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使用Pytorch和OpenCV实现视频人脸替换

本文将分成3个部分，第一部分从两个视频中提取人脸并构建标准人脸数据集。第二部分使用数据集与神经网络一起学习如何在潜在空间中表示人脸，并从该表示中重建人脸图像。...最后部分使用神经网络在视频的每一帧中创建与源视频中相同但具有目标视频中人物表情的人脸。然后将原人脸替换为假人脸，并将新帧保存为新的假视频。...提取和对齐-构建数据集在第一部分中，我们主要介绍face_extraction_tools.py文件中的代码。因为第一步是从视频中提取帧，所以需要构建一个将帧保存为JPEG图像的函数。...最后将结果作为一个新的帧放回原始帧，并将其写入视频文件。...我们首先从视频中提取帧，然后从帧中提取人脸并对齐它们以创建一个数据库。使用神经网络来学习如何在潜在空间中表示人脸以及如何重建人脸。遍历了目标视频的帧，找到了人脸并替换，这就是这个项目的完整流程。

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电容触摸屏原理以及敦泰TP FT5X06驱动

这就需要一帧数据里面安插开始传输位、数据内容、结束位以作区分，然后还需要一定的传输频率，这样才能将数据发送出去。而串口协议又是什么东西呢？串口协议就是一种串行异步通信协议。...接下来就开始发数据，这时候就按照协议的规范，发送端开始发送一个起始位，通常是0，然后开始传输8bit数据，如果需要校验，那么就传输校验位，最后再传输1bit的停止位，这样一帧数据就发完了。...I2C总线就是通过SDA总线(数据)、SCL总线(时钟)来传输数据的，那为什么I2C总线上还要接两个上拉电阻呢？...主要有两种类型（junction FET—JFET)和金属 - 氧化物半导体场效应管（metal-oxide semiconductor FET，简称MOS-FET）。...场效应管（FET）是利用控制输入回路的电场效应来控制输出回路电流的一种半导体器件，并以此命名。 image.png 因此为什么I2C总线外要接两个上拉电阻的原因就在于此。

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精品课 - Python 数据分析

对于数据结构，无非从“创建-存载-获取-操作”这条主干线去学习，当然面向具体的 NumPy 数组和 Pandas 数据帧时，主干线上会加东西。...NumPy WHY 看下面数组和列表之间的计算效率对比：两个大小都是 1000000，把每个元素翻倍，运行 10 次用 %time 记时。...Pandas WHY 下图左边的「二维 NumPy 数组」仅仅储存了一组数值 (具体代表什么意思却不知道)，而右边的「数据帧 DataFrame」一看就知道这是平安银行和茅台从 2018-1-3 到...DataFrame 数据帧可以看成是数据帧 = 二维数组 + 行索引 + 列索引在 Pandas 里出戏的就是行索引和列索引，它们可基于位置 (at, loc)，可基于标签 (iat...agg() 函数转换型 transform() 函数筛选型 filter() 函数通用型 apply() 函数在 combine 步骤：操作之后的每个数据帧自动合并成一个总体数据帧一图胜千言

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OpenCV 读写视频

OpenCV读视频前首先需要创建VideoCapture对象： import cv2 import numpy as np videoCapture = cv2.VideoCapture("girl.mp4...() cv2.destroyAllWindows() videoCapture.release()#释放资源下面是完整的代码，里面额外添加了一些边缘检测，求帧差，镜像，添加文字等功能。...（上传的动图像素差是腾讯的锅，压缩得太厉害） ?...frame_resized = cv2.resize(frame, newSize) edges = strokeEdges(frame_resized,blurKsize=1, edgeKsize=5) #两个...转灰度图 delta =np.abs(frame_resized - lastFrame) grayDelta = np.mean(delta, axis =2)#转灰度图的 numpy

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LDO产品的基础知识解析

这可能是由于直流电压偏置降额、温度变化降额或制造商容差造成的。...c、制造商容差：考虑到 ±20% 的制造商容差，最终的电容值为3.5µF。可以看出，在上述条件下应用电容器时，10µF 电容器的实际电容值为 3.5µF。电容值已降低至标称值的 65% 左右。...其中 TJ 为结温，TA 为环境温度，RθJA 为热阻（取自数据表），PD 为功耗，Iground 为接地电流（取自数据表）。...LDO 主要包括三个组成部分（见图 1）：带隙基准、误差放大器和导通场效应晶体管 (FET)。在典型应用中，导通 FET 与任何标准 FET 一样，在源极和漏极之间传导电流。...额外增加一个 FET 设计有阻止反向电流功能的 LDO 通常会额外增加一个 FET，以此帮助防止反向电流。如图 5 所示，两个 FET 的源级背靠背放置，以便体二极管面对面放置。

