因為最近開始做ar相關的專案，準備做一些記錄和總結。
augmented reality，簡稱 ar，真實世界資訊和虛擬世界資訊「無縫」整合的新技術，目前我們的專案主要是基於人來實現，那麼首先就需要對人臉進行識別了。
其實，android系統其實已經自帶了人臉識別的功能，就是facedetector，從api level1中就已經有了，但是目前功能還是比較弱；
1､只能接受bitmap格式
2､色彩需求為rgb565
3､檢測的速度大概在200ms左右（不同手機及尺寸會有區別）
a：透明度
r：紅色
g：綠b：藍
bitmap.config ar
gb_4444：每個畫素佔四位，即a=4，r=4，g=4，b=4，那麼乙個畫素點佔4+4+4+4=16位
bitmap.config ar
gb_8888：每個畫素佔四位，即a=8，r=8，g=8，b=8，那麼乙個畫素點佔8+8+8+8=32位
bitmap.config rgb
_565：每個畫素佔四位，即r=5，g=6，b=5，沒有透明度，那麼乙個畫素點佔5+6+5=16位
bitmap.config alpha_8：每個畫素佔四位，只有透明度，沒有顏色。
一般情況下我們都是使用的argb_8888，由此可知它是最佔記憶體的，因為乙個畫素佔32位，8位=1位元組，所以乙個畫素佔4位元組的記憶體。假設有一張480x800的，如果格式為argb_8888，那麼將會占用1500kb的記憶體。
因此，準備考慮換一種方式，查了一下資料，感覺開源的opencv是不錯的選擇，打算試一下
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1前言參考的是 這篇用的是dlib的對齊還加了mask。本文方法 人臉檢測 shiqiyu libfacedetection opencv提取ptr類 2 facedetect.h include include include include include facedetect dll.h us...
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要進行人臉的識別的訓練，首先我們要對openv中人臉識別類facerecognizer要有乙個了解，可以參考這個部落格對facerecognizer 有乙個了解 這個部落格對人臉的訓練解釋的很好，具體怎麼訓練可以閱讀這個部落格。關於人臉識別 我們有一下兩個步驟 1.利用pca變換的人臉識別，對人臉進...
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