OPCV:face_landmark_model下载失败的问题；不需要改动make文件！

最新推荐文章于 2025-05-01 14:30:59 发布

原创最新推荐文章于 2025-05-01 14:30:59 发布 · 362 阅读

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#opencv

手动下载：

https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/8afa57abc8229d611c4937165d20e2a2d9fc5a12/face_landmark_model.dat

进入目录：

opencv-4.5.2/.cache/data

进入上述目录后，你会发现有一个文件：
7505c44ca4eb54b4ab1e4777cb96ac05-face_landmark_model.dat

将手动下载的文件，进行重命名即可；

mv face_landmark_model.dat 7505c44ca4eb54b4ab1e4777cb96ac05-face_landmark_model.dat

参考：解决OpenCV IPPICV 下载不成功的问题 - ZhaoqunZhong - 博客园 (cnblogs.com)

参考：解决OpenCV IPPICV 下载不成功的问题；不需要改make文件！-优快云博客

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YOLO踩坑：编译darknet_ros报错no matching function for call to ‘_IplImage::_IplImage(cv::Mat&)’的解决方案

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12-19

5850

前几天按照YOLO_v4的教程，想在ROS环境下运行YOLO算法，结果在编译的环节报错了，如下图所示。百度搜索无果，后来用bing搜索终于找到了可行的参考解决方案，因为opCV版本的问题，我们需要在编译的时候加上一些额外的参数如下： catkin build darknet_ros --cmake-args -DCMAKE_CXX_FLAGS=-DCV__ENABLE_C_API_CTORS 具体的原因在链接中解释的比较明白了： I think I found the way to fix the p

编译opencv需要的下载失败的ffmpeg.dll/iipcv/face_landmark_model.dat

01-12

编译opencv需要的下载失败的ffmpeg.dll/iipcv/face_landmark_model.dat,放到相应文件夹下

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face_landmark_model.dat

01-31

安装opencv_contrib过程中下载face_landmark_model.dat失败。下载此文件。

OpenCV编译CUDA模块face_landmark_model.dat下载失败的解决方法

pzb19841116的专栏

04-08

6340

在用CMake配置OpenCV编译工程时，会从网上下载一个face_landmark_model.dat的文件，该文件应该是人脸检测用到的数据文件。由于文件较大，下载速度较慢，经常导致配置失败。解决办法是如下，亲测有效 1. 从下面链接中下载好对应的文件（用迅雷下载速度很快） https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/8afa57abc8229d611c4937165d20e2a2d9fc5a12/face_landmark_

face_landmark_model.dat.zip

06-20

face_landmark_model.dat，opencv编译所需要的文件,适用于linux与Mac系统的编译，windows编译暂时没有测试过，可能不适用。

test_opcv.rar_TEST opencv

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a simple project to use opencv

人脸视频框脸.rar_opcv_opencv_wherevervtt

07-14

应用python安装opencv库，使用摄像头进行框人脸

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1. **OpenCV库安装与配置**：在Visual Studio中集成OpenCV需要下载OpenCV库，配置库的包含目录、库目录以及链接器输入，确保编译器可以找到所需的头文件和库文件。 2. **C++编程基础**：理解C++的基本语法和面向...

使用 ffmpeg 和 NVCodec对视频或视频流进行硬件解码_C++_代码_相关文件_下载

07-05

使用 ffmpeg 和 NVCodec 对视频或视频流进行硬件解码解码器 Video.mp4 -> cuvid(GPU Decoder) -> GPU Memory -> Normialize Cuda Kernel -> ...更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

face_landmark_model.dat资源

08-01

这个文件face_landmark_model.dat可能下载不了，下载文件直接本地解压，拷到你的编译目录（build），记住testdata以这个build目录中。

opencv编译 vgg_generated_80 face_landmark_model.dat 等文件都有打包

01-10

opencv_contrib-4.2.0.zip 编译过程中需要下载的文件将文件解压后放置到..\opencv\sources\.cache 替换这个文件路径即可注意版本和路径 ade data ffmpeg ippicv text.txt xfeatures2d

.cache face_landmark_model.dat,opencv_ffmpeg.dll

02-06

vs2017编译opencv3.4的需要下载的文件，里面包括face_landmark_model.dat，opencv_ffmpeg.dll，opencv_ffmpeg_64.dll,ippicv_2017u3_win_ia32_general_20170822.zip等文件

face_landmark_model.zip

12-07

安装opencv4.1.0所需的face_landmark_model.dat文件

opencv3.4的依赖项（包括ippicv+face_landmark_model.dat+vgg+boostdes）

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我们在ubuntu使用cmake编译opencv的时候，好多依赖项要从外网上面下载，包括ippicv+face_landmark_model.dat+vgg+boostdes总共13个依赖文件，我在ubuntu18.04下面安装的是opencv3.4.4以及其拓展模块，而且经过测试已经成功了，希望能帮到你们

face_landmark_model.dat 下载地址

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05-01

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此仓库提供了`face_landmark_model.dat`资源文件，该文件是用于面部特征点定位的模型数据。 ## 文件描述 `face_landmark_model.dat`文件可能无法直接下载，请按照以下步骤操作： - 下载后，直接在本地解压。 - 将解压后的文件移动至您的编译目录（build）下。 - 确保将`testdata`放置在编译目录（build）中。 ## 注意事项 - 请...

