Dies ist die Linux-App mit dem Namen libfacedetection, deren neueste Version als 20210920-release.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens libfacedetection mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS
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libfacedetektion
BESCHREIBUNG
Dies ist eine Open-Source-Bibliothek für die CNN-basierte Gesichtserkennung in Bildern. Das CNN-Modell wurde in C-Quelldateien in statische Variablen umgewandelt. Der Quellcode ist nicht von anderen Bibliotheken abhängig. Was Sie brauchen, ist nur ein C++-Compiler. Sie können den Quellcode unter Windows, Linux, ARM und jeder Plattform mit einem C++-Compiler kompilieren. SIMD-Anweisungen werden verwendet, um die Erkennung zu beschleunigen. Sie können AVX2 aktivieren, wenn Sie Intel CPU oder NEON für ARM verwenden. Die Modelldatei wurde auch im Verzeichnis ./models/ bereitgestellt. Die Datei example/detect-image.cpp und example/detect-camera.cpp zeigen die Verwendung der Bibliothek. Die Bibliothek wurde von libfacedetection.train trainiert. Sie können die Dateien im Verzeichnis src/ in Ihr Projekt kopieren und sie wie die anderen Dateien in Ihrem Projekt kompilieren. Der Quellcode ist in Standard C/C++ geschrieben. Es sollte auf jeder Plattform kompiliert werden, die C/C++ unterstützt.
Eigenschaften
- Sie können den Quellcode auch in eine statische oder dynamische Bibliothek kompilieren und dann in Ihrem Projekt verwenden
- Sie können OpenMP aktivieren, um die Geschwindigkeit zu erhöhen, aber die beste Lösung besteht darin, die Erkennungsfunktion in verschiedenen Threads aufzurufen
- Sie können den Quellcode unter Windows, Linux, ARM und jeder Plattform mit einem C++-Compiler kompilieren
- SIMD-Anweisungen werden verwendet, um die Erkennung zu beschleunigen
- Die Modelldatei wurde auch im Verzeichnis ./models/ bereitgestellt.
- Die Bibliothek wurde mit der Technologie von libfacedetection.train trainiert
Programmiersprache
C + +
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/libfacedetection.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme ausgeführt zu werden.
