FaceDetection动态人脸侦测源代码 1.0.1
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没想到Face Detection 动态人脸侦测源代码的安装包都已经这么大了，变化真快，看来又有很多新功能了
很不错！Face Detection 动态人脸侦测源代码用户体验做的越来越棒了，我会一直支持下去的！
非常不错，Face Detection 动态人脸侦测源代码良心，已经很难找到这么好的其他源码软件了
请问各位把Face Detection 动态人脸侦测源代码下载到电脑使用该怎么下啊。请帮忙,谢谢
下载测试了，很好用的，很其他人口中介绍的Face Detection 动态人脸侦测源代码一样
已经下载安装成功了,这种国产软件大多都挺很好用的
Face Detection 动态人脸侦测源代码就是好用！呵呵，我喜欢这个其他源码
支持开发更多的简体中文，方便大家的使用
Face Detection 动态人脸侦测源代码有没有破解版的啊，有的朋友麻烦推荐一下
感觉比Face Detection 动态人脸侦测源代码上一个版本好用,简体中文版免费软件
热门关键词>> 如何用你的相机 / 网络摄像头执行人脸检测
如何用你的相机 / 网络摄像头执行人脸检测
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下载地址：
WpfFaceDetectionTest.rar文件大小：440.39 kB
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嗨，这是一个新的教程类别，在我的博客。它是计算机视觉。在这个博客，我想给你看些很酷。它是如何执行你的相机用的人脸检测 / 网络摄像头。您将看到如何您的应用程序可以检测人脸从捕获的图像。好奇吗？让我们看看如何做到这一点。
这需要遵循本教程：
Microsoft Visual Studio 2010。或者如果你没有，你可以使用 2008 年版。
Emgu CV （OpenCV.NET 中）。您可以下载最新的版本，在这个环节中：&，并按照安装说明。
C# 编程的基本知识。
熟悉 WPF 开发等。
你已经得到了你的需要后，就到摇滚的时间 ！
首先你应该做的事情安装 Emgu 的简历。安装路径应该像&C:Emguemgucv-windows-x86 2.2.1.1150&。你可以看到里面&C:Emguemgucv-windows-x86 2.2.1.1150bin&一些 Dll 和示例程序。你可以看到一个简单的人脸检测应用程序&Example.FaceDetection.exe&，你会看到类似于在这篇文章的第一张图片。
接下来，让我们打开您的 Visual Studio 并创建新的 WPF 项目。添加一定的参考价值，并确保它会看起来像下面的图片：
现在，复制代码下面，使我们的用户体验。将此代码放在你&MainWindow.xaml&文件
&Collapse&|&
&Window x:Class="WpfFaceDetectionTest.MainWindow" xmlns="/winfx/2006/xaml/presentation" xmlns:x="/winfx/2006/xaml" Title="MainWindow" Height="600" Width="800" Loaded="Window_Loaded"& &Grid& &Image Name="image1" Stretch="Fill" /& &/Grid& &/Window&
下一步，让我们的代码 ！打开您&MainWindow.xaml.cs&和将此代码添加上。
&Collapse&|&
using S using System.W using System.Windows.C using System.Windows.Media.I using System.Windows.T using Emgu.CV.S using Emgu.CV; using System.Runtime.InteropS
初始化两个对象&Capture&and&HaarCascade.那些是重要的一类在本教程中，所以你要使它。我们还需要和DispatcherTimer&来捕获图片每一毫秒。
&Collapse&|&
private C private HaarCascade haarC
DispatcherT public MainWindow()
InitializeComponent();
} private void Window_Loaded(object sender, RoutedEventArgs e)
capture = new Capture();
haarCascade = new HaarCascade(@"haarcascade_frontalface_alt_tree.xml");
timer = new DispatcherTimer();
timer.Tick += new EventHandler(timer_Tick);
timer.Interval = new TimeSpan(, , , , );
timer.Start();
最后一部分是该例程。这段代码将做是捕获映像每一毫秒，然后将它转换为灰色的框。转换后，将检测到的面孔。每个检测到的面孔将标记的黑色矩形。
&Collapse&|&
void timer_Tick(object sender, EventArgs e)
Image&Bgr,Byte& currentFrame = capture.QueryFrame(); if (currentFrame != null)
Image&Gray, Byte& grayFrame = currentFrame.Convert&Gray, Byte&(); var detectedFaces = grayFrame.DetectHaarCascade(haarCascade)[]; foreach (var face in detectedFaces)
currentFrame.Draw(face.rect, new Bgr(, double.MaxValue, ), );
image1.Source = ToBitmapSource(currentFrame);
最后，这些额外的代码需要转换平原&Bitmap类&BitmapSource因此，WPF 可以阅读它作为图像并查看它在image1.
