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用OpenCV开发人脸识别软件,用Java好还是用C/C++好

1、一般地说，用C/C++比较“主流”些，因为C/C++编译后直接生成可执行文件，不需要虚拟机，程序性能比较好。另一方面，无论用C/C++还是JAVA，使用 OpenCV进行开发的难度和工作量，没有太大的差异。

2、Java不推荐，Matlab和VC都是可以的。Matlab有强大的image processing工具箱，入门较快，能对你的算法进行快速仿真，呈现。但是matlab只能做研究用，实际工程中最终都要转为c或vc。

3、python更好。opencv内置支持的主要语言为python和c++，如果你用户不是特别大）（比如10000次以上的人脸识别每秒），一般python就绰绰有余了。

4、使用的话Python和C++都可以。因为接口类似，C++和Python开发效率差距不大，性能上差距也不大。

5、软件平台：VC：最通用，功能最强大。用户多，和windows搭配，运行性能较好，可以自己写算法，也可以用工具包，而且基本上工具包都支持VC的开发。是大家主要选择的平台。

6、VC：基本上工具包都支持VC的开发。C#：逐渐成为流行的使用平台。LabVIEW：图形化开发平台，开发周期短，维护较为容易。VB、delphi：用的人较少。

1、与典型的人脸识别方法不同，单对象人脸认识没有人脸数据库，不能用距离最小作为判据，只能用阈值作为判别依据。

2、javacv人脸识别准确率低。根据查询相关资料显示：javacv多数是用来获取摄像头的视频流的，提取里面的视频帧，因人脸识别低会和其他框架搭配使用。

3、根据我所知的信息，百度人脸识别服务的Java+SDK中，提供服务的类名称应该是 AipFace。这个类是百度AI开放平台提供的Java SDK中用于实现人脸识别功能的主要类。

4、我去年就用opencv开发的android手机端的关于人脸识别的增强现实应用。我可以很明确的告诉你，java的opencv顶多调用摄像头用，图像处理都用c++的opencv。对于opencv的开发，不管从开发效率还是执行效率，绝对是c++。

5、首先导入模块dlib模块安装其实是比较繁琐的，要认真耐心点，可以参考dlib安装。其次提取人脸特征编码，并获取到人脸五官的位置。最后按步骤敲代码即可为全部代码，即可完成。

6、keras是深度学习框架。你刚学会java，就想搞深度学习会有很多基础知识得了解。如果在不了解深度学习基础知识的情况下，那git hub上搜歌人类识别训练模型down下来稍微修改修改代码就行了。

1、就是数据的准备，你要从网络上下载一些人脸库，后面用来训练人脸识别模型。人脸检测模型opencv是自带的，但是识别模型需要自己训练。

2、其次，Face Detect需要openCV的支持，但并不必须安装openCV到计算机中，只要把openCV的cxcore100.dll 、cv100.dll 、libguide40.dll 三个文件拷贝到processing根目录就行了。

3、从OpenCV4开始，加入了新的类FaceRecognizer，我们可以使用它便捷地进行人脸识别实验。本文既介绍代码使用，又介绍算法原理。

4、可以。你可以找找EmguCV的资料，它是opencv的.net版本，支持c#等语言。openCV的资料也很多，人脸识别有很多成熟方法。

从OpenCV4开始，加入了新的类FaceRecognizer，我们可以使用它便捷地进行人脸识别实验。本文既介绍代码使用，又介绍算法原理。

百度ai人脸识别颜值，是百度ai官方推行的人脸识别测颜值的源码。现在已经存在人脸识别氛围V2和氛围V3这两个接口。这两个接口在使用的时候，需要消费者在使用时进行选择。百度ai人脸识别颜值是比较准的。

阿里：阿里旗下的阿里云基于成熟的人脸核心技术，ET的人脸识别已经覆盖了人脸检测、器官轮廓定位、人像美化、性别年龄识别、1对1人脸认证和1对多人脸识别等多个方向，结合阿里云的海量存储数据，采用业内领先的机器学习方法。

找到main.m文件命令行中运行它点击Train Network，等待程序训练好样本点击Test on Photos，选择一个.jpg图片，识别。

国内人脸识别做的较好的公司有商汤科技、北京旷视科技、上海依图网络科技、阿里、腾讯。

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