人臉跟蹤源碼

Ⅰ 中本聰人臉識別不了

當然識別不了。
中本聰是比特幣的開發者兼創始者，是一位1949年出生的日裔美國人。他愛好收集火車模型，職業生涯中有多處保密，曾為大型企業還有美國軍方執行保密的工作。 2008年中本聰在互聯網上一個討論信息加密的郵件組中發表了一篇文章， 勾畫了比特幣系統的基本框架。 2009年他為該系統建立了一個開放源代碼項目 （open source project），正式宣告了比特幣的誕生。
人臉識別，是基於人的臉部特徵信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭採集含有人臉的圖像或視頻流，並自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行識別的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。拿別人照片是無法通過人臉識別的。

Ⅱ vrp的應用范圍

VRP可廣泛的應用於城市規劃、室內設計、工業模擬、古跡復原、橋梁道路設計、房地產銷售、旅遊教學、水利電力、地質災害等眾多領域，為其提供切實可行的解決方案。 很久以來，在中國的虛擬現實技術領域，一直是引進國外的虛擬現實軟體，中國在很長的一段時間內沒有自己獨立開發的虛擬現實模擬平台軟體。泱泱大國，中國顯然不能總是拾人牙慧，開發出中國自主知識產權的虛擬現實軟體，才是王道。中視典數字科技一直致力於中國虛擬現實技術自有軟體的開發和探索，終於研發除了具有完全自主知識產權的虛擬現實軟體—Virtual Reallity Platform（通俗稱為VRP）。
VRP系列產品自問世以來，一舉打破該領域被國外領域所壟斷的局面，以極高的性價比獲得國內廣大客戶的喜愛，已經成為目前中國國內市場佔有率最高的一款國產虛擬現實模擬平台軟體。 VRP虛擬現實模擬平台，經歷了多年的研發與探索，已經在VRP引擎為核心的基礎上，衍生出了九個相關三維產品的軟體平台。
其中VRP-BUILDER虛擬現實編輯器和VRPIE3D互聯網平台（又稱VRPIE）軟體已經成為目前國內應用最為廣泛的VR和WEB3D製作工具，連續三年占據國內同行業的領導地位，用戶數量始穩居於第一。