&Collapse&|&
[DllImport("gdi32")] private static extern int DeleteObject(IntPtr o); public static BitmapSource ToBitmapSource(IImage image)
{ using (System.Drawing.Bitmap source = image.Bitmap)
{ IntPtr ptr = source.GetHbitmap();
BitmapSource bs = System.Windows.Interop
.Imaging.CreateBitmapSourceFromHBitmap(
ptr, IntPtr.Zero,
Int32Rect.Empty,
System.Windows.Media.Imaging.BitmapSizeOptions.FromEmptyOptions());
DeleteObject(ptr);
这里是我们工作的结果：
好吧，我认为这就是都可以在这篇文章。见到你对我的下一篇博文。
注： 如果你无法运行您的项目，只是建造和确保&opencv_xxxx.dll文件和haarcascade_frontalface_alt_tree.xml与您的可执行文件相同的目录中。你可以找到这些文件里面C:Emguemgucv-windows-x86 2.2.1.1150bin&.
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源码文件列表
温馨提示： 点击源码文件名可预览文件内容哦 ^_^
WpfFaceDetectionTest.sln881.00 B22-09-14 15:40
Emgu.CV.dll300.00 kB23-09-13 06:41
Emgu.CV.UI.dll124.00 kB23-09-13 06:41
34.33 kB23-09-13 06:41
1.17 MB23-09-13 06:41
Emgu.Util.dll32.00 kB23-09-13 06:41
21.93 kB23-09-13 06:41
WpfFaceDetectionTest.exe10.50 kB22-09-14 16:09
WpfFaceDetectionTest.pdb29.50 kB22-09-14 16:09
WpfFaceDetectionTest.vshost.exe23.66 kB22-09-14 16:10
WpfFaceDetectionTest.vshost.exe.manifest490.00 B18-06-13 06:28
ZedGraph.dll300.00 kB08-02-13 17:33
2.32 kB22-09-14 15:41
2.32 kB22-09-14 15:41
DesignTimeResolveAssemblyReferences.cache7.87 kB22-09-14 15:41
DesignTimeResolveAssemblyReferencesInput.cache7.34 kB22-09-14 15:41
MainWindow.baml793.00 B22-09-14 15:41
3.75 kB22-09-14 15:41
3.75 kB22-09-14 15:41
1.69 kB22-09-14 16:10
WpfFaceDetectionTest.csproj.GenerateResource.Cache919.00 B22-09-14 15:41
WpfFaceDetectionTest.csprojResolveAssemblyReference.cache30.56 kB22-09-14 15:41
WpfFaceDetectionTest.exe10.50 kB22-09-14 16:09
WpfFaceDetectionTest.g.resources1,021.00 B22-09-14 15:41
WpfFaceDetectionTest.pdb29.50 kB22-09-14 16:09
WpfFaceDetectionTest.Properties.Resources.resources180.00 B22-09-14 15:41
WpfFaceDetectionTest_MarkupCompile.cache298.00 B22-09-14 16:09
WpfFaceDetectionTest_MarkupCompile.i.cache298.00 B22-09-14 15:41
2.25 kB22-09-14 15:40
2.80 kB22-09-14 15:40
Resources.resx5.48 kB22-09-14 15:40
1.08 kB22-09-14 15:40
Settings.settings201.00 B22-09-14 15:40
App.xaml331.00 B22-09-14 15:40
322.00 B22-09-14 15:40
MainWindow.xaml354.00 B22-09-14 15:40
2.39 kB22-09-14 16:09
WpfFaceDetectionTest.csproj5.15 kB22-09-14 15:41
&TempPE&0.00 B22-09-14 15:41
&Debug&0.00 B22-09-14 16:09
&Debug&0.00 B22-09-14 16:12
&x86&0.00 B22-09-14 15:41
&bin&0.00 B22-09-14 15:41
&obj&0.00 B22-09-14 15:41
&Properties&0.00 B22-09-14 15:40
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鲁ICP备号-3 runtime:Elapsed:72.153ms - init:0.1;find:0.8;t:0.7;tags:0.3;related:44.0;comment:0.2; 27.69
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Sorry!这位大神很神秘，未开通博客呢，请浏览一下其他的吧脸部识别jQuery插件 Face Detection
来源：open开发经验库
Face Detection是一个很强悍的jQuery插件，它所实现的是图像面部识别功能。它可以检测待测图片中的面部信息，匹配到面部信息后将会返回图片中面部的座标位置等信息，你可以用它来实现一些图片分析的功能。
项目主页：
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&&介​绍​了​人​脸​识​别​的​技​术
大小：2.67MB
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你可能喜欢openCV（54）
#include &opencv\cv.h&
#include &opencv\highgui.h&
#include &opencv\cxcore.h&
#include &stdio.h&
#include &fstream&
#include &string&
#include &opencv\ml.h&
