#人脸检测

由OPEN AI LAB开发，TengineKit提供全方位的AI算法SDK解决方案，覆盖人脸检测、特征点定位、3D人脸识别和眼部虹膜追踪等功能。适用于多种移动设备，保证了优异的跨平台性能和低延迟的实时处理效果。而且，持续的技术更新使得TengineKit在行业中保持领先。

AI-Shorts-Creator是一款为内容创作者、播客和视频爱好者设计的工具，通过GPT-4分析视频转录，自动提取精彩片段。结合FFmpeg和OpenCV，实现高效视频裁剪，突出关键亮点，提升观看体验。支持多种视频格式，兼容性强，节省手动编辑时间，提升视频创作效率。

RetinaFace是一个基于深度学习的高效人脸检测工具，能够在人群中准确检测人脸，并识别人脸标志。它是insightface项目的一部分，支持TensorFlow和MxNet。通过pip安装后，RetinaFace可以检测图像中的人脸并返回坐标和标志。结合ArcFace，形成了完整的人脸识别管线。其功能包括检测、对齐、标准化、表示和验证，显著提升了识别准确性。适用于需要高精度人脸识别的应用场景，并支持社区贡献和多种方式的支持。

本项目提供了一个实时的人脸姿态估计解决方案，依赖于ONNX Runtime和OpenCV框架。主要步骤包括人脸检测、68个面部标志点检测以及姿态估计。支持Ubuntu 22.04，提供简单的安装步骤和预训练模型下载链接，使用户可以快速启动并运行。本项目支持视频文件和摄像头输入，提供了详尽的训练指导和代码库，确保了高度的灵活性和扩展性，适合开发和测试用途。

InsightFace是一个综合人脸分析开源工具库,基于PyTorch和MXNet实现。它涵盖人脸识别、检测和对齐等多个任务,提供高效算法、训练数据和网络设计。支持ArcFace、RetinaFace等方法,并包含多种网络骨干。该项目还提供评估流程和预训练模型,适用于人脸分析的研究与应用。

Face Crop Jet是一款专业的人脸识别和裁剪软件，用于生成标准证件照。软件采用智能算法，可自动检测并裁剪照片中的人脸，生成适用于身份证、护照等各类证件的标准照片。支持批量处理多种格式和大小的图像，并提供自定义裁剪选项。Face Crop Jet具有文件夹监控功能，可自动处理新添加的图片，适合组织和机构使用。所有处理在本地完成，确保用户隐私。软件提供Windows和macOS版本，界面简洁，操作便捷。

Batch Face Swap是Stable Diffusion WebUI的扩展插件，可自动检测和替换图像中的人脸。支持txt2img和img2img模式，能生成或编辑包含特定面孔的图像。提供灵活的覆盖选项，允许在图像生成和人脸替换过程中使用不同提示词或模型。虽已停止维护，但仍展示了AI图像编辑的潜力。

DZ FaceDetailer是ComfyUI框架的自定义节点，用于人脸检测和细节增强。它集成了Mediapipe和YOLOv8n技术，支持多人脸检测和蒙版生成。结合Stable Diffusion AI，该工具能够生成新面孔、替换面部，并支持批量处理。DZ FaceDetailer为AI图像创作提供了灵活的面部操作解决方案，增强了ComfyUI在人脸处理方面的能力。

这个开源项目展示了如何利用YOLOv9模型在WIDER Face数据集上实现高精度人脸检测。项目提供了完整的工作流程，包括安装指南、预训练模型、数据准备、训练和推理方法。同时还包含数据集转换脚本和配置文件，方便研究者和开发者快速上手并应用于实际场景。

yolov8-face项目基于YOLOv8架构，专注于人脸检测和关键点定位。该项目提供多个模型版本，涵盖轻量级到高精度的不同需求，适用于各种应用场景。支持Android和OpenCV等多平台部署，具备高精度和实时性能。新增的yolov8-lite系列进一步优化了模型大小和计算效率，使其更适合移动设备和嵌入式系统应用。

Heartbeat是一个利用远程光体积描记法(rPPG)进行心率测量的开源项目。该项目采用OpenCV库实现人脸检测和跟踪，通过频率分析和滤波技术估算心率。它通过分析面部视频中的细微肤色变化来实现非接触式心率监测。Heartbeat支持实时视频流分析和离线视频文件处理，并提供多种算法选项和可调参数。这一创新工具不仅适用于研究人员和开发者，还为远程健康监测和情感状态评估等领域提供了新的可能性，展示了计算机视觉技术在健康监测领域的巨大潜力。

Heart-rate-measurement-using-camera项目开发了一种基于摄像头的非接触式心率测量系统。该系统通过分析面部皮肤颜色变化来提取心率信息，主要用于监测驾驶员的生理状态。系统采用面部识别技术定位感兴趣区域，并结合带通滤波器和快速傅里叶变换处理数据。除实时心率测量外，项目还提供数据可视化和颜色放大功能，增强了心率监测的直观性。值得注意的是，该系统目前仅支持单人检测，且需要被测者在摄像头前保持稳定约10秒以获得准确结果。

Pigo是一个纯Go实现的人脸检测库,基于像素强度比较算法。它无需依赖OpenCV等第三方库,支持面部特征点定位、瞳孔/眼睛定位和倾斜人脸检测。Pigo性能高效,易于使用,并提供WebAssembly支持,可实现实时人脸检测。该库适用于需要轻量级、高性能人脸检测功能的Go项目,尤其适合对性能和依赖要求较高的场景。

deface是一个开源的命令行工具，用于对视频和图像中的人脸进行自动匿名化处理。它能检测每帧画面中的人脸，并应用模糊、黑框或马赛克等滤镜。工具支持调整检测阈值和缩放比例，适用于Linux、Windows和MacOS系统。deface还支持GPU加速，可提高处理效率。作为一个轻量级工具，它为视频和图像的隐私保护提供了简单有效的解决方案。