前言 作为一个软件开发者，我们除了要学会复制，黏贴，还要学会调用API和优秀的开源类库。 也许，有人说C#做不了人工智能，如果你相信了，那只能说明你的思想还是狭隘的。 做不了人工智能的不是C#这种语言，而是你，我这种普通的程序员。 做人工智能需要一定的学历背景，一定的数学基础和公司专项的
文章内容： 一、人脸识别数据集的建立。利用dlib和opencv编程: 1)采集自己的脸部图片20张，保存到以学号命名的文件目录下；2)采集对应20张图片的68个特征点数组，以 face_features.txt (i为01到20的数字）文件保存到同一目录下；3）通过20个特征，计算出平均（mean）特征数组 face_feature_mean
目录 Ⅰ-采集并储存人脸图像Ⅱ-建立特征数据集基于数据集进行人脸识别小结 dilb库安装及原理可参考：python+OpenCv+dlib实现人脸68个关键点检测并标注 Ⅰ-采集并储存人脸图像 在gif文件中提取20人脸 import cv2 import dlib import os import sys import random # 存储位
文章目录 一、原理二、代码实现1.提取人脸2.获取人脸的特征点人脸识别 三、结果1.提取人脸效果2.提取特征值3.人脸预测 四、总结五、参考 一、原理 参考前面的博客基于OpenCv+Python+Dlib实现简单人脸数据采集 二、代码实现 1.提取人脸 输入需要录制的人的姓名用来创建对
目录 一、相关文件下载及配置二、数据集的建立1.录入图片2. 提取每张图片的特征值和特征均值 三、应用四、参考 一、相关文件下载及配置 dlib 的配置 参考python3+opencv3.4+dlib库(人脸识别)shape_predictor_68_face_landmarks.dat和dlib_face_recognition_resnet_model
目录 一、建立人脸数据集1.采集人脸2.采集对应20张图片的68个特征点数组和平均特征数组 二、人脸识别总结参考资料 接上一篇博客基于dlib+opencv3.4+python3.7的人脸特征提取 一、建立人脸数据集 1.采集人脸 建立自己的人脸数据集：建议采集多角度的20张人脸 import cv2
首先定义绘制图像的函数，注意，opencv中的图像为BGR格式，与平时的RGB格式不符，所以需要在jupyternotebook中绘制的时候需要先转化。 def cv_imshow(image): img_to_plot = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(img_to_plot) 人脸检测模块 利用opencv定义的api
一、加载图片数据 from os import listdir from os.path import isdir from PIL import Image from matplotlib import pyplot from numpy import savez_compressed from numpy import asarray from mtcnn.mtcnn import MTCNN def extract_face(filename, requir
c++ 的 open cv 人脸检测代码 // ConsoleApplication2.cpp: 主项目文件。 #include "stdafx.h" #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/objdetect/objdet
树莓派人脸识别门禁 树莓派人脸识别门禁需求环境搭建安装Cmake安装OpenCV安装dlib安装face_recognition 人脸检测和跟踪获取视频人脸检测人脸跟踪 识别人脸识别方法的选取业务逻辑 完整代码和成果展示 树莓派人脸识别门禁需求 人脸识别门禁应用已经很普及，本文将详细讲述
1、复杂多面体Ry[t_] := {{Cos[t], 0, Sin[t]}, {0, 1, 0}, {-Sin[t], 0, Cos[t]}}; Rz[t_] := {{Cos[t], -Sin[t], 0}, {Sin[t], Cos[t], 0}, {0, 0, 1}}; n = 6; t2 = Pi/5; t1 = t2/2; alpha = ArcCos[-Sqrt[5.0]/5]; dz = Sin[t1]^2 Tan[alp
float STLVolume() { float vols = 0; for (int i = 0; i < Tmesh->faces.size(); i++) { vec p1 = Tmesh->vertices[Tmesh->faces[i][0]]; vec p2 = Tmesh->vertices[Tmesh->faces[i][1]]; vec p3 = Tmesh->vertices[Tmesh->faces[i][2]];