#include &iostream&
#include &fstream&
#include &string&
#include &vector&
#include &iostream&
#include &string.h&
#include &ctype.h&
void detectAndDraw( Mat& img,
CascadeClassifier& cascade, CascadeClassifier& nestedCascade,
double scale);
String cascadeName =
&D:\\Opencv\\opencv\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml&;
String nestedCascadeName =
&D:\\Opencv\\opencv\\data\\haarcascades\\haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml&;
int main()
IplImage* aplace = 0;
IplImage* colorlaplace = 0;
IplImage* planes[3] = {0,0,0};
CvCapture* capture = 0;
Mat frame, frameCopy,
double scale = 1;
CascadeClassifier cascade, nestedC
capture = cvCaptureFromCAM(0);
if(!cascade.load(cascadeName))
cout&&&Load 1 is false!&&&
//if(!nestedCascade.load(nestedCascadeName))
// cout&&&Load 2 is false!&&&
cvNamedWindow(&Example&,0);
IplImage* frame0 = 0;
frame0 = cvQueryFrame(capture);
frame = frame0;
if(!frame0)
if( frame0-&origin == IPL_ORIGIN_TL )
frame.copyTo( frameCopy );
flip( frame, frameCopy, 0 );
detectAndDraw( frameCopy, cascade, nestedCascade, scale );
//cvShowImage(&Example&,frame);
cvWaitKey(1);
cvReleaseCapture(&capture);
cvDestroyWindow(&Example&);
void detectAndDraw( Mat& img,
CascadeClassifier& cascade, CascadeClassifier& nestedCascade,
double scale)
int i = 0;
double t = 0;
vector&Rect&
const static Scalar colors[] =
{ CV_RGB(0,0,255),
CV_RGB(0,128,255),
CV_RGB(0,255,255),
CV_RGB(0,255,0),
CV_RGB(255,128,0),
CV_RGB(255,255,0),
CV_RGB(255,0,0),
CV_RGB(255,0,255)} ;
Mat gray, smallImg( cvRound (img.rows/scale), cvRound(img.cols/scale), CV_8UC1 );
cvtColor( img, gray, CV_BGR2GRAY );
resize( gray, smallImg, smallImg.size(), 0, 0, INTER_LINEAR );
equalizeHist( smallImg, smallImg );
t = (double)cvGetTickCount();
cascade.detectMultiScale( smallImg, faces,
//|CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT
//|CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH
|CV_HAAR_SCALE_IMAGE
Size(30, 30) );
t = (double)cvGetTickCount() -
printf( &detection time = %g ms\n&, t/((double)cvGetTickFrequency()*1000.) );
for( vector&Rect&::const_iterator r = faces.begin(); r != faces.end(); r++, i++ )
Mat smallImgROI;
vector&Rect& nestedO
// Scalar color = colors[i%8];
Scalar color = colors[3];
center.x = cvRound((r-&x + r-&width*0.5)*scale);
center.y = cvRound((r-&y + r-&height*0.5)*scale);
radius = cvRound((r-&width + r-&height)*0.25*scale);
circle( img, center, radius, color, 3, 8, 0 );
if( nestedCascade.empty() )
smallImgROI = smallImg(*r);
nestedCascade.detectMultiScale( smallImgROI, nestedObjects,
//|CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT
//|CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH
//|CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING
|CV_HAAR_SCALE_IMAGE
Size(30, 30) );
for( vector&Rect&::const_iterator nr = nestedObjects.begin(); nr != nestedObjects.end(); nr++ )
center.x = cvRound((r-&x + nr-&x + nr-&width*0.5)*scale);
center.y = cvRound((r-&y + nr-&y + nr-&height*0.5)*scale);
radius = cvRound((nr-&width + nr-&height)*0.25*scale);
circle( img, center, radius, color, 3, 8, 0 );
cv::imshow( &Example&, img );
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