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机器学习算法与理论
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常见的图像变换二值化与形态学操作-python-opencv版
python
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人工智能
1.变为rgb通道: img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) 2.变为灰度图: gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 3.直方图均衡化(一般需化为灰度图): eq = cv2.equalizeHist(gray)#灰度图像直方图均衡化
微风、掠过
2018-08-02
666
0
基于面部视觉的疲劳检测-哈欠
编程算法
opencv
基于视觉的疲劳检测可以认为大致分为三个部分,点头,哈欠,眨眼。分别为姿态、嘴部特征、眼部特征。 本文主要介绍哈欠的测定方法。 首先研究了陈博士《基于可拓学与面部视觉。。。》一文,他提出一种基于特征点曲线拟合的嘴唇内轮廓检测方法,先对嘴巴进行粗定位,然后对嘴巴区域进行Harris角点检测,利用检测到的角点坐标拟合出嘴巴内轮廓曲线。【角点检测+二次曲线拟合】 内轮廓具有的优点为:准确的张口度;头部较大旋转仍能计算张口度。 什么是角点:角点没有明确的数学定义,但人们普遍认为角点是二维图像亮度变化剧烈的点或图像边缘
微风、掠过
2018-04-10
2K
0
使用开源人脸特征提取器进行脸部颜值评分
开源
ubuntu
opencv
python
人脸识别
本文仅为模型应用实战,而非颜值研究,所得结果仅供娱乐,仅供参考。 方法也仅供参考。 一般而言,数据量越大,结果越接近正常人审美。由于本次数据量较小,故仅为实验。 使用环境:ubuntu14.04,opencv3.2.0,dlib19.6,python2.7 一、准备工作: 1、下载dlib库,下载特征提取模型。 该模型的作用是通过卷积神经网络产生128维的特征向量,用以代表这张脸。网络输入参数为人脸landmark的68个特征点shape和整幅图像。可猜想网络特征与人脸的68特征点坐标有关,在网络中进行归一
微风、掠过
2018-04-10
2.6K
0
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