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eFuse电子保险丝，需要了解的技术干货来啦

eFuse的基本概念同样很直接:负载电流通过FET和一个检测电阻器，并通过该检测电阻器上的电压进行监控。当该电压超过预设值时，控制逻辑会断开FET并切断电流路径(图1)。...FET与电源线和负载串联，必须具有非常低的导通电阻，因此不会引起过大的电流电阻(IR)降或功率损失。...图5:在STEF033AJR的传统接线中，用于确定限流值的电阻器R-lim放在两个指定的端子之间。...原则上，可以用几个FET、一个电阻器和一个电感，由分立式元件构建基本的eFuse。最初的电子保险丝就是这样制造的，其中电感器有两个作用:直流输出滤波、利用其绕组的直流电阻作为检测电阻器。...实际上，随着有源和无源分立式元器件的增多，不仅器件很快就会变得笨重，而且容易造成单个产品间的性能变化，以及与初始容差、元器件老化和温度引起漂移等相关的问题。

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Python音频信号处理问题汇总

音频信号是模拟信号，我们需要将其保存为数字信号，才能对语音进行算法操作，WAV是Microsoft开发的一种声音文件格式，通常被用来保存未压缩的声音数据。...帧和帧之间的时间差常常取为10ms，这样帧与帧之间会有重叠（下图红色），否则，由于帧与帧连接处的信号会因为加窗而被弱化，这部分的信息就丢失了。...python_speech_features模块提供的函数主要包括两个：MFCC和FBank。...第一个是一个包含着特征的大小为nfilt的numpy数组，每一行都有一个特征向量。第二个返回值是每一帧的能量。...你可以在这里使用numpy窗口函数例如：winfunc=numpy.hamming复制MFCC特征和过滤器特征from python_speech_features import mfcc, logfbank

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浅谈总线通信机制(通信基础+串口+I2C)

2、半双工：两个设备之间可以收发数据，但不能在同一时刻进行。 3、全双工：在同一时刻，两个设备之间可以同时收发数据。...这就需要一帧数据里面安插开始传输位、数据内容、结束位以作区分，然后还需要一定的传输频率，这样才能将数据发送出去。而串口协议又是什么东西呢？串口协议就是一种串行异步通信协议。...接下来就开始发数据，这时候就按照协议的规范，发送端开始发送一个起始位，通常是0，然后开始传输8bit数据，如果需要校验，那么就传输校验位，最后再传输1bit的停止位，这样一帧数据就发完了。...我先来说下上面这幅图具体是什么含义，然后接下来再来说说I2C是怎么操作数据的。I2C总线就是通过SDA总线(数据)、SCL总线(时钟)来传输数据的，那为什么I2C总线上还要接两个上拉电阻呢？...主要有两种类型（junction FET—JFET)和金属 - 氧化物半导体场效应管（metal-oxide semiconductor FET，简称MOS-FET）。

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「计算机视觉」帧差法移动侦测

前言这是我大学舍友小钊在前几天培训公司内部人员顺便记录的一篇关于帧差法移动侦测的文章，介绍下小钊，广西佬，我的大学舍友，特点是烟勤话少爱抠脚。是一名计算机视觉工程师，主要专注于桑拿沐足（啊？呸！）...当我们要把一幅图像中的运动区域和静止区域区分开的时候，这样的任务在计算机视觉中称为前后景分离，而帧差法则是前后景分离中最简单的一种方法，单纯考虑像素值在空间上的变化而不考虑时间特性。...对于两帧帧差法的计算过程可以用一句话描述：对于某个像素，如果它在前后两幅图像中的差值的绝对值超过某个设定好的阈值，则认为它属于前景，否则认为它属于背景。...帧差阈值输出: 前景为白色，背景为黑色的掩码图 ''' def frame_diff(img1, img2, thresh): height, width = img1.shape[:2]...其实帧差法在我个人的工作中更多是一个预处理的手段，比如我会对掩码图中的各个连通区域做最大外接矩形把这些区域都单独标记出来，再对每个矩形区域做其他的处理，比如判断它是不是个人。

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Statspack之十三-Enqueue

该锁定机制保护共享资源，如记录中的数据，以避免两个人在同一时间更新同一数据。enqueue 包括一个排队机制，即FIFO（先进先出）排队机制。...Enqueue等待常见的有ST、HW 、TX 、TM等 ST enqueue，用于空间管理和字典管理的表空间(DMT)的区间分配，在DMT中典型的是对于uet$和fet$数据字典表的争用。...=0 and t.bitmapped=0 6,426 235 27.3 0.1 1877781575 delete from fet...$ where file#=:1 and block#=:2 and ts#=:3 我们看到数据库频繁操作UET$,FET$系统表已经成为了系统的主要瓶颈。...TM enqueue队列锁在进行DML操作前获得，以阻止对正在操作的数据表进行任何DDL操作(在DML操作一个数据表时，其结构不能被更改)。

