使用C#和OpenCV进行人脸检测：加载FaceDetectorYN模型并进行人脸检测

最新推荐文章于 2025-05-31 17:05:28 发布
最新推荐文章于 2025-05-31 17:05:28 发布
阅读量372 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： opencv c# 计算机视觉 编程
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ByteJolt/article/details/132959119
编程 专栏收录该内容
369 篇文章 ¥29.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了如何使用C#编程语言和OpenCV库加载FaceDetectorYN模型进行人脸检测。首先确保安装OpenCV，然后加载模型配置和权重文件，创建Blob，运行前向传递获取检测结果，最后在图像上绘制人脸框。这个过程为更复杂的人脸分析和应用奠定了基础。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

人脸检测是计算机视觉领域中的一项重要任务，它可用于许多应用程序，如人脸识别、表情分析和面部特征提取。在本文中，我们将使用C#编程语言和OpenCV库来加载FaceDetectorYN模型，并使用该模型进行人脸检测。我们将提供相应的源代码示例，以帮助您理解和实现这个过程。

首先，我们需要确保您的开发环境中已安装了OpenCV库。您可以从OpenCV官方网站（https://opencv.org/ ↗）下载并安装OpenCV。安装完成后，我们可以开始编写C#代码。

using System;
using OpenCvSharp;
using OpenCvSharp.Dnn;