（1）VRP-BUILDER 虛擬現實編輯器
VRP-BUILDER虛擬現實編輯器的軟體用途、功能特點和客戶群
軟體用途：三維場景的模型導入、後期編輯、交互製作、特效製作、界面設計、打包發布的工具
客戶群：主要面向三維內容製作公司
功能特點： VRP-Builder所有操作都是以美工熟悉的方式進行，並且提供了大量的支持工具和輔助庫以快速提高成品質量。如果使用者有一定的3DSMAX建模和渲染基礎，只要對VR-Builder平台稍加學習，很快就可以製作出自己的虛擬現實場景。
（2）VRPIE-3D互聯網平台
VRPIE3D互聯網平台（又稱VRPIE） 是中視典數字科技有限公司自主研發的一款用於在互聯網上進行三維互動瀏覽操作的軟體，可將三維的虛擬現實技術成果用於互聯網應用。
在安裝了VRP-IE瀏覽器插件的基礎上，用戶可在任意一台連上互聯網的電腦上，訪問VRP-IE互聯網平台網頁，實現全三維場景的瀏覽和交互。
VRPIE軟體用途、功能特點和客戶群
軟體用途：將VRP-BUILDER的編輯成果發布到互聯網，並可讓客戶通過互聯網進行對三維場景的瀏覽與互動
功能特點：VRP-IE 三維網路平台具備高度真實感畫質，支持大場景動態調度，良好的低端硬體兼容性，高壓縮比，多線程下載，支持高並發訪問，支持視點優化的流式下載，支持高性能物理引擎，支持軟體抗鋸齒，支持腳本編程，支持無縫升級等等特性，為廣大用戶開發面向公眾或集團用戶的大型WEB3D 網站提供了強有力的技術支持和保障。
客戶群：直接面向所有互聯網用戶
（3）VRP-PHYSICS 物理模擬系統
VRP-PHYSICS物理模擬系統是中視典數字科技有限公司研發的一款物理引擎系統。系統賦予虛擬現實場景中的物體以物理屬性，符合現實世界中的物理定律，是在虛擬現實場景中表現虛擬碰撞、慣性、加速度、破碎、倒塌、爆炸等物體互動式運動和物體力學特性的核心。
VRP-PHYSICS物理模擬系統軟體用途和客戶群
軟體用途：可逼真的模擬各種物理學運動，實現如碰撞、重力、摩擦、阻尼、陀螺、粒子等自然現象，在演算法過程中嚴格符合牛頓定律、動量守恆、動能守恆等物理原理
客戶群：主要面向院校和科研單位
（4）VRP-DIGICITY 數字城市平台
VRP-DIGICITY數字城市平台的軟體用途和客戶群
軟體用途：具備建築設計和城市規劃方面的專業功能，如資料庫查詢、實時測量、通視分析、高度調整、分層顯示、動態導航、日照分析等
客戶群：主要面向建築設計、城市規劃的相關研究和管理部門
（5）VRP-INDUSIM 工業模擬平台
VRP-INDUSIM工業模擬平台的軟體用途和客戶群
軟體用途：模型化，角色化，事件化的虛擬模擬，使演練更接近真實情況，降低演練和培訓成本，降低演練風險。
客戶群：主要面向石油、電力、機械、重工、船舶、鋼鐵、礦山、應急等行業
（6）VRP-TRAVEL 虛擬旅遊平台
VRP-TRAVEL虛擬旅遊平台的軟體用途和客戶群
軟體用途：激發學生學習興趣，培養導游職業意識,培養學生創新思維，積累講解專項知識,架起學生與社會聯系的橋梁,全方位提升學生講解能力,讓單純的考試變成互動教學與考核雙模式。
客戶群：主要面向導游、旅遊規劃
（7）VRP-MUSEUM 虛擬展館
VRP-MUSEUM虛擬展館的軟體用途和客戶群
軟體用途：是針對各類科博館、體驗中心、大型展會等行業，將其展館、陳列品以及臨時展品移植到互聯網上進行展示、宣傳與教育的三維互動體驗解決方案。它將傳統展館與互聯網和三維虛擬技術相結合，打破了時間與空間的限制、最大化地提升了現實展館及展品的宣傳效果與社會價值，使得公眾通過互聯網即能真實感受展館及展品，並能在線參與各種互動體驗，網路三維虛擬展館將成為未來最具價值的展示手段。
客戶群：科博館、藝術館、革命展館、工業展館、圖書館、旅遊景區、企業體驗中心以及各種園區
（8）VRP-SDK 系統開發包
VRP-SDK系統開發包的軟體用途和客戶群
軟體用途：提供C++源碼級的開發函數庫，用戶可在此基礎之上開發出自己所需要的高效模擬軟體
客戶群：主要面向水利電力、能源交通等工業模擬研究與設計單位

