1.face Դ?源码?
2.Facebook Open Platform编译FAQ
3.GitHub 6大热门实时人脸识别开源项目！哪个最适合初级开发者？
4.10分钟！源码用Python实现简单的源码人脸识别技术（附源码）
5.QQ满屏掉飞吻😘的代码，不是源码词语，是源码代码那种，求大神解
6.yolov8人脸识别-脸部关键点检测（代码+原理）

face Դ?源码无限纷争的源码?

       本文为《面部表情识别》系列之《Android实现表情识别(含源码，可实时检测)》的源码分享，旨在将已训练好的源码面部表情识别模型移植到Android平台，开发一个实时运行的源码面部表情识别Android Demo。模型采用轻量级的源码mobilenet_v2，实现的源码准确率可达.%，基本满足业务性能需求。源码

       项目详细指导如何将模型部署到Android中，源码包括模型的源码转换为ONNX、TNN等格式，源码并在Android上进行部署，实现一个表情识别的Android Demo APP。此APP在普通Android手机上能实现实时检测识别，CPU环境下约ms，GPU环境下约ms，基本满足业务性能要求。

       以下为Android版本表情识别Demo效果展示：

       Android面部表情识别APP Demo体验： download.csdn.net/downl...

       或链接: pan.baidu.com/s/OOi-q... 提取码: cs5g

       更多《面部表情识别》系列文章请参阅：

       1.面部表情识别方法：采用基于人脸检测+面部表情分类识别方法。利用现有的socket语言源码人脸检测模型，无需重新训练，减少标注成本。易于采集人脸数据，分类模型针对性优化。

       2.人脸检测方法：使用轻量化人脸检测模型，可在普通Android手机实时检测，模型体积仅1.7M左右。参考链接： /Linzaer/Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB 。

       3.面部表情识别模型训练：训练方法请参考另一篇博文《面部表情识别2：Pytorch实现表情识别(含表情识别数据集和训练代码)》。

       4.面部表情识别模型Android部署：采用TNN进行Android部署。部署流程包括：模型转换为ONNX模型，ONNX模型转换为TNN模型，Android端上部署TNN模型。

       具体部署步骤如下：

       (1) 将Pytorch模型转换为ONNX模型。

       (2) 将ONNX模型转换为TNN模型。

       (3) 在Android端部署TNN模型。

       5.运行效果：在普通手机CPU/GPU上实现实时检测和识别，CPU环境下约ms，GPU环境下约ms。

       遇到的常见问题及解决方法：如果在运行APP时遇到闪退问题，可以参考解决方法：解决dlopen失败：找不到libomp.so库，请访问相关博客。php源码计划

       Android SDK和NDK相关版本信息请查阅相应文档。

       项目源码下载地址： 面部表情识别3：Android实现表情识别(含源码，可实时检测)

       项目包含内容：Android面部表情识别APP Demo体验链接。

Facebook Open Platform编译FAQ

       1：下载源码：/fbopen/

       2：根据readme的说明，把fbml所需的软件下载到dependencies目录下

       3：fbml的php扩展的编译，本身有个脚本，不过一般情况下都不能顺利通过那脚本编译成功

       错误提示1:

       gconvert.c::2: error: #error GNU libiconv not in use but included iconv.h is from libiconv

       解决办法：

       修改build-all.py

       'glib-2..6.tar.gz': ("./configure", "make", "sudo make install"),

       改成

       'glib-2..6.tar.gz': ("./configure --with-libiconv=gnu", "make", "sudo make install"),

       错误提示2：

       nspr4 -lpthread -ldl -L../../dist/bin -lmozjs -L/usr/local/lib -lgtk-x-2.0 -lgdk-x-2.0 -latk-1.0 -lgdk_pixbuf-2.0 -lm -lpangocairo-1.0 -lpango-1.0 -lcairo -lgobject-2.0 -lgmodule-2.0 -ldl -lglib-2.0 -L/usr/local/lib -lcairo -Wl,--version-script -Wl,../../build/unix/gnu-ld-scripts/components-version-script -Wl,-Bsymbolic -ldl -lm

       ../../dist/lib/libgkconcvs_s.a(nsCanvasRenderingContext2D.o)(.text+0xa): In function `nsCanvasRenderingContext2D::Destroy()':

       : undefined reference to `XFreePixmap'

       ../../dist/lib/libgkconcvs_s.a(nsCanvasRenderingContext2D.o)(.text+0xa): In function `nsCanvasRenderingContext2D::SetDimensions(int, int)':