opcv4没有opencv_createsamples文件怎么办呢

03-11

<think>嗯，用户提到OpenCV4中没有opencv_createsamples这个文件，该怎么办呢？首先，我需要确认这个工具在OpenCV4中的情况。记得OpenCV在3.x版本之后逐渐移除了某些传统工具，特别是与级联分类器相关的部分。opencv_createsamples和opencv_traincascade可能已经被弃用了，取而代之的是更先进的深度学习模型。用户可能是在尝试训练自己的级联分类器，比如人脸检测或者其他物体检测，但发现工具不存在。这时候需要确认他们安装的OpenCV版本是否正确，或者是否在正确的位置查找。有时候用户可能没有编译这些工具，因为它们可能被移到了opencv_contrib仓库里，或者需要手动启用编译选项。接下来，我需要考虑可能的解决方案。首先，建议用户检查是否安装正确，或者是否在build/bin目录下寻找。如果确认没有，可能需要使用替代方法。例如，使用Python脚本生成样本，或者使用其他工具如OpenCV的深度学习模块，或者转向其他框架如TensorFlow或PyTorch。另外，用户可能需要了解为什么OpenCV4移除了这些工具，可能是因为维护成本高或者社区转向了更现代的方法。这时候引导用户使用基于深度学习的检测器会更有效，比如YOLO或SSD，这些在准确性和效率上更优。还要考虑用户的技术水平，是否需要详细的步骤指导，比如如何用Python生成样本文件，或者推荐具体的第三方库。同时提醒用户注意数据准备和参数调整的问题，确保他们能够顺利进行后续的训练。最后，确保回答结构清晰，分点列出解决方案，并解释原因，让用户理解背后的变化，同时提供可行的替代方案。避免使用过于专业的术语，保持口语化，但保持逻辑严谨。</think>OpenCV4中确实移除了传统的`opencv_createsamples`和`opencv_traincascade`工具。这是OpenCV官方为提高效率、推动深度学习技术应用而作出的调整。以下是详细的解决方案： --- ### **问题原因分析** 1. **版本迭代**：OpenCV 3.x后逐步弃用级联分类器工具，OpenCV4完全移除了相关模块 2. **技术演进**：传统Haar/LBP级联分类器训练流程复杂且效果逊于深度学习方案 3. **维护成本**：官方团队集中资源维护更先进的深度学习模块（DNN模块） --- ### **替代解决方案** #### 方案1：使用旧版本OpenCV（临时过渡） ```bash # 安装OpenCV3.4（最后一个包含该工具的版本） pip install opencv-python==3.4.20.19 # 确认工具存在 opencv_createsamples -h ``` #### 方案2：手动生成样本文件通过Python脚本实现类似功能： ```python import cv2 import numpy as np def create_sample(img, obj_size=(24,24)): # 创建正样本（示例） gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) roi = cv2.resize(gray, obj_size) return roi.reshape(-1) # 使用示例 sample = create_sample(cv2.imread("object.jpg")) np.savetxt("positives.txt", [sample], fmt="%d") ``` #### 方案3：改用深度学习方案（推荐） ```python # 使用OpenCV DNN模块加载预训练模型 net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow("frozen_inference_graph.pb", "ssd_mobilenet_v3.pbtxt") blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, size=(300,300)) net.setInput(blob) detections = net.forward() ``` --- ### **完整替代方案对比** | 方案 | 优点 | 缺点 | 适用场景 | |------|------|------|----------| | 旧版OpenCV | 无需修改原有代码 | 技术落后，兼容性差 | 旧项目维护 | | 手动生成 | 完全控制样本 | 开发成本高 | 小规模实验 | | 深度学习 | 检测精度高 | 需要GPU支持 | 新项目开发 | --- ### **建议工作流程** 1. **数据准备**：使用LabelImg等工具标注数据集（生成XML/PASCAL VOC格式） 2. **模型选择**： - 轻量级：MobileNet-SSD - 高精度：Faster R-CNN 3. **训练框架**： ```bash # TensorFlow示例 python models/research/object_detection/model_main_tf2.py \ --model_dir=training/ \ --pipeline_config_path=pre-trained-model/pipeline.config ``` --- ### **注意事项** 1. 如果必须使用级联分类器，可尝试第三方实现： ```bash git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib # 编译时添加-D BUILD_opencv_legacy=ON ``` 2. 深度学习方案需要至少500+标注样本才能获得较好效果 3. 训练时建议使用数据增强技术（旋转、缩放、加噪声等）建议优先采用基于深度学习的解决方案，YOLOv8等现代检测器在CPU上也能实现实时检测（使用OpenCV的`dnn`模块加载ONNX模型）。