（9）VRP-STORY故事編輯器
VRP-MYSTORY故事編輯器的特點
操作靈活、界面友好、使用方便，就像在玩電腦游戲一樣簡單
易學易會、無需編程，也無需美術設計能力，就可以進行3D製作
成本低、速度快，能夠幫助用戶高效率、低成本地做出想得到的3D作品
支持與VRP平台所有軟體模塊的無縫介面，可以與以往所有軟體模塊結合使用，實現更炫、更豐富的交互功能。
（10）VRP-3DNCS 三維網路交互平台
VRP-3DNCS三維網路交互平台（英文全稱Virtual Reality Platform 3D Net Communication System，簡稱VRP-3DNCS）提供了一個允許不同地區、不同行業、不同角色實時在同一場景下交互的平台。用戶可將VRP-MYSTORY下製作的應用，根據自身需求，使用SDK開發包，開發符合行業特性的專項策略，提供語音、文字等多種交流方式，實現各地用戶身臨同一場景的效果。 VRP高級模塊主要包括VRP-多通道環幕模塊、VRP-立體投影模塊、VRP-多PC級聯網路計算模塊、VRP-游戲外設模塊、VRP-多媒體插件模塊等五個模塊。
（1）VRP-多通道環幕模塊
多通道環幕模塊由三部分組成：邊緣融合模塊、幾何矯正模塊、幀同步模塊。
它是基於軟體實現對圖像的分屏、融合與矯正，是的一般用融合機來實現多通道環幕投影的過程基於一台PC機器即可全部實現。
（2）VRP-立體投影模塊
立體投影模塊是採用被動式立體原理，通過軟體技術分離出圖像的左、右眼信息。相比於主動式立體投影方式的顯示刷新提高一倍以上，且運算能力比主動式立體投影方式更高。
（3）VRP-多PC級聯網路計算模塊
採用多主機聯網方式，避免了多頭顯卡進行多通道計算的弊端，而且三維運算能力相比多頭顯卡方式提高了5倍以上，而PC機事件的延遲由不超過0.1毫秒。
（4）VRP-游戲外設模塊
Logitech方向盤、Xbox手柄、甚至數據頭盔數據手套等都是虛擬現實的外圍設備，通過VRP-游戲外設板塊就可以輕松實現通過這些設備對場景進行瀏覽操作，並且該模塊還能自定義擴展，可自由映射。
（5）VRP-多媒體插件模塊
VRP-多媒體插件模塊可將製作好的VRP文件嵌入到Neobook、Director等多媒體軟體中，能夠極大地擴展虛擬現實的表現途徑和傳播方式。 VRP虛擬現實模擬平台自發布第一個版本至今已經歷數年，經過中視典人不斷的創新與改進。VRP12.0於2012年5月24日在北京國家會議中心正式對外發布。
VRP12.0作為中視典數字科技2012年推出的VRP模擬平台軟體系列的最新版本，不盡完善和提高了VRP軟體原有的一些功能，還新增了包括增強現實技術、VRP-MYSTORY故事編輯器等新功能。
VRP12.0新增功能
（1）集成了增強現實技術
1.穩定高效的增強現實演算法庫：攝像機的自動標定、實時多mark跟蹤、實時自然圖片的跟蹤、實時簡單3D物體的跟蹤、實時人臉面部跟蹤。
2.方便易用的AR-Builder編輯器：有好的界面編輯工具、快速定製個性化AR案例、支持3dMax和Maya導出動畫。
3.支持多種AR交互硬體：增強現實眼鏡、頭部跟蹤器、骨骼跟蹤器、紅外感測系統、慣性感測系統、動作捕捉系統
（2）無縫結合VRP-MYSTORY故事編輯器
1.提供大量的精美模型庫、角色庫、特效庫
2.對象化的模型操作，精美的實時渲染效果
3.支持直接發布各種格式的圖片
（3）支持工業格式數據
1.支持模型直接從工業軟體導入到VRP中進行編輯
2.支持Maya、Pro/E、Catia、Solidworks等
3.支持VRP模型導回到MAX及其他工業軟體中再次修改
（4）全新編輯模式
1.拖拽節點式的編輯模式，可編輯產生無限多種GPU-Shader材質效果
2.材質編輯人員無需掌握GPU顯示編程原理即可製作出所需的GPU-Shader效果
3.支持材質庫功能，包含大量的金屬材質、建築類材質、織物類材質、自然類材質，滿足各種需求
4.針對美術人員的設計流程優化，提高製作效率
5.支持時間動態材質效果，極大提高VRP編輯器的渲染效果
6.完全支持導出DirectX和OpenGL的GPU-Shader效果
（5）支持在線烘焙
1.支持場景烘焙功能和貼圖烘焙功能，一鍵更新烘焙全場景的光照貼圖
2. 支持基於GPU硬體的快速烘焙技術和基於CPU的光線跟蹤烘焙技術
3.離線渲染技術與實時渲染技術友好結合，支持VRP中的所有燈光類型
4.豐富的采樣技術：均勻采樣、隨機采樣、抖動采樣、多重采樣及Hammersly采樣
（6）支持多人協作
1.基於事件驅動的場景製作方式，支持時間優先、主機優先的搶占式通訊模式
2.相機數據自動同步，場景狀態同步，支持畫中畫相機
3.場景數據自動統一，無需任何額外操作，各用戶登陸場景後的畫面均可一致
4.支持自定義標准，可以在場景中任意添加一個標注信息，並在網路上進行實時同步
（7）支持硬體交互
1. 支持基於微軟Kinect for Windows的動態手勢識別及靜態姿勢識別
2. 支持數據手套datalove，可控制三維虛擬手在場景中抓取物體，並進行交互操作
3.支持反饋數據手套CyberGlove、CyberTouch和CyberGrasp，具有真實觸感和力反饋效果
4.支持Patriot和Liberty跟蹤器，精確捕捉人體的位置和動作，並在場景中控制虛擬手的運動
5.支持頭戴式顯示器，讓人有高沉浸感的立體視覺感受 中視典數字科技有限公司，2002年於深圳高新技術園區正式注冊成立，是專注於虛擬現實、增強現實與3D互聯網領域的軟硬體研發與推廣的專業機構，是國際領先的虛擬現實技術、增強現實技術解決方案供應商和相關服務提供商，是中國虛擬現實、增強現實領域的領軍企業。
中視典數字科技有限公司，立志做中國自己的圖形圖像專家，自成立之初，一直致力於中國自主知識產權虛擬現實模擬平台的開發和探索。研發出了中國第一個完全獨立自主知識產權的虛擬現實三維互動模擬平台VR-Platform（簡稱VRP），一舉打破了中國虛擬現實領域被國外軟體壟斷的局面。
中視典數字科技有限公司，是最專業的虛擬現實硬體設備（如VR-Platform CAVE「洞穴式」虛擬現實顯示系統 ）提供商以及相關解決方案的集成商。
中視典數字科技有限公司，提供的虛擬現實解決方案涉及虛擬旅遊教學、機械模擬、數字展館、軍事模擬、工業模擬等眾多領域，在自主產權虛擬現實軟體VRP的基礎上為客戶量身打造最專業的個性化解決方案。

