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2026年onnx模型部署 python（onnx模型部署java）

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onnx模型部署 python（onnx模型部署java）文章目录 一 基于 OpenCV 人脸检测 1 准备工作 2 代码 3 测试结果 二 基于 Dlib fr 人脸检测 1 安装运行环境 2 代码 3 测试结果 三 基于 Dlib 人脸对齐 1 需要先下载预训练模型 2 代码 3 测试结果 安装 opencv 获取分类器位置 Python 路径下找到 Libsitepacka frontalface default xml 文件 准备一张包含人脸的图片 基于 OpenCV 有时不够精确



文章目录

  • 一、基于OpenCV人脸检测
  • 1. 准备工作
  • 2. 代码
  • 3. 测试结果
  • 二、基于Dlib+fr人脸检测
  • 1. 安装运行环境
  • 2. 代码
  • 3. 测试结果
  • 三、基于Dlib人脸对齐
  • 1. 需要先下载预训练模型
  • 2. 代码
  • 3. 测试结果

安装opencv：

准备一张包含人脸的图片

onnxruntime人脸python代码_xml

基于OpenCV有时不够精确，⼈脸识别还可以使⽤⼀种准确性更⾼的⽅法——Face-Recognition

若安装dlib报错：https://zhuanlan.zhihu.com/p/

onnxruntime人脸python代码_xml_02

onnxruntime人脸python代码_python_03

今天的文章 2026年onnx模型部署 python（onnx模型部署java）分享到此就结束了，感谢您的阅读。
编程小号
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