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匿名使用者2024-01-28好像在這個庫里。。。
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匿名使用者2024-01-27方案實施思路如下：
採用級聯分類器檢測人臉區域，然後在人臉區域檢測眼部區域，檢測到眼部區域後，使用跟蹤演算法點選眼部，減少計算量，避免每幀都檢測眼部。
**如下：cpp]檢視 Plain Copy OpenCV 版本。
通訊。 **操作結果如下圖所示
上圖顯示，當頭部偏心時，程式會跟蹤眼睛！
上圖是戴眼鏡的案例！
上圖顯示你不戴眼鏡！
舉個例子：這個**只實現了乙隻眼睛的檢測，如果想實現兩隻眼睛都做不到，我們就說說這個想法吧，上面**在眼睛[0]代表第一只眼睛被檢測，其實眼睛[1]也儲存了第二隻眼睛的面積！
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匿名使用者2024-01-26我看到的文獻提到了一些方法......例如，如果在HAAR檢測後掃瞄眼部區域的水平和縱向積分，則可以通過極值點確定眼部的水平和垂直坐標。 但是，如果您還想要更精確的東西，您可能需要涉及邊緣檢測。
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匿名使用者2024-01-25艾瑪，這個大夜晚太可怕了。 您最初的跟蹤演算法是什麼？ 一般不影響，灰度貼圖的精度會更高。 但是計算很複雜。
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匿名使用者2024-01-24請問房東用什麼型號的相機，我能清楚地看到瞳孔！！ 我也需要這台相機，請告訴我。
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匿名使用者2024-01-23實際上，您示例中的圖不是仿射變換，仿射變換是均勻變換，示例圖中間的畫素被加寬，左右各兩個。
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匿名使用者2024-01-22原理是一樣的，它們都使用 HAAR 分類器和 Adaboost 演算法。
編寫程式時，會載入兩個分類器，乙個稱為 face，乙個稱為 eye
然後檢測人臉，並將ROI設定為人臉，並執行眼睛檢測。
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匿名使用者2024-01-21OpenCV 使用 Adaboost 來檢測人臉，這是基於 HAAR 功能的。 為了檢測人眼，你可以訓練自己的分類器，也可以訓練自己檢測其他事物。
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匿名使用者2024-01-20有很多方法可以做到這一點。 以前接觸過 adaboost 演算法。
這要看你的程度，低近視（三以下）**好希望更大，其餘的就很難說了，尤其是高近視（八以上）。 如果你想不戴眼鏡，你只能做手術，但所有的手術都有缺陷和風險，所以讓我們順其自然。 多注意眼睛，不要過度用眼，看看遠處的綠色植物，做眼保健操。
近視本身不是乙個定量問題，而是乙個定性問題。 說白了，這是乙個趨勢問題。 如果你通過**，你的視力得到改善，功率得到控制和降低，這是好的; 這比過分依賴眼睛力量的加速下降和視力的持續下降要好數百倍。 >>>More
您好，可以通過幀號查詢模型。
幀號為VIN碼，VIN為英文車輛識別號（vehicle identification **）的縮寫。 >>>More
不測量，僅推薦：
硬碟可以在一般的BIOS設定中找到，但在PE中無法識別，因此可以使用DOS硬碟工具處理硬碟。 >>>More
乙隻眼睛失明20多年，10多年前腰椎塌陷，當時孩子只有兩歲，10多年在好心人的幫助下，雖然艱苦的生活沒有給國家帶來麻煩，但最近視力下降了，孩子正在學習， 而且我欠了不少債，要申請生活津貼卻要我證明，我不知道去**能發證，共產黨好，我才四十多歲，還能找工作，廠裡就不要我，沒手藝，去**養活我們父子倆， 我也是黨的公民。