应用场景1.图像识别与检索2.人脸识别3.性别/年龄/情绪识别4.物体检测5.视频处理6.语音分析概述一般一个卷积神经网络由多个卷积层构成，在卷基层内部通常会有如下几个操作：1.图像通过多个卷积核滤波，添加偏置，提取局部特征每个卷积核会映射出一个新的2D图像。2.卷积核的滤波结果输出

1.基于AndroidStudio的opencv配置与使用先推荐一本书《计算机视觉算法与应用》，相信用过OpenCV的哥们都知道这是用来干啥的，这里我就不再啰嗦。只说一下他的应用领域：人机互动、物体识别、图像分割、人脸识别、动作识别、运动跟踪、机器人、运动分析、机器视觉、结构分析、汽车安全驾驶等等。这次我们主要用它来做人脸识别，注意人脸

当你遇到一些让你大吃一惊的解决方案的时候你不要惊讶，要学会低头去面试它，解决它。最近公司项目要做个人脸识别，类似于门禁卡之类的。本来这也没什么，因为我接到任务后第一反应是这样的逻辑：设备采集图片设备识别图片是否是人脸是人脸提交服务器进行身份识别服务器返回人物身份信息我觉得这样的逻辑就是有点耗时。然后根据公司需求是要做百度人脸的

roop:oneclickfaceswap.只用一张人脸图片，就能完成视频换脸。本文是本地部署的实践记录。

参考文章如下：（俺还是很有版权意识滴，尊重原作者的劳动成果）http://www.cnblogs.com/freegodly/p/4259040.html?utm\_sourcetuicool&utm\_mediumreferral关于Dlib库的编译，网上都是依赖CMAKE，其实并不需要，用gcc或者mingw就可以的。具体实践如下1.

不同色彩空间的转换当前，在计算机视觉中有三种常用的色彩空间：灰度、BGR以及HSV1.灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换为灰阶，灰度色彩空间对中间处理特别有效，比如人脸检测2.BGR,即蓝绿红色彩空间，每一个像素点都由一个三元组来表示3.HSV,H(Hue)是色调，S(Saturation)是饱和度，V(value)

人脸识别技术是一种重要的生物识别技术，广泛应用于安全防护、金融支付、门禁系统等领域。为了提高人脸识别技术的精度，研究人员采用了多种方法，如深度学习、特征提取、图像处理等。其中，深度学习的方法在人脸识别领域取得了很好的效果。通过训练大量的图像数据，深度学习模

人脸识别技术在各个领域的应用越来越广泛，如安全防护、金融支付、门禁系统等。然而，随着应用的深入，人们对人脸识别技术的安全性和隐私保护问题也越来越关注。为了提高人脸识别技术的安全性，可以采用多种方法，如数据加密、特征提取、生物特征识别等。数据加密可以通过对数

人脸识别技术除了在智能安防、金融支付等领域有广泛应用外，在智能家居中也有着广泛的应用。在智能家电方面，人脸识别技术可以帮助智能家电实现更加智能化和个性化的控制，如根据用户的喜好和需求自动调节空调温度、根据用户的习惯自动控制智能灯光的亮度和色温等。在智能家居