OpenCV 有三种人脸识别的算法： Eigenfaces 是通过 PCA(主成分分析）实现的，它识别人脸数据集的主成分，并计算出待识别图像区域相对于数据集的发散程度(0~20k)，该值越小，表示差别越小...低于4k~5k都是相当可靠的识别。 FisherFaces 是从 PCA发展而来，采用更复杂的计算，容易得到更准确的结果。低于4k~5k都是相当可靠的识别。...不管使用哪种算法都需要有训练集。从视频或者动图创建训练集的效率比较高。我从网上下载了一些明星的动图，然后分解，检测人脸区域，全部存为200X200的灰度图，存入对应的文件夹中，创建训练集。...cv2.imwrite("e.pgm", roi) #若识别错误,可以添加到正确的数据集,提高后续的识别率 ID_predict, confidence = model.predict...三人照（杀马特的诗诗......): ? 胡歌不在数据集中，所以肯定会识别错误，我们需舍弃置信度过差的结果： ? 当然，真实的识别效果没这么理想，识别的准确度主要取决于我们的数据集的优劣。
supportsResultSetType(ResultSet.resultype) 是判定是否支持这种结果集的类型。...比如参数如果是Result.TYPE_FORWARD_ONLY,那就是判定是否支持，只能先前移动结果集的指针。返 回值为boolean，true表示支持。...通 过getTables（）方法返回一个表的信息的结果集。这个结果集包括字段有：TABLE_CAT表所在的编目。TABLE_SCHEM表所在的模 式，TABLE_NAME表的名称。...table)这两个方法中的参数的含义和上面的介绍的是相同的。凡是pattern的都是可以用通配符匹配的。getColums()返回 的是结果集，这个结果集包括了列的所有信息，类型，名称，可否为空等。...getPrimaryKey（）则是返回了某个表的关键字的结果集。 通过getTables()，getColumns()，getPrimaryKeys()就可以完成表的反向设计了。
---- 1、基于OpenCV中自带的HOG的行人检测分类器，实现行人检测 # *_*coding:utf-8 *_* import cv2 import numpy as np img = cv2....img, (x,y), (x+w,y+h), (0,0,255), 2) cv2.imshow('img', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 运行结果...= cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml") img_path = 'face.jpg' img = cv2.imread...2）人脸人眼检测 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np face_cascade = cv2.CascadeClassifier(...以上内容如有错误或者需要补充的，请留言！
双重检查锁的单例 下面是我们经常使用的一种单例的实现，也就是双重检查所的实现方案。...public class Singleton { private static Singleton instance; private Singleton() {...但还有一个问题，在有些情况下，通过这种方式拿到的Singleton对象，可能是错误的 。...new 的动作，在还没有初始化对象时，就返加了地址值，线程2在第一个为 null 判断时，因为对象已经不为空，那么就直接返回了对象。...然而当线程2打算使用Singleton实例，却发现它没有被初始化，于是错误发生了。
关于数据返写 数据感应也即数据捆绑，是一种动态的，Web控件与数据源之间的交互，数据返写 ，是指将查询出来的数据，通过可显示数据的UI控件进行数据输出，如查询详情页，见下图： 如图其中放置了一些标签（Label...本文将介绍如何中通过 C# 实现查询并返写数据到服务器UI控件上。...，其参数设置见下表： 序号 参数名 类型 说明 1 HasTitle bool 数据集是否包含列名，如果包含则数据输出从第2行开始 2 VerticalQueryMode bool 垂直字典查询模式，数据集第...1列为要查找的ID值，第2列为要输出的值 GetReaderData 方法可以访问数据库数据表进行查询结果的提取，并转化为 object[,] 二维数组，具体实现请参考我的文章：《C# Web控件与数据感应之...以上就是关于控件数据返写的介绍，我们可以根据自己的实际需要进行改造和控件识别的扩充，本示例代码仅供您参考。 感谢您的阅读，希望本文能够对您有所帮助。
所以当你和前端联调的时候一直请求失败，报网络错误，一般情况下是后端没有做跨域配置。 注意此时并不是后端没有收到请求，而是收到请求了，也返回结果了，但是浏览器将结果拦截了，并且报错。...Access-Control-Request-Method：将要发起的跨域请求方式（GET/POST/…） Access-Control-Request-Headers：将要发起的跨域请求中包含的请求头字段...可以看到我多返回了一个header，Access-Control-Max-Age，他表明了询问结果的有效期限，即在3600s之内浏览器可以不必再次询问 @Component @WebFilter(filterName...= "crossDomain", urlPatterns = "/*") public class CrossDomainFilter extends OncePerRequestFilter {...public abstract class CorsUtils { // 请求中有 origin 这个header则返会true public static boolean isCorsRequest