Ⅲ 求OpenCV的傻瓜教程

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Ⅳ 求基於DSP642 的人臉檢測（或跟蹤，人臉識別）的程序或源代碼！[email protected]或網頁鏈接皆可！謝謝了！

這個一般人弄不到- -弄到了我估計要收錢的

Ⅳ 比較好的開源人臉識別軟體有哪些

開源的人臉識別沒有一個靠譜的。OpenCV等自帶的很弱，face++等是服務介面，不是開源代碼。這兩年隨著深度學習的流行，人臉識別技術提高一大截，主要是歸一化和特徵提取部分。人臉識別，是基於人的臉部特徵信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭採集含有人臉的圖像或視頻流，並自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。人臉識別系統的研究始於20世紀60年代，80年代後隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年後期，並且以美國、德國和日本的技術實現為主；人臉識別系統成功的關鍵在於是否擁有尖端的核心演算法，並使識別結果具有實用化的識別率和識別速度；「人臉識別系統」集成了人工智慧、機器識別、機器學習、模型理論、專家系統、視頻圖像處理等多種專業技術，同時需結合中間值處理的理論與實現，是生物特徵識別的最新應用，其核心技術的實現，展現了弱人工智慧向強人工智慧的轉化。

傳統的人臉識別技術主要是基於可見光圖像的人臉識別，這也是人們熟悉的識別方式，已有30多年的研發歷史。但這種方式有著難以克服的缺陷，尤其在環境光照發生變化時，識別效果會急劇下降，無法滿足實際系統的需要。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識別，和熱成像人臉識別。但這兩種技術還遠不成熟，識別效果不盡人意。

Ⅵ 基於計算機視覺的行人檢測及跟蹤演算法設計 採用opencv和vc用camshift演算法。實習急用，只要源代碼

這個實現的難度不是非常大，但是編代碼需要耗點時間，你可以知道些人臉檢測的代碼，改改就是了，人臉的分類器和人全身的分類器opencv都是自帶的

Ⅶ 誰有opencv的全部視頻教程地址，求種。。。

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Ⅷ opencv實現一個人臉檢測功能，編譯出的android程序有多大

