Cara menggunakan MySQL dan C++ untuk membangunkan fungsi pengecaman muka yang mudah

Cara menggunakan MySQL dan C++ untuk membangunkan fungsi pengecaman muka yang mudah

Teknologi pengecaman muka telah digunakan secara meluas dalam kehidupan, seperti buka kunci muka, pembayaran muka dan senario lain. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan MySQL dan C++ untuk membangunkan fungsi pengecaman muka yang mudah.

1. Persediaan
1. Pasang pangkalan data MySQL: Muat turun dan pasang versi pangkalan data MySQL yang sesuai dari laman web rasmi.
2 Muat turun dan pasang pustaka OpenCV: Muat turun dan pasang pustaka OpenCV daripada tapak web rasmi. OpenCV ialah perpustakaan penglihatan komputer sumber terbuka yang menyediakan banyak pemprosesan imej dan fungsi pengecaman muka.

2 Buat jadual pangkalan data MySQL
1. Buka alat baris arahan MySQL atau gunakan antara muka grafik untuk menyambung ke pangkalan data.
2. Buat pangkalan data bernama "pengiktirafan_muka": CIPTA PANGKALAN DATA face_recognition
3 Gunakan pangkalan data: GUNAKAN pengecaman muka
4.

3. Contoh kod C++

Berikut ialah contoh kod C++ mudah yang menunjukkan cara memasukkan data imej muka ke dalam pangkalan data MySQL dan melakukan pengecaman muka.

1. Sertakan fail pengepala yang diperlukan:

sertakan

sertakan

sertakan sertakan

sertakan

sertakan &

;

termasuk lude< ;dlib/dnn/loss.h>

sertakan

menggunakan ruang nama std;

menggunakan ruang nama sql;

menggunakan ruang nama cv;

2.

Sambungan *con;
Penyata *stmt;
ResultSet *res;

PreparedStatement *pstmt;

driver = get_mysql_driver_instance();
con = driver->connect("tcp://06", ":37. nama pengguna ", "kata laluan");
stmt = con->createStatement();
stmt->execute("USE face_recognition");

3. Fungsi pengecaman muka:

// Muatkan pengesan muka
dlib :: frontal_face_detector detector = dlib::get_frontal_face_detector();
// Muatkan pengesan titik kunci muka
dlib::shape_predictor sp;

dlib::deserialisasi("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") >>.; model

dlib::dnn::anet_type net;
dlib::deserialize("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat") >> net;
// Muatkan imej muka untuk dikenali
Imej Mat = imread(" face_image.jpg" );
//Tukar format imej
dlib::cv_image<:bgr_pixel> cimg(imej);
// Pengesanan muka
std::vector<:rectangle> Ekstrak vektor ciri muka
std::vector<:matriks>> face_encodings;
untuk (auto face : faces) {

id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50),
embedding BLOB

}
// Tukar muka Vektor ciri disimpan ke pangkalan data
for (auto face_encodings : face_encodings) {

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);

}

4 Putuskan sambungan pangkalan data:

delete stmt;

delete con;

Contoh kod ini hanyalah demonstrasi penggunaan muka dan pengecaman yang mudah. memerlukan banyak pengoptimuman dan pertimbangan keselamatan. Di samping itu, teknologi pengecaman muka itu sendiri adalah bidang yang besar dan kompleks, dan membangunkan sistem pengecaman muka yang lengkap memerlukan lebih banyak algoritma dan pemprosesan data.

Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan MySQL dan C++ untuk membangunkan fungsi pengecaman muka yang mudah, dan memberikan contoh kod yang berkaitan. Semoga membantu pembaca.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan MySQL dan C++ untuk membangunkan fungsi pengecaman muka yang mudah. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!