       : undefined reference to `XRenderFindStandardFormat'

       ../../dist/lib/libgkconcvs_s.a(nsCanvasRenderingContext2D.o)(.text+0x): In function `nsCanvasRenderingContext2D::SetDimensions(int, int)':

       : undefined reference to `XListPixmapFormats'

       ../../dist/lib/libgkconcvs_s.a(nsCanvasRenderingContext2D.o)(.text+0x): In function `nsCanvasRenderingContext2D::SetDimensions(int, int)':

       : undefined reference to `XFree'

       ../../dist/lib/libgkconcvs_s.a(nsCanvasRenderingContext2D.o)(.text+0xd): In function `nsCanvasRenderingContext2D::SetDimensions(int, int)':

       : undefined reference to `XCreatePixmap'

       collect2: ld returned 1 exit status

       gmake[3]: *** [libgklayout.so] Error 1

       gmake[3]: Leaving directory `/usr/home/yunfeng/facebook/facebook/fb-open-platform/libfbml-1.2.0/dependencies/mozilla/layout/build'

       gmake[2]: *** [libs] Error 2

       gmake[2]: Leaving directory `/usr/home/yunfeng/facebook/facebook/fb-open-platform/libfbml-1.2.0/dependencies/mozilla/layout'

       gmake[1]: *** [tier_9] Error 2

       gmake[1]: Leaving directory `/usr/home/yunfeng/facebook/facebook/fb-open-platform/libfbml-1.2.0/dependencies/mozilla'

       make: *** [default] Error 2

       解决办法：

       修改dependencies/mozilla/layout/build/Makefile.inifdef

       MOZ_ENABLE_GTK2EXTRA_DSO_LDOPTS += $(MOZ_GTK2_LIBS) / $(NULL)

       改成ifdef MOZ_ENABLE_GTK2EXTRA_DSO_LDOPTS += $(MOZ_GTK2_LIBS) / -L/usr/XR6/lib -lX -lXrender / $(NULL)

       这个错误一般发生在firefox编译的时候，我一般都手动解压缩firefox软件，然后修改Makefile.in，然后在build-all.py中屏蔽解压缩firefox的语句就行

       错误提示3：

       In file included from js/jsarena.c::

       js/jsbit.h:: error: size of array 'js_static_assert_line_' is negative

       make[1]: *** [js/jsarena.o] Error 1

       make: *** [src] Error 2

       解决办法：

       修改 src/js/jsbit.h 第行

       S_STATIC_ASSERT(sizeof(unsigned long long) == sizeof(JSUword));

       改成

       S_STATIC_ASSERT(sizeof(unsigned long) == sizeof(JSUword));

       这个错误发生在firefox编译成功后，进行fbml的编译时候发生的，如果你用build-all.py编译，不想进行前面的编译，可以根据脚本屏蔽前面的编译。

GitHub 6大热门实时人脸识别开源项目！哪个最适合初级开发者？

       实时人脸识别技术在计算机视觉领域的关注度持续上升，众多企业都在寻求通过开源项目来构建自己的实时人脸识别解决方案。开源项目的优势在于源代码公开，允许开发者深入理解工作原理，并确保数据安全。对于初级开发者来说，选择合适的springmvc源码架构开源项目是入门的好途径。

       开源软件的优势明显，比如它提供了透明的数据处理方式，代码质量高，通过社区审查能快速发现并修复错误，且通常成本较低。由于遵循现代开发实践，开源项目往往保持更新，易于学习和扩展。以下是GitHub上最受关注的六个热门实时人脸识别开源项目:

       Deepface：支持多种识别方法，如FaceNet和InsightFace，但其REST API仅限于验证，Python开发者易于上手，但集成对其他语言可能有挑战。版本为0.0.。

       CompreFace：年新项目，提供自托管REST API，易于集成，且有扩展性，适合多视频流人脸识别，版本为0.5。

       Face Recognition：Python API和命令行工具，安装方便，熟料指标源码但更新较慢，LFW准确率为.%，无REST API。

       InsightFace：高精度人脸识别库，适合复杂任务，但使用难度较大，LFW准确率为.%。

       FaceNet：流行库，准确率高但不支持REST API，最后一次更新在年。

       InsightFace-REST：基于docker的解决方案，识别速度提升明显，但可能需要自定义分类器，版本为v0.5.9.6。

       选择时，应根据业务需求制定标准，优先考虑功能契合度。这些开源项目都能为初级开发者提供实时人脸识别的实践平台。若需更深入的视频分析解决方案，可以考虑TSINGSEE青犀视频，它已在交通、安防等领域广泛应用AI智能识别技术。