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数据科学 IPython 笔记本 7.6 Pandas 中的数据操作

这意味着，保留数据的上下文并组合来自不同来源的数据 - 这两个在原始的 NumPy 数组中可能容易出错的任务 - 对于 Pandas 来说基本上是万无一失的。...通用函数：索引对齐对于两个Series或DataFrame对象的二元操作，Pandas 将在执行操作的过程中对齐索引。这在处理不完整数据时非常方便，我们将在后面的一些示例中看到。...中的任何可能会缺失的元素，可以显式指定的填充值： A.add(B, fill_value=0) ''' 0 2.0 1 5.0 2 9.0 3 5.0 dtype: float64 ''' 数据帧中的索引对齐...), subtract() * mul(), multiply() / truediv(), div(), divide() // floordiv() % mod() ** pow() 通用函数：数据帧和序列之间的操作...，这可以防止在处理原始 NumPy 数组中的异构和/或未对齐数据时，可能出现的愚蠢错误。

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Python音频信号处理

本文主要是对网上的一些文章的总结，参考的文章在文末已经列出音频信号是模拟信号，我们需要将其保存为数字信号，才能对语音进行算法操作，WAV是Microsoft开发的一种声音文件格式，通常被用来保存未压缩的声音数据...帧和帧之间的时间差常常取为10ms，这样帧与帧之间会有重叠（下图红色），否则，由于帧与帧连接处的信号会因为加窗而被弱化，这部分的信息就丢失了。 ?...python_speech_features模块提供的函数主要包括两个：MFCC和FBank。...第一个是一个包含着特征的大小为nfilt的numpy数组，每一行都有一个特征向量。第二个返回值是每一帧的能量。...你可以在这里使用numpy窗口函数例如：winfunc=numpy.hamming MFCC特征和过滤器特征 from python_speech_features import mfcc, logfbank

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NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南：1~6 全

pandas 向 Python 引入了两个关键对象，序列和数据帧，后者可能是最有用的，但是 pandas 数据帧可以认为是绑定在一起的序列。...我有一个列表，在此列表中，我有两个数据帧。我有df，并且我有新的数据帧包含要添加的列。...如果我们使用括号表示法，它将仅适用于数据帧的列。我们将需要使用loc和iloc来对数据帧的行进行子集化。实际上，这些方法可以接受两个位置参数。...数据帧的算术数据帧之间的算术与序列或 NumPy 数组算术具有某些相似之处。如您所料，两个数据帧或一个数据帧与一个缩放器之间的算术工作；但是数据帧和序列之间的算术运算需要谨慎。...例如，尽管新数据集的均值与丢失的信息的均值与原始数据集的均值相同，但将原始数据集的标准差与新数据集的标准差进行比较，如下所示： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-jLJ7Nwsd

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MATLAB实现HANTS时间序列滤波

其中，实现HANTS算法的程序其实就是上图中的前两个文件（也就是ApplyHants.m文件与HANTS.m文件），作者将HANTS算法写成了这两个函数，我们在使用时直接调用这两个函数中的一个即可。...ni = 414; nb = 365 * 8 + 361; nf = 9; ts = 1 : 8 : (414 * 8 + 1); HiLo = "none"; low = 0; high = 1; fet...delta); % [amp_Hi, phi_Hi, yr_Hi] = HANTS(ni, nb, nf, one_column_data, ts, "Hi", low, high, fet...delta); % [amp_Lo, phi_Lo, yr_Lo] = HANTS(ni, nb, nf, one_column_data, ts, "Lo", low, high, fet...具体流程如下：定义了两个文件路径： all_file_path：待处理的.csv文件所在文件夹路径； output_path：保存处理后数据的文件夹路径。

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数据科学和人工智能技术笔记三、数据预处理

]]) # 将数据加载为数据帧 df = pd.DataFrame(X, columns=['feature_1', 'feature_2']) # 移除带缺失值的观测 df.dropna()...'Medium', 'Medium', 'High']}) # 查看数据帧...Medium':2, 'High':3} # 将特征值映射为比例 df['Scale'] = df['Score'].replace(scale_mapper) # 查看数据帧...y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 加载标准化缩放器 sc = StandardScaler() # 基于训练数据计算均值和标准差...sc.fit(X_train) # 将训练数据缩放为均值 0 和单位标准差 X_train_std = sc.transform(X_train) # 将测试数据缩放为均值 0 和单位标准差 X_test_std

