属于网络下载资源，感谢原作者的贡献。 ##目录介绍 - **DeepLearning Tutorials** 这个文件夹下包含一些深度学习算法的实现代码，以及具体的应用实例，包含： Keras使用进阶。介绍了怎么保存训练好的CNN模型，怎么将CNN用作特征提取，怎么可视化卷积图。 [keras_usage]介绍了一个简单易用的深度学习框架keras，用经典的Mnist分类问题对该框架的使用进行说明，训练一个CNN，总共不超过30行代码。 将卷积神经网络CNN应用于人脸识别的一个demo，人脸数

opencv_contrib_python-4.3.0.38-cp36-cp36m-win_amd64.whl opencv_python-4.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 在下载opencv时候下载很慢，可以使用whl文件进行安装。

需要的包 OpenCV 麻木 人脸识别分为三个步骤： 收集面部数据（您的面部图片）和标签，然后保存到数据集文件夹。 （代码1） 将面部数据和标签输入模型以训练识别模型。 （代码2） 打开您的网络摄像头以开始实时面部识别。 （代码3） 指示： 将此存储库下载为zip文件，并将其解压缩到文件夹中。 在上述文件夹中创建两个名为“数据集”和“培训师”的空文件夹。 运行第一个代码，输入数字“ 1”（对于第一人称），然后计算机将拍摄您的面部照片并保存到“数据集”文件夹中。 拍摄完照片后，将弹出“