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基于 Adaboost 的人脸检测系统的设计与实现(opencv+Python)-附件资源
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基于AdaBoost人脸检测
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人脸检测步骤:打开摄像装置,读取opencv自图,带haar分类器,截取每一帧的照片,保存人脸进行预处理,代码简洁明了,适合借鉴学习。
利用opencv的adaboost算法进行人脸检测android源码
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Adaboost算法Python实现---详细注释版
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需要安装numpy,scipy。下载地址:http://www.scipy.org/scipylib/download.html 注释详细 适合课程学习。
基于AdaBoost的人脸检测系统设计与实现
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基于opencv中AdaBoost的人脸检测
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基于Haar+Adaboost人脸识别.ipynb
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基于Haar+Adaboost人脸识别 使用python+cv2实现 具体算法原理待日后整理说明 先上传可实现代码,有需要的自行前往下载。 代码运行环境: jupyter notebook+python3
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比较工具,用于比较任何文本文件,包括.c文件、.cpp文件、.h文件等,或者比较文件夹;Beyond Compare.zip 解压之后直接可以使用
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官网进不去着实很烦,找的软件下载网站都是改过了的,上传供收藏使用。
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本模板为美化QT界面系列中的一个,整体风格为桃子风格(效果预览链接:https://blog.csdn.net/hwc3737/article/details/108377607),搭配美化大部分常用控件,可直接使用。同时自带部分有用系统功能(最小化托盘运行),可在其基础上进行二次开发。需要基于QT Creator进行使用。
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