import cv2 cascPath=r"C:\\Users\86138\\anaconda3\\envs\\jupy\\Lib\site-packages\\cv2\data\\haarcascade_frontalface_alt2.xml" faceCascade=cv2.CascadeClassifier(cascPath) cap=cv2.VideoCapture(0) while(True): ret,i
本篇是介绍ProBuilder的最后一部分内容，笔者不讲解任何功能，而是提供一份初步的ProBuilder 常见操作一览表翻译文档。 一： 对象操作(Object)1.1 New Shape 新的模型1.2 New Poly Shape 新的多边形模型1.3. Smoothing 平滑工具1.4 Material Editor “材质编辑器”
OpenCV中的静态人脸检测 代码实现： import cv2 import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cv2 as cv from PIL import Image import pytesseract as test #静态人脸检测 img = cv2.imread('dilirema.png') cv2.imshow('dilirema',img) gray =
该工具箱包含有用的函数来处理图形和三角剖分。 n个顶点的图的基本表示形式是邻接矩阵A，如果顶点i与顶点j链接，则A（i，j）= 1。图通常带有R ^ d的几何实现，其中（d，n）矩阵的顶点（：，i）是第i个顶点的位置。 m个面和n个顶点的三角剖分通过以下方式表示： *一组面，它是（3，m）矩阵，其中face（：，i）是第i个面的
机器学习十讲》——第九讲（深度学习） 应用 图像识别：IMAGENET。 机器翻译：Google神经机器翻译系统。 语音识别： 以往GMM-HMM传统方法一直未有突破，2011年使用DNN后获得较大突破，2015年，IBM再次将错误率降低到6.9%，接近人类的平均水平（4%） 游戏：DeepMind团队开发的自我学习玩游戏
目录 摘要 一、 需求分析 二、 概要设计 总功能模块录入人脸模块实时检测模块 三、 详细设计 第三方库导入建立相关储存文件对照人脸获取通过算法建立对照模型人脸检测识别日志返回 四、 执行结果 五、 附录（程序清单） 六、 运行过程遇到的问题 摘要 在20世纪末
可以读取到人脸上的68个特征点，可以利用这些特征点做点有意思的事 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Jan 14 16:49:37 2021 @author: yuyanchuan """ import dlib import cv2 import os predictor_path='shape_predictor_68_face_landmarks.dat'
一、动态规划（Dynamic Programming） 动态规划，简称DP 是求解最优化问题的一种常用策略通常的使用套路（一步一步优化） ① 暴力递归（自顶向下，出现了重叠子问题） ② 记忆化搜索（自顶向下） ③ 递推（自底向上） 1、动态规划的常规步骤 动态规划中的“动态”可以理解为是“会变化的状态” ① 定
■ 人脸检测（图片） 原图像： 在使用OpenCV的人脸检测之前，需要一个人脸训练模型，格式是xml的，我们这里使用OpenCV提供好的人脸分类模型xml，下载地址：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades， 可全部下载到本地。 代码： import cv2 # 读取图
将w的每一行想成一个样本，则第一行是最重要的样本。。第二行次重要。。（Wk特征engen face) CODE 我们使用lfw_people数据集 #人脸识别与特征脸 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import fetch_lfw_people 这个数据集很大有200多m直
今天做最后一个目标：从摄像头检测人脸并计数 并需要做以下四个步骤 1、调用电脑摄像头，并不断读取frame 2、对每一个读取到的frame，进行灰度处理 3、调用官方给出的人脸分类器文件haarcascade_frontalface_default.xml。(安装了openCV库以后可以使用everything工具搜索这个文件所在位
CGAL - SourceCode - Intersection_of_triangle_meshes 源码阅读 CGAL\Polygon_mesh_processing\internal\Corefinement\intersection_impl.h 基本原理 该functor用来计算三角形网格的两两相交。相交结果是polylines（多线段）。该算法的基本步骤如下： 每个三角形网格中，我们从边中提取
由于疫情的影响，口罩检测已经成为各个程序员竞相开发的一种算法。 百度的人脸检测SDK使用的还不错，他们还把口罩检测也给开源了 我这里使用基于OPENCV的检测 一般的思路可能就是手机带有口罩和没有戴口罩的数据集进行训练，但是我暂时没有找到这些数据集，我就采用使用opencv原来