OpenCV的Haar级联分类器可以通过对比分析相邻图像区域的特征来判断给定图像或子图像与已知对象是否匹配，从而给图像进行分类。提取图像的细节对产生稳定可靠的分类结果很有用。这些提取的结果被称为特征。...该文件夹包含了所有OpenCV的人脸检测的XML文件，这些文件可用于检测静止图像、视频和摄像头所得到的图像中的人脸。 ? 假设我们已将上述文件夹都拷贝到了项目文件夹中。..." %len(faces0)) #检测侧脸 profile_face_cascade = cv2.CascadeClassifier('....cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.title("OpenCV 人脸检测",fontSize =16, color="b") plt.show() 检测的结果如下...附上detectMultiScale函数的参数说明： ''' detectMultiScale(...) method of cv2.CascadeClassifier instance detectMultiScale
且与 Raspbian Stretch 中包含的默认 Python 版本彼此隔绝。...在解释器内部（将出现>>>），导入 OpenCV 库： import cv2 如果没有错误信息，则 OpenCV 已在你的 Python 虚拟环境中正确安装。...上图展示了结果。...如果不想创建自己的分类器，OpenCV 也包含很多预训练分类器，可用于人脸、眼睛、笑容等的检测。...，该数据集将储存每张人脸的 ID 和一组用于人脸检测的灰度图。
我们检测人脸需要一个cv2.CascadeClassifier对象，该对象可以用来检测人脸。...代码如下： face_detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') 其中，传入参数为特征文件的路径。...不过上述代码有一个问题，即当我们遍历到第四个图片时，名称需要改为41.jpg，而在我的文件夹中已经存在41.jpg，所以会产生错误。我们将代码改为如下： import os path = "....import cv2 # 加载训练数据集 recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.read('....输出结果如下： 小罗伯特唐尼 算是成功了，多次测试后，发现准备率方面比较中规中矩。大家可以尝试多准备写图片用来训练，从而提高准确率。
1.输入为包含人脸的图片时 这种情况较为简单，只是直接使用了opencv库的训练好的人脸检测模型~其代码如下所示：（具体函数和方法和c++情况下一样，不反复叙述） 1#encoding=utf-8...运行结果如下所示： ? 2.输入为摄像头实时采集的图像时 这种情况和第一种情况大体类似，唯一的不同在于输入图像输入不来源于静止图片，而是摄像头的实时采集图像。...，但是学python时候接触到一个很牛*的模块，这里做图片集的人脸识别进行介绍。...~），其运行结果是以文本形式指出识别对象。...结果如下： 1>>>results:[False, True] 2>>>The person is:obama
1.输入为包含人脸的图片时 这种情况较为简单，只是直接使用了opencv库的训练好的人脸检测模型~其代码如下所示：（具体函数和方法和c++情况下一样，不反复叙述） 1#encoding...运行结果如下所示： ? 2.输入为摄像头实时采集的图像时 这种情况和第一种情况大体类似，唯一的不同在于输入图像输入不来源于静止图片，而是摄像头的实时采集图像。...，但是学python时候接触到一个很牛*的模块，这里做图片集的人脸识别进行介绍。...~），其运行结果是以文本形式指出识别对象。...结果如下： 1>>>results:[False, True] 2>>>The person is:obama
对于人脸识别来说，需要几万个特征，通过机器学习找出人脸分类效果最好、错误率最小的特征。训练开始时，所有训练集中的图片具有相同的权重，对于被分类错误的图片，提升权重，重新计算出新的错误率和新的权重。...执行以下代码，即可获得人脸检测的结果： img = cv2.imread("Pic/1.jpg") face_engine = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades...') # 导入人眼级联分类器引擎吗，'.xml'文件里包含训练出来的人眼特征 eye_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+'haarcascade_eye.xml...同样对上图进行检测，结果如下： ?...') # 导入人眼级联分类器引擎吗，'.xml'文件里包含训练出来的人眼特征 eye_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+'haarcascade_eye.xml
的引用 69 cp.ReferencedAssemblies.Add("system.xml.dll"); //添加程序集 system.xml.dll 的引用...119 error.Append("编译有错误的表达式: "); //添加错误文本 120 foreach...161 error.Append("编译有错误的表达式: "); //添加错误文本 162 foreach...{_class}"); //通过程序集查找并声明 EvalGuy....，执行其内部包含的可执行字符串 290 /// 291 object _Compiled = null; 292 #endregion
