人脸美容

这是一个简单的人脸祛斑作业，最终呈现为GUI界面效果，涉及中值滤波和均值滤波，并增加了美白效果。项目报告及PPT详尽记录了开发过程和效果展示，适合作为学生作业参考。

这套功能齐全的源码值得深入了解，它基于 Delphi+ADO+Access 开发，并提供使用 CPU 序列号实现软件保护的示例。

这是一个使用C#编写的汽车美容系统，采用了C/S架构。系统包含会员开卡、收银开单等功能模块。

美萍汽车美容管理标准版v42包含详细的模拟狗功能介绍，如需其他版本请私信联系。

采用Matlab语言编写的LDA人脸识别程序，通过线性判别分析技术实现高效的人脸识别功能。该程序利用数学模型分析面部特征，为用户提供准确和可靠的识别结果。

这是一个基于Matlab编写的人脸检测算法，操作简便，经过实际测试验证有效。

基于Matlab的实时屏幕人脸分析 该项目使用OpenCV和Keras实现屏幕人脸的实时检测和情绪分析。 主要功能: 检测电脑屏幕中的人脸 分析人脸情绪 运行步骤: 安装依赖: 确保已安装OpenCV和Keras库。 运行程序: 执行 python main.py 启动程序。 选择区域: 程序会提示您选择屏幕截图区域，将光标移动到目标窗口的左上角和右下角，然后按Enter键确认。 实时分析: 程序将自动捕获屏幕截图、检测人脸并分析情绪。 技术细节: 屏幕截图: 使用 pyautogui 获取屏幕位置，并利用 mss 模块进行高效的屏幕截图。 人脸检测: 采用基于Keras的MTCNN

该资源提供了一个利用 OpenCV 和 Python 实现人脸检测功能的模型。

LBF人脸对齐算法，利用局部二值特征回归实现3000 FPS高速对齐，依赖于liblinear。预训练模型可下载使用，配置文件可在“模型”文件夹中找到。

利用Matlab编写的基于LDA的人脸识别程序，用于高效准确地识别个体面部特征。该技术结合了LDA算法的优势，能够在人脸识别领域取得显著进展。