，学术和研究目的。 但是，我们要求任何文件在重新分发时均保留我们的版权声明。 该软件按``原样''提供，不提供任何担保或保证。 我们对由此造成的

人脸识别喀拉拉邦 该存储库的过程包括face detection ， affine transformation ， extract face features ， find a threshold to spilt faces 。 然后在数据集上评估结果。 要求： dlib（19.10.0） keras（2.1.6） tensorflow（1.7.0） opencv-python的（3.4.0.12） 待办事项清单 InceptionV3后端 MobileNet后端 VGG16后端 ResNet50后端 Xception后端 DenseNet后端 人脸检测和仿射变换 我将Dlib和opencv用于此预处理过程 。 Dlib进行快速人脸检测，而opencv进行裁剪和仿射变换。 深度学习功能提取 我使用几种基本的深度学习模型从预处理的图像中提取128个特征。 损失就是tr

毕业设计:基于深度学习的人脸识别签到系统的设计与实现 准备： 安装virtualenv: pip install virtualenv 创建虚拟环境: virtualenv venv 进入虚拟环境: venv\Scripts\activate 安装依赖的包: pip install -r requirements.txt 运行： 更新数据库：python app.py db upgrade 生成管理员用户：python app.py init 运行：python app.py runserver 初始管理员账户： 学号：000000 密码：666666