通过这个案例，读者将学习到的知识点包括Haar级联分类器的使用、图像加载和处理、目标检测、深度学习模型加载和分类、图像分类结果解析等。...人脸识别通常在灰度图像上进行，因为灰度图像只包含亮度信息，而不包含颜色信息，这有助于简化人脸检测的过程。 img = cv2.imread('....结果显示如下： 二、图像分类 图像分类是另一个重要的计算机视觉任务，它可以将图像分为不同的类别。在这个示例中，我们将使用深度学习模型来进行图像分类，并显示图像的预测结果。...最后，我们根据预测结果绘制图像的分类标签，并显示图像及其分类结果。...image) cv2.waitKey(0) 这个示例中的代码将显示图像及其分类结果，包括图像的预测标签和相应的概率。
/// public class Evaluator { #region 构造函数 /// /// 可执行串的构造函数 ...的引用 cp.ReferencedAssemblies.Add("system.data.dll"); //添加程序集 system.data.dll 的引用 ...error.Append("编译有错误的表达式: "); //添加错误文本 foreach (CompilerError err in cr.Errors) ...EvaluateBool(string name) { return (bool)Evaluate(name); } /// /// 执行字符串并返...，执行其内部包含的可执行字符串 /// object _Compiled = null; #endregion } ///
级联分类器在包含检测目标的几百个样本图像以及不包含检测目标的其他图像上进行训练。 我们如何检测图上是否有人脸呢？...Haar 矩形 特征提取完成后，使用 Adaboost 分类器将它们应用于训练集，该分类器结合了一组弱分类器来创建准确的集成模型。只需 200 个特征（最初是 16 万个），实现了 95％的准确率。...对图像的每个区域给予等同的注意力是没有意义的，因为我们应该主要关注最有可能包含人脸的区域。Viola 和 Jone 使用级联分类器在减少了计算时间的同时，实现了更高的检测率。...但初级分类器以较低的计算成本筛除了大多数负样本，下图的分类器可额外消除更多的负样本，但需要更多的计算量。 ? 使用 Adaboost 训练分类器，并调整阈值使错误率降到最低。...为了增强结果，它还实现了最大边缘目标检测（MMOD）。 理论 卷积神经网络是主要用于计算机视觉的前馈神经网络。它们提供自动图像预处理以及密集的神经网络部分。
当遇到不在string2中的第一个字符，结果就被返回了。LTRIM的行为方式与RTRIM很相似。 使用位置：过程性语句和SQL语句。...Nlsparams参数的形式与用途和NLS_INITCAP中的nlsparams参数是相同的。如果nlsparams没有被包含，那么NLS_LOWER所作的处理和LOWER相同。....数据库将扫描string1,从右边开始.当遇到不在string2中的第一个字符,结果就被返回了RTRIM的行为方式与LTRIM很相似....l SUBSTR 语法: SUBSTR（string,a[,b]） 功能: 返 回从字母为值a开始b个字符长的string的一个子字符串.如果a是0,那么它就被认为从第一个字符开始..... l ASCII 语法: ASCII（string） 功能: 数据库字符集返回string的第一个字节的十进制表示.请注意该函数仍然称作为ASCII.尽管许多字符集不是7位ASCII.CHR
filename = 'cxk.png' def detect(filename): # cv2级联分类器CascadeClassifier,xml文件为训练数据 face_cascade = cv2...保存图片 cv2.imwrite('cxks.png', img) # 设置显示时间,0表示一直显示 cv2.waitKey(0) detect(filename) 最终结果如下.../ 02 / 视频检测 视频用的抖音的上的视频。 这里只截取检测效果比较好的视频段作为例子。 毕竟训练数据的质量摆在那里，有的时候会出现一些错误。 如想提高检测的精度，便需要一个高质量的人脸数据库。...cameraCapture = cv2.VideoCapture('video.mp4') # cv2级联分类器CascadeClassifier,xml文件为训练数据 face_cascade = cv2...cameraCapture.release() # 释放所有窗口 cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': face_rec() 最终视频结果如下
这里可以有我们自己定义的异常。当我们在业务代码中有一些异常处理的时候，我们可以根据具体的业务场景，将其抛出为我们自己定义的异常，然后在统一的异常处理类中，根据不同的异常类型，返回我们统一封装的结果。...大家可以看看上面的代码，对于所有的错误都封装成了Result对象，并且打印了异常的信息。 好的，接下来我们来写一个案例。...首先把前面的统一结果的封装加入到项目中 在exception 自定义一个业务异常类 public class BizException extends RuntimeException { private...异常成功按照我们想要的格式返回了。当然我们可以在抛出异常的时候，自己的定义我们的code和message, 其实还可以和Assert联合使用，让代码更加的优雅。...http请求不会继续执行，我们可以在这里不返会false,而是直接封装一个我们自己定义的异常。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