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OpenCV系列学习之（六）

一、背景建模 1、帧差法（了解一下就可以，一般不用） 2、混合高斯模型一般新建的高斯分布不超过5个，即3~5个。高斯模型的参数有个学习的过程。...识别视屏流中运动的人代码实现： import numpy as np import cv2 cap=cv2.VideoCapture('test.avi') #形态学操作需要使用 kernel=cv2....光流估计要满足下面三个条件：根据上面三个关系式列矩阵方程，过程如下把A的转置与A相乘再取逆，把这个矩阵对角化为特征值x1，x2，当两个特征值都很大时，矩阵才可逆，即为角点时矩阵才可逆。...算法实现：Lucas-Kanade 算法调用OpenCV中的函数cv2.calcOpticalFlowPyrLK(): 参数： - prevImage 前一帧图像 - nextImage 当前帧图像...搜索窗口的大小 - maxLevel 最大的金字塔层数返回： - nextPts 输出跟踪特征点向量 - status 特征点是否找到，找到的状态为1，未找到的状态为0 import cv2 import numpy

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基于OpenCV创建视频会议虚拟背景

导入依赖 import numpy as np import cv2 2.从本地环境加载视频并初始化数据 ap = cv2.VideoCapture('video6.mp4') ret = True frameCounter...previousFrame = frame frameCounter = frameCounter + 1 iterations = iterations + 1 6.找到两个帧之间的绝对差并将其转换为灰度...现在的诀窍是：如果在两帧之间，像素没有被修改，那么结果当然是0。两帧之间的像素如何变化？如果视频是完全静态的（图像中没有任何动静），则所有像素的每一帧之间的差将为0，因为没有任何更改。...较大的值将从背景中删除更多内容，但也可能从前景中删除更多内容 th = 3 isMask = mask > th nonMask = mask <= th 8.创建一个空白图像（每个单元格为0），其大小为两个框架中任何一个的大小...但是，这样的模型需要训练大量的数据集和大量的处理能力，在撰写本文时，我还没有这些能力做这种尝试。这种深度学习模型要解决的任务称为图像分割。

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Python实现固定效应回归模型实现因果关系推断

第三，也是最重要的一点，两个因素之间的关系可以用夏季来解释。实际上，炎热的夏天是冰淇淋销售量增加和鲨鱼袭击增加的驱动力。...面板数据(Panel Data)：也称为纵向或横向时间序列数据。在面板数据中，您拥有所有时间段内个人的数据点。基本的面板数据回归模型类似于方程式（1），其中?和?是系数，而i和t是个体和时间的指标。...() print(grunfeld_fet) # Coding method 2 grunfeld_fet = PanelOLS.from_formula("invest ~ value +...import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns fatalities = pd.read_csv('/fatality.csv...下面，我演示了两个固定效果模型并用于讨论和汇总OLS。模型 1: 实体效果+时间效果模型 2: Entity_effects 模型 3: 汇总OLS ?

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数据科学和人工智能技术笔记二十一、统计学

演示中心极限定律 # 导入包 import pandas as pd import numpy as np # 将 matplotlib 设为内联 %matplotlib inline # 创建空的数据帧...stats.ttest_1samp(x, 0)[1] # 查看 p 值 pvalue # 0.00010976647757800537 双样本非配对等方差双边 T 检验想象一下单样本 T 检验，并根据标准差绘制两个...] 方差是衡量数据分布延展度的指标。...方差越大，数据点越“分散”。...= [] # 对于数据中的每个观测 for observation in data: # 计算到均值的差 deviation_from_mean = (observation -

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数据科学和人工智能技术笔记六、日期时间预处理

六、日期时间预处理作者：Chris Albon 译者：飞龙协议：CC BY-NC-SA 4.0 把日期和时间拆成多个特征 # 加载库 import pandas as pd # 创建数据帧...# 加载库 import pandas as pd # 创建数据帧 df = pd.DataFrame() # 创建两个 datetime 特征 df['Arrived'] = [pd.Timestamp...# Timestamp('2017-05-01 05:00:00+0000', tz='Africa/Abidjan') 平移时间特征 # 加载库 import pandas as pd # 创建数据帧...= [1.1,2.2,3.3,4.4,5.5] # 将值平移一行 df['previous_days_stock_price'] = df['stock_price'].shift(1) # 展示数据帧...2002-01-01 02:00:00 8763 2002-01-01 03:00:00 8764 2002-01-01 04:00:00 如果数据帧按时间索引，请使用此方法。

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