在python下用起來OpenCV很爽，代碼很簡潔，很清晰易懂。使用的是Haar特徵的分類器，訓練之後得到的數據存在一個xml中。下面我們就來詳細談談。 模式識別課上老師留了個實驗，在VC++環境下利用OpenCV庫編程實現人臉檢測與跟蹤。 然後就開始下載opencv和vs2012，再然後，配置了好幾次還是配置不成功，這里不得不吐槽下微軟，軟體做這么大，這么難用真的好嗎? 於是就嘗試了一下使用python完成實驗任務，大概過程就是這樣子的： 首先，配置運行環境： 下載opencv和python的比較新的版本，推薦opencv2.4.X和python2.7.X。 直接去官網下載就ok了，python安裝時一路next就行，下載的opencv.exe文件運行後基本上是一個解壓的過程，自己選擇一個解壓路徑(盡量不要出現中文)，然後就坐等解壓完成。 然後從opencv解壓後的路徑中找(D:My DocumentsDownloads)opencvbuildpython2.7x86，()裡面的部分是你自己的安裝路徑，其中x86對應32位的機器，x64代表64位的機器，當然要按照你機器的實際情況選擇了。將這個路徑裡面的cv2.pyd拷貝至python2.7的模塊路徑C:Python27Libsite-packages里，python2.7默認安裝在C盤跟目錄下。 此時打開python，在cmd下輸入python，或者直接打開“所有程序->active state active python->Python Interactive Shell”都行。 接下來輸入import cv2，出錯了對不對?為什麼呢? 這是因為沒有安裝numpy這個python模塊，去numpy的官網下載一個比較新的版本，因為最新的版本一般都是源代碼，需要去命令行中安裝，比較麻煩，推薦找一個exe文件。注意，在官網給出的鏈接中，切記看完全名稱，後面一般都會提示這個模塊在哪個python版本下安裝時比較和諧，選擇你自己安裝的python版本對應的numpy模塊。下載完成後安裝時看一下該模塊給出的python路徑對不對，對的話然後next就行了，不對的話可能就是你的python是2.7，卻下了numpy for python 3.0. 這時再去import一下cv2，如果什麼也沒有輸出的話就是import成功了。 簡直比vs下的配置簡單了好幾個數量級，對不對? 配置好環境後，跟著opencv嗨起來! 然後在pythonwin或idle(python gui)下新建一個py文件，輸入以下代碼： ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 import cv2 import numpy as np cv2.namedWindow("test") cap=cv2.VideoCapture(0) success,frame=cap.read() classifier=cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml") #確保此xml文件與該py文件在一個文件夾下，否則將這里改為絕對路徑，此xml文件可在D:My 下找到。 while success: success,frame=cap.read() size=frame.shape[:2] image=np.zeros(size,dtype=np.float16) image=cv2.cvtColor(frame,cv2.cv.CV_BGR2GRAY) cv2.equalizeHist(image,image) divisor=8 h,w=size minSize=(w/divisor,h/divisor) faceRects=classifier.detectMultiScale(image,1.2,2,cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,minSize) if len(faceRects)>0: for faceRect in faceRects: x,y,w,h=faceRect cv2.circle(frame,(x+w/2,y+h/2),min(w/2,h/2),(255,0,0)) cv2.circle(frame,(x+w/4,y+h/4),min(w/8,h/8),(255,0,0)) cv2.circle(frame,(x+3*w/4,y+h/4),min(w/8,h/8),(255,0,0)) cv2.rectangle(frame,(x+3*w/8,y+3*h/4),(x+5*w/8,y+7*h/8),(255,0,0)) cv2.imshow("test",frame) key=cv2.waitKey(10) c=chr(key&255) if c in ['q','Q',chr(27)]: break cv2.destroyWindow("test") 為什麼沒有注釋，你恐怕知道下雨天，dir()和help()更配呦。 這段代碼的功能就是對計算機攝像頭拍到的視頻加以處理，使其顯示並追蹤人臉。下圖是運行效果： 最後再說一句，這個過程說起來簡單，但很容易出錯，希望大家能自己找到錯誤的原因，並解決錯誤。如果自己解決不了的話，不妨把問題貼在里，大家來共同解決，共同進步。 以上所述就是本文的全部內容了，希望大家能夠喜歡。

Ⅸ 求OpenCV視頻教程自學之用

Opencv從初級到高級全套視頻

Ⅹ 「opencv」是什麼

OpenCV是一個用於圖像處理、分析、機器視覺方面的開源函數庫.
無論你是做科學研究，還是商業應用，opencv都可以作為你理想的工具庫，因為，對於這兩者，它完全是免費的。
該庫採用C及C++語言編寫，可以在windows, linux, mac OSX系統上面運行。該庫的所有代碼都經過優化，計算效率很高，因為，它更專注於設計成為一種用於實時系統的開源庫。opencv採用C語言進行優化，而且，在多核機器上面，其運行速度會更快。它的一個目標是提供友好的機器視覺介面函數，從而使得復雜的機器視覺產品可以加速面世。該庫包含了橫跨工業產品檢測、醫學圖像處理、安防、用戶界面、攝像頭標定、三維成像、機器視覺等領域的超過500個介面函數。
同時，由於計算機視覺與機器學習密不可分，該庫也包含了比較常用的一些機器學習演算法。或許，很多人知道，圖像識別、機器視覺在安防領域有所應用。但，很少有人知道，在航拍圖片、街道圖片（例如google street view）中，要嚴重依賴於機器視覺的攝像頭標定、圖像融合等技術。
近年來，在入侵檢測、特定目標跟蹤、目標檢測、人臉檢測、人臉識別、人臉跟蹤等領域，opencv可謂大顯身手，而這些，僅僅是其應用的冰山一角。
如今，來自世界各地的各大公司、科研機構的研究人員，共同維護支持著opencv的開源庫開發。這些公司和機構包括：微軟，IBM，索尼、西門子、google、intel、斯坦福、MIT、CMU、劍橋。。。。