Wie man mit MySQL und C++ eine einfache Gesichtserkennungsfunktion entwickelt

So verwenden Sie MySQL und C++, um eine einfache Gesichtserkennungsfunktion zu entwickeln

Gesichtserkennungstechnologie wird im Leben häufig verwendet, z. B. zum Entsperren von Gesichtern, zum Bezahlen per Gesichtserkennung und in anderen Szenarien. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit MySQL und C++ eine einfache Gesichtserkennungsfunktion entwickeln.

1. Vorbereitung
1. MySQL-Datenbank installieren: Laden Sie die entsprechende Version der MySQL-Datenbank herunter und installieren Sie sie.
2. Laden Sie die OpenCV-Bibliothek herunter und installieren Sie sie: Laden Sie die OpenCV-Bibliothek von der offiziellen Website herunter und installieren Sie sie. OpenCV ist eine Open-Source-Computer-Vision-Bibliothek, die viele Bildverarbeitungs- und Gesichtserkennungsfunktionen bietet.

2. Erstellen Sie eine MySQL-Datenbanktabelle
1. Öffnen Sie das MySQL-Befehlszeilentool oder verwenden Sie die grafische Oberfläche, um eine Verbindung zur Datenbank herzustellen.
2. Erstellen Sie eine Datenbank mit dem Namen „face_recognition“: CREATE DATABASE face_recognition;

3. C++-Codebeispiel
Das Folgende ist ein einfaches C++-Codebeispiel, das zeigt, wie man Gesichtsbilddaten in eine MySQL-Datenbank einfügt und eine Gesichtserkennung durchführt.

1. Notwendige Header-Dateien einschließen:

include

include

include

include include

include

include

include

inc lude< ;dlib/dnn/loss.h>

include

using namespace std;

using namespace sql;

using namespace cv;

2. Stellen Sie eine Verbindung zur MySQL-Datenbank her:

Driver *driver;
Connection *con;
Statement *stmt;

ResultSet *res;

PreparedStatement *pstmt;

driver = get_mysql_driver_instance();
con = drivers->connect("tcp://127.0.0.1:3306", " Benutzername", "Passwort");
stmt = con->createStatement();
stmt->execute("USE face_recognition");

3. Gesichtserkennungsfunktion:
// Gesichtserkennung laden
dlib :: frontal_face_detector detector = dlib::get_frontal_face_detector();
// Gesichts-Schlüsselpunktdetektor laden

dlib::shape_predictor sp;

dlib::deserialize("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") >> sp;
// Gesichtserkennung laden model
dlib::dnn::anet_type net;
dlib::deserialize("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat") >> net;
// Laden Sie das zu erkennende Gesichtsbild
Mat image = imread(" face_image.jpg" );
//Bildformat konvertieren
dlib::cv_image<:bgr_pixel> cimg(image);
// Gesichtserkennung
std::vector<:rectangle> faces = detector(cimg );
// Gesichtsmerkmalsvektor extrahieren
std::vector<:matrix>> face_encodings;
for (auto face : faces) {

id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50),
embedding BLOB

}
// Konvertieren Sie das Gesicht. Der Merkmalsvektor wird gespeichert die Datenbank
for (auto face_encoding : face_encodings) {

dlib::full_object_detection shape = sp(cimg, face);
dlib::matrix<dlib::rgb_pixel> face_chip;
dlib::extract_image_chip(cimg, dlib::get_face_chip_details(shape, 150, 0.25), face_chip);
// 人脸特征嵌入
dlib::matrix<float, 0, 1> face_encoding = net(face_chip);
face_encodings.push_back(face_encoding);

}

4. Trennen Sie die Datenbank:
delete stmt;

delete con;

Dieser Beispielcode ist nur eine einfache Demonstration des Prozesses zum Einfügen und Erkennen von Gesichtern, die jedoch noch tatsächlich verwendet wird erfordert viele Optimierungs- und Sicherheitsüberlegungen. Darüber hinaus ist die Gesichtserkennungstechnologie selbst ein großes und komplexes Gebiet, und die Entwicklung eines vollständigen Gesichtserkennungssystems erfordert mehr Algorithmen und Datenverarbeitung.

Dieser Artikel stellt vor, wie man mit MySQL und C++ eine einfache Gesichtserkennungsfunktion entwickelt, und gibt relevante Codebeispiele. Ich hoffe, es hilft den Lesern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie man mit MySQL und C++ eine einfache Gesichtserkennungsfunktion entwickelt. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!