基于OpenCV3.4.3的全功能人脸检测与识别系统

资源摘要信息:"使用opencv3.4.3版本实现人脸检测人脸关键点标识人脸对齐 毕业设计完整代码" 知识点详细说明： 1. Opencv版本知识 本项目使用的是opencv3.4.3版本，opencv是目前较为流行的一个开源计算机视觉库，广泛应用于图像处理、视频分析、人脸识别、机器学习等领域。 2. 人脸检测、识别技术 通过调用本机摄像头，使用opencv库中的相关函数，项目实现了人脸检测和识别功能。人脸检测是指识别出图像中的脸部区域，而人脸识别则是指在已知脸部区域的基础上，进一步识别出脸部特征，确定身份。 3. 人脸关键点标识技术 本项目能够对人脸进行标记，标出68个坐标点。这通常意味着使用了某种预训练的人脸关键点检测模型（例如Dlib中的68个关键点检测模型），这些模型能够准确地标定出人脸的眼睛、鼻子、嘴巴等关键部位。 4. 人脸对齐技术 人脸对齐是人脸检测技术中的一个重要环节，其目的是将检测到的人脸调整为统一的方向和大小，以减少不同角度和距离变化带来的识别难度，通常需要通过旋转、缩放等操作来实现。 5. 人脸识别训练库的构建 系统中提到可以自行训练人脸识别库，这可能是指利用大量的人脸数据集和机器学习技术，训练出能够识别特定人脸的模型。训练过程涉及到从数据中提取特征、建立分类器等步骤。 6. 项目结构解析 项目主要由以下几个部分构成： - business目录，存放与业务相关的代码。 - entity目录，存放实体类。 - frame目录，包含摄像头显示窗口相关代码。 - service目录，存放业务服务接口。 - util目录，存放人脸识别工具类，其中包含方法的详细说明。 - StartDemo，主程序运行类，程序的入口。 7. 业务结合的后续发展 项目提到了与会员图片添加相关的后续业务结合，包括在添加图片时进行人脸识别，截取满足要求的头像，并进行训练。这些功能是将人脸识别技术应用于实际业务场景的案例。 8. Eclipse开发环境的配置 在eclipse中运行本项目需要配置conf/config.conf文件中的saveFacePath，这意味着需要指定存储检测到的面部图像的路径，这个路径将用于存放训练集数据。 9. 开源软件的利用和编程语言 虽然文件标签中提到了python，但根据描述和文件结构来看，本项目应该是用java语言开发，利用了javacpp这一开源项目，它是一个允许Java程序调用本地（如C/C++）库的桥梁，使得可以在Java程序中直接使用OpenCV等库。 10. 文件压缩包内容 文件压缩包"opencv343_face_recognition-master"包含了项目的完整源代码，使用该压缩包可以获取到完整的项目文件，包括上述提到的所有目录和文件。 总结： 本项目是利用opencv进行人脸相关技术开发的一个毕业设计案例，涵盖了人脸检测、关键点标识、对齐和训练等多个计算机视觉任务。通过具体的项目结构和业务逻辑，展示了一个实际的人脸识别系统如何构建。同时，该项目也展示了如何在Java环境下借助第三方库实现对C/C++库的调用。