如何在Android studio中成功運行opencv人臉識別的例子

1.介紹Introduction

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從OpenCV2.4開始，加入了新的類FaceRecognizer，我們可以使用它便捷地進行人臉識別實驗。本文既介紹代碼使用，又介紹算法原理。(他寫的源代碼，我們可以在OpenCV的opencv\modules\contrib\doc\facerec\src下找到，當(dāng)然也可以在他的github中找到，如果你想研究源碼，自然可以去看看，不復(fù)雜)

目前支持的算法有

Eigenfaces特征臉createEigenFaceRecognizer()

Fisherfaces createFisherFaceRecognizer()

LocalBinary Patterns Histograms局部二值直方圖 createLBPHFaceRecognizer()

下面所有的例子中的代碼在OpenCV安裝目錄下的samples/cpp下面都能找到，所有的代碼商用或者學(xué)習(xí)都是免費的。

1.2.人臉識別Face

Recognition

對人類來說，人臉識別很容易。文獻[Tu06]告訴我們，僅僅是才三天的嬰兒已經(jīng)可以區(qū)分周圍熟悉的人臉了。那么對于計算機來說，到底有多難？其實，迄今為止，我們對于人類自己為何可以區(qū)分不同的人所知甚少。是人臉內(nèi)部特征(眼睛、鼻子、嘴巴)還是外部特征(頭型、發(fā)際線)對于人類識別更有效?我們怎么分析一張圖像，大腦是如何對它編碼的？David Hubel和TorstenWiesel向我們展示，我們的大腦針對不同的場景，如線、邊、角或者運動這些局部特征有專門的神經(jīng)細(xì)胞作出反應(yīng)。顯然我們沒有把世界看成零散的塊塊，我們的視覺皮層必須以某種方式把不同的信息來源轉(zhuǎn)化成有用的模式。自動人臉識別就是如何從一幅圖像中提取有意義的特征，把它們放入一種有用的表示方式，然后對他們進行一些分類?；趲缀翁卣鞯娜四樀娜四樧R別可能是最直觀的方法來識別人臉。第一個自動人臉識別系統(tǒng)在[Kanade73]中又描述：標(biāo)記點(眼睛、耳朵、鼻子等的位置)用來構(gòu)造一個特征向量(點與點之間的距離、角度等)。通過計算測試和訓(xùn)練圖像的特征向量的歐氏距離來進行識別。這樣的方法對于光照變化很穩(wěn)健，但也有巨大的缺點：標(biāo)記點的確定是很復(fù)雜的，即使是使用最先進的算法。一些幾何特征人臉識別近期工作在文獻[Bru92]中有描述。一個22維的特征向量被用在一個大數(shù)據(jù)庫上，單靠幾何特征不能提供足夠的信息用于人臉識別。

AndroidStudio imageview實例文本顯示不了

Android Studio 的Layout布局界面不顯示插入的文本、圖片問題的解決辦法：

找到app-values-styles.xml，修改代碼:

修改前:

style name="AppTheme" parent="Theme.AppCompat.Light.DarkActionBar"

修改后:

style name="AppTheme" parent="Base.Theme.AppCompat.Light.DarkActionBar"

重新回到Layout界面，就能顯示了。

如何用android studio開發(fā)app實例

droid studio作為面市不久的安卓開發(fā)工具，越來越受到大家的喜愛，這里我將介紹如何在Android studio中創(chuàng)建一個APP項目，并在以后經(jīng)驗中介紹其他有關(guān)Android studio的操作和編程方法。 工具/原料 Android studio 方法/步驟 1 打開軟件，在菜單中...