分钟！用Python实现简单的人脸识别技术（附源码）

       Python实现简单的人脸识别技术，主要依赖于Python语言的胶水特性，通过调用特定的库包即可实现。这里介绍的是一种较为准确的实现方法。实现步骤包括准备分类器、引入相关包、创建模型、以及最后的人脸识别过程。首先，需确保正确区分人脸的分类器可用，可以使用预训练的模型以提高准确度。所用的包主要包括：CV2（OpenCV）用于图像识别与摄像头调用，os用于文件操作，numpy进行数学运算，PIL用于图像处理。

       为了实现人脸识别，需要执行代码以加载并使用分类器。执行“face_detector = cv2.CascadeClassifier(r'C:\Users\admin\Desktop\python\data\haarcascade_frontalface_default.xml')”时，确保目录名中无中文字符，以免引发错误。这样，程序就可以识别出目标对象。

       然后，选择合适的算法建立模型。本次使用的是OpenCV内置的FaceRecognizer类，包含三种人脸识别算法：eigenface、fisherface和LBPHFaceRecognizer。LBPH是一种纹理特征提取方式，可以反映出图像局部的纹理信息。

       创建一个Python文件（如trainner.py），用于编写数据集生成脚本，并在同目录下创建一个文件夹（如trainner）存放训练后的识别器。这一步让计算机识别出独特的人脸。

       接下来是识别阶段。通过检测、校验和输出实现识别过程，将此整合到一个统一的文件中。现在，程序可以识别并确认目标对象。

       通过其他组合，如集成检测与开机检测等功能，可以进一步扩展应用范围。实现这一过程后，你将掌握Python简单人脸识别技术。

       若遇到问题，首先确保使用Python 2.7版本，并通过pip安装numpy和对应版本的opencv。针对特定错误（如“module 'object' has no attribute 'face'”），使用pip install opencv-contrib-python解决。如有疑问或遇到其他问题，请随时联系博主获取帮助。

QQ满屏掉飞吻😘的代码，不是词语，是代码那种，求大神解

       QQ满屏掉飞吻😘的代码：

       jQuery制作QQ表情发送插件qqFace代码。文件引用: $function{ $'emotion'qqFace{ id : 'facebox' assign:'saytext' path:'arclist/' //表。

扩展资料：

       源代码作为软件的特殊部分，可能被包含在一个或多个文件中。一个程序不必用同一种格式的源代码书写。例如，一个程序如果有C语言库的支持，那么就可以用C语言；而另一部分为了达到比较高的运行效率，则可以用汇编语言编写。

       较为复杂的软件，一 般需要数十种甚至上百种的源代码的参与。为了降低种复杂度，必须引入一种可以描述各个源代码之间联系，并且如 何正确编译的系统。在这样的背景下，修订控制系统（RCS）诞生了，并成为研发者对代码修订的必备工具之一。

       还有另外一种组合：源代码的编写和编译分 别在 不同的平台上实现，专业术语叫做软件移植。

yolov8人脸识别-脸部关键点检测（代码+原理）

       YOLOv8在人脸检测与关键点定位方面表现出色，其核心在于整合了人脸检测与关键点预测任务，通过一次前向传播完成。它在实时性上表现出色，得益于高效的特征提取和目标检测算法，使其在实时监控、人脸验证等场景中颇具实用性。YOLOv8的鲁棒性体现在其对侧脸、遮挡人脸等复杂情况的准确识别，这得益于深层网络结构和多样性的训练数据。

       除了人脸区域的识别，YOLOv8还能精确预测眼睛、鼻子等关键点位置，这对于人脸识别和表情分析至关重要，提供了更丰富的特征描述。作为开源项目，YOLOv8的源代码和预训练模型都可轻易获取，便于研究人员和开发者进行定制开发，以适应不同场景的需求。

       具体到YOLOv8 Face项目，它继承了YOLOv8的特性，提升了人脸检测的准确性，同时优化了实时性能和多尺度人脸检测能力。项目通过数据增强和高效推理技术，确保模型在不同条件下的稳定表现。训练和评估过程提供了清晰的代码示例，方便用户快速上手。

       总的来说，YOLOv8 Face项目凭借其高效、准确和适应性强的特性，为人脸识别领域提供了强大的工具支持，适用于人脸识别、表情分析等多个应用场景。