Pytorch版的MTCNN模型（已经训练好的），可用于商业、科研等，使用OpenCV调用摄像头即可进行人脸检测。

主要介绍了pytorch读取图像数据转成opencv格式实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

背景介绍 Dlib是一个深度学习开源工具，基于C++开发，也支持Python开发接口，功能类似于TensorFlow与PyTorch，由于dlib对于人脸特征具有很好的支持，有很多训练好的人脸特征提取模型供开发者使用，所以dlib很适合做人脸项目开发。具体的dlib环境配置方法在这里就不再多做赘述了，网上有很多的相关教程可供参考。 目标追踪 在应用方面，dlib大多数情况下用于人脸检测与人脸识别，然而，dlib还可以用于物体追踪，通过调用Python API中的dlib.correlation_

此代码用于将pytorch训练的AlphaPose模型转换为onnx模型，以便在openCV中调用。

1、参考： opencv调用YOLOv3模型进行目标检测 基于python3的Opencv（一）-打开摄像头显示图像 python+OpenCV+YOLOv3打开笔记本摄像头模型检测 2、配置： 笔者的运行环境为： window 10 pycharm opencv-python Pytorch-YOLOv3 朋友们可下载笔者修改过的Pytorch-YOLOv3模型： Pytorch-YOLOv3使用步骤详解(win系统下） 3、步骤： 1. 建video文件 在一级文件下建立video.pyth