Comment utiliser MySQL et C++ pour développer une fonction simple de reconnaissance faciale
La technologie de reconnaissance faciale a été largement utilisée dans la vie, comme le déverrouillage du visage, le paiement facial et d'autres scénarios. Cet article explique comment utiliser MySQL et C++ pour développer une fonction simple de reconnaissance faciale.
1. Préparation
1. Installer la base de données MySQL : Téléchargez et installez la version appropriée de la base de données MySQL à partir du site officiel.
2. Téléchargez et installez la bibliothèque OpenCV : Téléchargez et installez la bibliothèque OpenCV depuis le site officiel. OpenCV est une bibliothèque de vision par ordinateur open source qui fournit de nombreuses fonctions de traitement d'images et de reconnaissance faciale.
2. Créez une table de base de données MySQL
1. Ouvrez l'outil de ligne de commande MySQL ou utilisez l'interface graphique pour vous connecter à la base de données.
2. Créez une base de données nommée « face_recognition » : CREATE DATABASE face_recognition ;
3. Utilisez la base de données : USE face_recognition ;
4. Créez une table nommée « faces » pour stocker les données de visage :
CREATE TABLE faces (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), embedding BLOB
) ;
3. Exemple de code C++
Ce qui suit est un exemple de code C++ simple qui montre comment insérer des données d'image de visage dans une base de données MySQL et effectuer une reconnaissance faciale.
1. Incluez les fichiers d'en-tête nécessaires :
en utilisant l'espace de noms std;
en utilisant l'espace de noms sql;
en utilisant l'espace de noms cv;
2. Connectez-vous à la base de données MySQL :
Pilote *pilote ;
Connexion *con;
Statement *stmt;
ResultSet *res;
PreparedStatement *pstmt;
driver = get_mysql_driver_instance();
con = driver->connect("tcp://127.0.0.1:3306", " username ", "password");
stmt = con->createStatement();
stmt->execute("USE face_recognition");
3. Fonction de reconnaissance faciale :
// Charger le détecteur de visage
dlib :: frontal_face_detector detector = dlib::get_frontal_face_detector();
// Charger le détecteur de points clés du visage
dlib::shape_predictor sp;
dlib::deserialize("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") >> model
dlib::dnn::anet_type net;
dlib::deserialize("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat") >> net;
// Charger l'image du visage à reconnaître
Mat image = imread(" face_image.jpg" );
//Convertir le format d'image
dlib::cv_image
// Détection de visage
std::vecteur
std::vector
pour (visage automatique : visages) {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);
}
for (auto face_encoding : face_encodings) {
pstmt = con->prepareStatement("INSERT INTO faces (name, embedding) values (?, ?)"); pstmt->setString(1, "name"); pstmt->setBlob(2, &face_encoding, sizeof(face_encoding)); pstmt->executeUpdate(); delete pstmt;
4. Déconnectez la base de données :
delete stmt;delete con;
Cet exemple de code n'est qu'une simple démonstration du processus d'insertion et de reconnaissance du visage, utilisation réelle toujours nécessite beaucoup de considérations d’optimisation et de sécurité. De plus, la technologie de reconnaissance faciale elle-même est un domaine vaste et complexe, et le développement d’un système complet de reconnaissance faciale nécessite davantage d’algorithmes et de traitement de données.
Cet article explique comment utiliser MySQL et C++ pour développer une fonction simple de reconnaissance faciale et donne des exemples de code pertinents. J'espère que cela aide les lecteurs.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!