clas
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
C# OpenCV人脸检测(三) DNN加载FaceDetectorYN模型做人脸检测
Color Space的博客
01-29 5194
点击下方卡片，关注“OpenCV与AI深度学习”公众号 视觉/图像重磅干货，第一时间送达 本文作者Color Space，文章未经作者允许禁止转载！ 本文将介绍C# OpenCV人脸检测(三) DNN加载FaceDetectorYN模型做人脸检测！ 前言： OpenCV DNN人脸检测模块使用步骤演示(基于OpenCV4.5.4)_Color Space的博客-优快云博客点击下方卡片，关注“OpenCV与AI深度学习”公众号视觉/图像重磅干货，第一时间送达导读本文主要介绍OpenCV4.5.
OpenCvSharp人脸检测：使用C#加载Caffe模型进行人脸检测
2301_79366332的博客
08-13 390
在这里，我们将使用Caffe提供的基于ResNet-10的人脸检测模型。以上代码首先加载了Caffe模型文件，然后读取待检测的图像。接下来，调整图像的尺寸以适应模型的输入要求，并创建一个4D Blob对象作为网络的输入。最后，对输出进行解析，绘制检测到的人脸边界框，并显示结果。通过上述方法，我们可以使用OpenCvSharp和C#加载Caffe模型并进行人脸检测。希望本文能够对你有所帮助！需要注意的是，在解析输出时，我们首先获取每个检测结果的置信度，如果置信度大于0.5，我们才会绘制相应的边界框。
C# OpenCV学习笔记六之人脸识别/五官识别测试
热门推荐
边城骆驼 -- 每天进步百分之一
01-02 1万+
1. 窗体增加Timer,PictureBox控件。设定Timer1的Enable=True 2. 参加引用 using Emgu.CV; using Emgu.CV.Structure; using Emgu.CV.CvEnum; using Emgu.Util; 3. 添加如下相关代码 private Capture cap; private HaarC
在Emgucv中使用FaceDetectorYN进行人脸检测
最新发布
hixiong123的博客
05-31 633
/ 建议与模型训练尺寸一致。if (image.IsEmpty) throw new Exception("图像加载失败");// 每行对应一个人脸，每行15个元素：[x,y,w,h, 关键点x10, 置信度]// 绘制关键点（5个点：右眼、左眼、鼻尖、右嘴角、左嘴角）// 1. 初始化检测器（加载ONNX模型）// 3. 设置输入尺寸（必须与模型匹配）// 5. 解析并绘制结果。// 6. 保存/显示结果。// 2. 加载图像。// 4. 执行检测。
C#人脸识别
狂奔之林的博客
06-28 6849
转自：https://www.cnblogs.com/view12138/p/ViewFaceCore.html#4615868 .NET 人脸识别库 ViewFaceCore 这是基于 SeetaFace6 人脸识别开发的 .NET 平台下的人脸识别库这是一个使用超简单的人脸识别库这是一个基于 .NET Standard 2.0 开发的库这个库已经发布到 NuGet ，你可以一键集成到你的项目此项目可以免费商业使用 ⭐、开源 开源协议：Apache-2.0GitHub地址： ViewFaceCore十分
C# OpenCV 人脸识别
2403_87518427的博客
03-11 1488
/ 设置采集的图像尺寸为：640*480。// 设置采集的图像尺寸为：640*480。// 设置采集的图像尺寸为：640*480。// 设置采集的图像尺寸为：640*480。// 在Window窗口中播放视频(方法1)// 打开ID为0的摄像头。
.NET C# 使用OpenCV实现人脸识别
Winemonk
06-26 1621
码图~~~
C# OpenCv DNN 人脸检测
02-16
在实现过程中，首先需要加载预训练的面部检测模型，例如，可以使用OpenCV提供的Haar级联分类器或者更现代的基于深度学习的模型如MTCNN或SSD。然后，通过DNN模块读取输入图像，将图像数据调整到模型所需的格式，并...
C# OpenCvSharp DNN FreeYOLO 人脸检测 源码
01-04
DNN模块是OpenCV的一部分，它允许我们加载和执行预先训练好的深度学习模型。在本项目中，我们将加载FreeYOLO模型，该模型通常以.pb或.onnx文件格式存在。加载模型时，需要提供模型的路径和配置文件，确保模型能够...
C# OpenCV 3- 使用EigenFaceRecognizer人脸识别
我的英文站点：https://iorilan.medium.com/
12-01 3555
... public void TrainRecognizer()         {             var allFaces = new FRService().All();             if (allFaces.Count > 0)             {                 var faceImages = new Image<Gray, ...
使用OpenCV进行人脸识别
03-13
通过OpenCV进行人脸识别的方法
C# 面部识别 识图 OpenCV
04-22
C# 面部识别 识图
c#和opencv结合，能够实现人脸识别.zip
12-22
c#和opencv结合，能够实现人脸识别，车牌号识别，图像拼接等基本的图像处理功能，直接可用，效果明显
基于OpenCv人脸识别（C#完整代码）
weixin_62247603的博客
01-16 1186
基于 OpenCV 的人脸识别（C#）这是一个使用 C# 编程语言和 OpenCV 库实现的基于实时视频的人脸识别项目。
C#图像处理：OpenCVSharp实现简单人脸识别
WELL_CODER的博客
08-13 960
人脸识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它可以通过分析和比对人脸图像，实现识别和验证的功能。希望通过这篇文章的学习，你对OpenCVSharp和人脸识别有了初步的了解，并能够运用这些知识进行自己的项目开发。当我们运行程序时，它会加载人脸识别模型并读取待识别的图像，然后进行人脸检测并在图像上标记出检测到的人脸位置。当然，这只是一个入门级的示例，实际的人脸识别系统还需要更加复杂的算法和大量的训练数据来提高准确性和鲁棒性。最后，我们遍历检测到的人脸，并在原始图像上绘制矩形框，标记出检测到的人脸位置。
c#Winform使用Opencvsharp4实现简易人脸识别
Iawfy_的博客
06-28 7560
c#Winform使用Opencvsharp4实现简易人脸识别
C# 人脸检测 人脸比对 活体检测 口罩检测 年龄预测 性别预测 眼睛状态检测
.NET 人工智能实践
03-08 1684
C# 人脸检测 人脸比对 活体检测 口罩检测 年龄预测 性别预测 眼睛状态检测
C# OpenCv Haar、LBP 人脸检测
.NET 人工智能实践
05-05 1623
C# OpenCv Haar、LBP 人脸检测
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值