linux系统下qt如何加入opencv下的人脸识别数据库

linux系统下qt加入opencv下的人脸识别数据库需要从网络上下载。

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。下载人脸库之后需要对人脸进行标记，这是一个繁琐的工作，不过网上有脚本或者自己写个程序简化工作量。

2、把数据标记好之后就是opencv的事情。

3、打开摄像头进行人脸检测，就是框出人脸的位置。人脸检测模型是opencv自带的。

影响不大。

分辨率高则运算慢一些。

OpenCV是一个基于Apache2、0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS *** 作系统上。

它轻量级而且高效——由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

OpenCV是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源函数库.

无论你是做科学研究，还是商业应用，opencv都可以作为你理想的工具库，因为，对于这两者，它完全是免费的。

该库采用C及C++语言编写，可以在windows,linux,macOSX系统上面运行。该库的所有代码都经过优化，计算效率很高，因为，它更专注于设计成为一种用于实时系统的开源库。opencv采用C语言进行优化，而且，在多核机器上面，其运行速度会更快。它的一个目标是提供友好的机器视觉接口函数，从而使得复杂的机器视觉产品可以加速面世。该库包含了横跨工业产品检测、医学图像处理、安防、用户界面、摄像头标定、三维成像、机器视觉等领域的超过500个接口函数。

同时，由于计算机视觉与机器学习密不可分，该库也包含了比较常用的一些机器学习算法。或许，很多人知道，图像识别、机器视觉在安防领域有所应用。但，很少有人知道，在航拍图片、街道图片（例如googlestreetview）中，要严重依赖于机器视觉的摄像头标定、图像融合等技术。

近年来，在入侵检测、特定目标跟踪、目标检测、人脸检测、人脸识别、人脸跟踪等领域，opencv可谓大显身手，而这些，仅仅是其应用的冰山一角。

如今，来自世界各地的各大公司、科研机构的研究人员，共同维护支持着opencv的开源库开发。这些公司和机构包括：微软，IBM，索尼、西门子、google、intel、斯坦福、MIT、CMU、剑桥。。。。

opencv 是 Intel的图像处理库，实现图像的基本处理，如膨胀，二值化处理，如果要学习，可以到<ahref="http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/">http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/</a>

下载安装。

OpenCV是Intel公司开发的图像处理和计算机视觉函数库，它有以下特点： 

1）开放C源码

2）基于Intel处理器指令集开发的优化代码

3）统一的结构和功能定义

4）强大的图像和矩阵运算能力

5）方便灵活的用户接口

6）同时支持MS-WINDOWS、LINUX平台

作为一个基本的计算机视觉、图像处理和模式识别的开源项目，OPENCV可以直接应用于很多领域，作为第二次开发的理想工具。不过在利用OPENCV做商业开发应用前，请仔细阅读OPENCV包所附带的PUBLICLICENSE。

一些基本的资料可以参考：

=》源代码及文档下载：SOURCEFORGE.NET

<ahref="http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/">http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/</a>

=》INTEL的OPENCV主页：

<ahref="http://www.intel.com/research/mrl/research/opencv/">http://www.intel.com/research/mrl/research/opencv/</a>

=》YAHOO OPENCV 的邮件列表：

<ahref="http://groups.yahoo.com/group/OpenCV/">http://groups.yahoo.com/group/OpenCV/</a>

=》CMU（卡耐基-梅隆大学）的计算机视觉主页：

<ahref="http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs/project/cil/ftp/html/vision.html">http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs/project/cil/ftp/html/vision.html</a>

=》OPENCV 更为详细的介绍

<ahref="http://www.assuredigit.com//incoming/sourcecode/opencv/chinese_docs/index.htm">http://www.assuredigit.com//incoming/sourcecode/opencv/chinese_docs/index.htm</a>

=》OPENCV 的常用问题与解答

<ahref="http://www.assuredigit.com//incoming/sourcecode/opencv/chinese_docs/faq.htm">http://www.assuredigit.com//incoming/sourcecode/opencv/chinese_docs/faq.htm</a>

=》OPENCV 的安装指南

<ahref="http://www.assuredigit.com//incoming/sourcecode/opencv/chinese_docs/install">http://www.assuredigit.com//incoming/sourcecode/opencv/chinese_docs/install</a>

=》更多的最新资料，请访问

<ahref="http://blog.csdn.net/hunnish">http://blog.csdn.net/hunnish</a>

---