MySQL と C++ を使用して簡単な顔認識機能を開発する方法
MySQL と C を使用して簡単な顔認識機能を開発する方法
顔認識テクノロジーは、顔のロック解除、顔認証の支払い、決済など、生活の中で広く使用されています。他のシナリオ。この記事では、MySQLとCを使って簡単な顔認識機能を開発する方法を紹介します。
1. 準備
1. MySQL データベースのインストール: 公式 Web サイトから適切なバージョンの MySQL データベースをダウンロードしてインストールします。
2. OpenCV ライブラリをダウンロードしてインストールする: 公式 Web サイトから OpenCV ライブラリをダウンロードしてインストールします。 OpenCV は、多くの画像処理機能と顔認識機能を提供するオープンソースのコンピューター ビジョン ライブラリです。
2. MySQL データベース テーブルを作成する
1. MySQL コマンド ライン ツールを開くか、グラフィカル インターフェイスを使用してデータベースに接続します。
2. "face_recognition" という名前のデータベースを作成します: CREATE DATABASE face_recognition;
3. このデータベースを使用します: USE face_recognition;
4. 人物の顔データを保存するために "faces" という名前のテーブルを作成します:
CREATE TABLEfaces (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), embedding BLOB
);
3. C コードの例
次は、顔画像データを挿入する方法を示す簡単な C コードの例です。MySQL データベースに移動して、次のコマンドを実行します。顔認識。
1. 必要なヘッダー ファイルをインクルードします:
include
include
include
include
include
include
インクルード
インクルード
インクルード
include
名前空間 std を使用;
名前空間 sql を使用;
名前空間 cv を使用;
2. MySQL データベースに接続します。 :
Driver *driver;
Connection *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. 顔認識関数:
// 顔検出器をロード
dlib::frontal_face_detector detecter = dlib::get_frontal_face_detector();
/ / ロード顔キーポイント検出器
dlib::shape_predictor sp;
dlib::deserialize("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") >> sp;
// 顔認識モデルの読み込み
dlib::dnn: :anet_type net;
dlib::deserialize("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat") >> net;
// 認識する顔画像を読み込み
Mat image = imread(" face_image.jpg") ;
// 画像形式の変換
dlib::cv_image
// 顔検出
std::vector
//顔特徴ベクトルを抽出
std::vector
for (auto face :faces) {
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);
}
// 顔特徴ベクトルをデータベースに保存します
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. データベース接続を切断します。
delete stmt;
delete con;
このサンプル コードは、顔の挿入と認識プロセスの簡単なデモです。実際の使用では、多くの最適化と最適化が必要です。セキュリティ上の考慮事項。さらに、顔認識技術自体は大規模かつ複雑な分野であり、完全な顔認識システムを開発するには、より多くのアルゴリズムとデータ処理が必要です。
この記事では、MySQL と C を使用して簡単な顔認識関数を開発する方法を紹介し、関連するコード例を示します。読者のお役に立てば幸いです。
以上がMySQL と C++ を使用して簡単な顔認識機能を開発する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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MySQLは、インストールが簡単で、強力で管理しやすいため、初心者に適しています。 1.さまざまなオペレーティングシステムに適した、単純なインストールと構成。 2。データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、更新、削除などの基本操作をサポートします。 3.参加オペレーションやサブクエリなどの高度な機能を提供します。 4.インデックス、クエリの最適化、テーブルパーティション化により、パフォーマンスを改善できます。 5。データのセキュリティと一貫性を確保するために、バックアップ、リカバリ、セキュリティ対策をサポートします。

NAVICAT自体はデータベースパスワードを保存せず、暗号化されたパスワードのみを取得できます。解決策:1。パスワードマネージャーを確認します。 2。NAVICATの「パスワードを記憶する」機能を確認します。 3.データベースパスワードをリセットします。 4.データベース管理者に連絡してください。

NAVICATプレミアムを使用してデータベースを作成します。データベースサーバーに接続し、接続パラメーターを入力します。サーバーを右クリックして、[データベースの作成]を選択します。新しいデータベースの名前と指定された文字セットと照合を入力します。新しいデータベースに接続し、オブジェクトブラウザにテーブルを作成します。テーブルを右クリックして、データを挿入してデータを挿入します。

Passwordが暗号化された形式で保存されているため、MariadbのNavicatはデータベースパスワードを直接表示できません。データベースのセキュリティを確保するには、パスワードをリセットするには3つの方法があります。NAVICATを介してパスワードをリセットし、複雑なパスワードを設定します。構成ファイルを表示します(推奨されていない、高リスク)。システムコマンドラインツールを使用します(推奨されません。コマンドラインツールに習熟する必要があります)。

NAVICATでSQLを実行する手順:データベースに接続します。 SQLエディターウィンドウを作成します。 SQLクエリまたはスクリプトを書きます。 [実行]ボタンをクリックして、クエリまたはスクリプトを実行します。結果を表示します(クエリが実行された場合)。

手順に従って、NAVICATで新しいMySQL接続を作成できます。アプリケーションを開き、新しい接続(CTRL N)を選択します。接続タイプとして「mysql」を選択します。ホスト名/IPアドレス、ポート、ユーザー名、およびパスワードを入力します。 (オプション)Advanced Optionsを構成します。接続を保存して、接続名を入力します。

NAVICATがデータベースとそのソリューションに接続できない一般的な理由:1。サーバーの実行ステータスを確認します。 2。接続情報を確認します。 3.ファイアウォール設定を調整します。 4.リモートアクセスを構成します。 5.ネットワークの問題のトラブルシューティング。 6.許可を確認します。 7.バージョンの互換性を確保します。 8。他の可能性のトラブルシューティング。

データベースに接続するときの一般的なエラーとソリューション:ユーザー名またはパスワード(エラー1045)ファイアウォールブロック接続(エラー2003)接続タイムアウト(エラー10060)ソケット接続を使用できません(エラー1042)SSL接続エラー(エラー10055)接続の試みが多すぎると、ホストがブロックされます(エラー1129)データベースは存在しません(エラー1049)
