实时人脸识别，可以使用网络摄像头、视频或图像对情绪进行分类。 软件通过视频或网络摄像头识别人脸及其相应的情绪。由OpenCV、Dlib、人脸识别和深度学习提供支持。 python 依赖关系 Opencv Cmake Dlib 人脸识别 用法 测试文件夹包含提供给模型的视频及图像。 “图像”文件夹仅包含用于执行人脸识别的人脸图像。 模型包含预先训练的情感分类器模型。 emotion.py 对人的面部情绪进行分类。 face-rec-emotion.py一次识别人脸并对情绪进行分类。 face_recognition library使用FaceNet实现进行人脸识别。

两个手工定制的特征，实现快速识别 : 第一个是距离，两个关键点的距离会随着动作不同而不同。 : 第二个是角度，考虑到距离会随着摄像头位置发生变化，而三个点的夹角不同，不论远近，夹角固定，同时夹角会随着动作不同而不同。 1. Overview pic pic 基于普通摄像头的太极姿势识别(分类)，通过openpose采集的骨骼点数据做分类。 第一就是通过openpose采集的骨骼数据做一个自定义特征的全连接网络的训练分类。 第二就是通过openpose采集的骨骼图片做卷积神经网络（CNN）分类。 相关：基于Kinect的姿态识别(分类) 1.1. 安装与使用 首先根据OpenPose WindowsAPI安装说明安装，调用方式为Python调用。 OpenPose GitHub地址 OpenPose安装说明 最近迁移至Ubuntu，Windows的更新后cuda与caffee不兼容。部分程序有改动。总体不变。 校优

java webcam 调用摄像头亲测可用用，里面有demo，直接就可以调用摄像头，里面又example直接运行就可以调用摄像头

飞思卡尔赛车用的二值化摄像头驱动，官方都使用高端的芯片驱动，而且用了DMA，复杂得很，这个程序只用了简单的中断就完成了数据的读取

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