前端使用opencv最近了解了下opencv,看了下官方的实例和文档opencvjs文档入口3.3.1版本(https://docs.opencv.org/3.3.1/d5/d10/tutorial_js_root.html)看了官方示例的网页结构基本上所有的实例都用到了两个js核心js：opencv.js工具js：utils.js官方

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

在整个人脸识别的整个工程当中，必然是少不了人脸检测的，它承担着很重要的职责。首先摄像头在捕捉到的图像中，需要用人脸检测技术，检测这张图片当中是否有人脸，检测到人脸以及人脸的位置之后，才进行后续的特征提取、特征对比等步骤，最后才形成一个完整的人脸识别过程。

人脸检测是指通过计算机视觉技术，从图像中识别、检测出人脸，并确定人脸的位置及大小。它是一种计算机图像处理技术，是计算机视觉领域的关键技术，可用于实现自动识别和跟踪人脸。

人脸检测是进行身份识别的一个重要环节，因为它可以准确地识别出图像中的人脸，这样才能保证身份识别的准确性。

在公共交通场所的监控系统中，人脸检测起着至关重要的作用。它被用来识别人脸，并检测未识别的人脸是否是真实的人脸。

人脸检测方法有许多，比如opencv自带的人脸Haar特征分类器和dlib人脸检测方法等。对于opencv的人脸检测方法，优点是简单，快速；存在的问题是人脸检测效果不好。正面/垂直/光线较好的人脸，该方法可以检测出来，而侧面/歪斜/光线不好的人脸，无法检测。因此，该方法不适合现场应用。而对于dlib人脸检测方法采用64个特征点检测，效果会好于opencv

关于人脸识别目前的人脸识别已经相对成熟，有各种收费免费的商业方案和开源方案，其中OpenCV很早就支持了人脸识别，在我选择人脸识别开发库时，也横向对比了三种库，包括在线识别的百度、开源的OpenCV和商业库虹软（中小型规模免费）。百度的人脸识别，才上线不久，文档不太完善，之前联系百度，官方也给了我基于Android的Example，但是不太符合我

人脸识别技术在智能交通管理中也有着广泛的应用。在智能交通监控方面，人脸识别技术可以帮助交通管理部门实时监测交通情况、发现交通问题等。在智能交通执法方面，人脸识别技术可以帮助交通管理部门更加精准地发现交通违法行为、提高交通执法效率等。在智能交通管理中应用人脸