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Python调用腾讯云人体分析实现识别行人

人体分析 腾讯云神图·人体分析(Body Analysis)基于腾讯优图领先的人体分析算法,提供人像分割、人体检测、行人重识别(ReID)等服务。 image.png Python调用腾讯云人体分析实现识别行人 过程分析:先上连接大家看一下腾讯的产品 腾讯云的人体分析网址 1.工具 腾讯云的API需要调用的是网上的图片,返回的结果是一串稍微复杂的信息 2.问题 python要画图只能对本地文件画图,而腾讯云的人体分析API需要的是线上的图片(即链接),所以这里我就把线上的图片下载下来放在本地,然后python就可以画图了,所以其实是同一张图。 解决办法:可以先找好图,然后调用腾讯云的对象存储接口将图片保存在云端,同时这个接口提供获取云端图片连接的函数,调用函数获取所有图片链接,这样人体分析的API就可以用了,而PYTHON可以用本地的文件画图就可以了 (可以参照我上一篇文章,把图片上传到对象存储的桶里) 3.步骤总结: 调用腾讯云人体分析API->对返回的数据进行处理并存储->用Python的第三方库画图,框出行人。

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人体分析-手部关键点】JavaAPI示例

com.baidu.aip</groupId> <artifactId>java-sdk</artifactId> <version>4.11.3</version> </dependency> 创建一个类来实现手部关键点接口调用 { "plam":{ "title":"手相分析", "tag":"木形手", "intro":"手相有阴阳男女之分,大小之别,手形之论,金木水火土是手形的基本分法 具此手型的人,智慧颇高,好学深思,冷静善于分析事理,有独立思想,忍耐力特强,受得起沉重打击,不会稍遇挫败便心灰意冷,善于组织,为人慷慨大方,对金钱绝不吝啬,但会留意琐事,这类手型者多为懮思伤脾,甚则肺肾受累 ] }, "score":{ "title":"手相分数分析", "score":91, "level":"非常好" } } 手相详细分析仅作于本帖

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    SLUB结构体创建创建slab分析

    在上一篇文章中我们通过一个简单的例子大概描述了如何创建SLUB缓存,如何分配一个object。本文详细描述下涉及的结构体,从结构体的描述中就可以大概理解slub的工作原理了。 一个object的大小就可以获取下一个Object的地址 oo: 低16位代表一个slab中object的个数,高16位代表一个slab需要几个Page,order值 max: 等于00 ctor: 创建 我们还是通过上节(SLUB的引入及举例说明)的例子来分析各个结构体是如何联系的。 将slab信息添加到sys节点下,这样/sys/kernel/slab下都会有每一个注册好的slab 再解析分析之前,我们先看几个小函数 static inline unsigned int order_objects 创建完毕之后,就多出来一个名为slub_test的slab,此slab的object个数是512的,size是8。order等于0。此时只是建立好个slab缓冲区,里面还是没有object的。

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    人体姿态检测概述

    人体姿态检测分为两种方式,一种是自顶向下,一种是自底向上。 自顶向下: 先找人,将人体进行目标框检测,再在目标框内去找人体的关键点,再进行关键点的连接。 自底向上: 先找点,后归纳。 但是人体关键点检测就不是IoU了,而是OKS。 AlphaPose抛出了两个问题 边界框定位错误 姿态冗余 由于SPPE对人体目标框的要求非常苛刻,所以如果一旦预测的人体边界框不准的时候就无法预测出人体的关键点。 我们的目的是检测穿绿色衣服的人体姿态。由图片可知,穿绿色衣服的人体并未位于图片中间,由于SPPE对位置错误非常敏感,我们需要使得穿绿色衣服的人体位于图片的中间。 自底向上的人体姿态估计并不会先去识别一个人体,而是先找人体的关键点。 输入作为一张图像,然后它会有两个分支。

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    Python+OpenCV+OpenPose实现人体姿态估计(人体关键点检测)

    目录 1、人体姿态估计简介 2、人体姿态估计数据集 3、OpenPose库 4、实现原理 5、实现神经网络 6、实现代码 ---- 1、人体姿态估计简介 人体姿态估计(Human Posture Estimation ),是通过将图片中已检测到的人体关键点正确的联系起来,从而估计人体姿态。 人体关键点通常对应人体上有一定自由度的关节,比如颈、肩、肘、腕、腰、膝、踝等,如下图。 ? ? 通过对人体关键点在三维空间相对位置的计算,来估计人体当前的姿态。 进一步,增加时间序列,看一段时间范围内人体关键点的位置变化,可以更加准确的检测姿态,估计目标未来时刻姿态,以及做更抽象的人体行为分析,例如判断一个人是否在打电话等。 ? 阶段一:VGGNet的前10层用于为输入图像创建特征映射。 阶段二:使用2分支多阶段CNN,其中第一分支预测身体部位位置(例如肘部,膝部等)的一组2D置信度图(S)。

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    小科普人体大数据之细胞篇:人体内有多少细胞

    作者:孙强 大数据文摘原创文章,转载需后台留言申请 众所周知,人体是由细胞组成的。单个细胞很小,肉眼不可见,要借助显微镜才能看到。很多人也许会问,人体总共有多少个细胞组成? 根据某些早期的教科书,人体的细胞总量在5到50万亿(5-50trillion)之间。 再加上在上述计算中没有考虑关节及体内细菌等其他非细胞成分,多数科学家认为人体内的细胞总量约在50万亿左右(有几万亿的上下波动范围)。 癌细胞是人体细胞中的异教徒,是一个完全脱离了人体控制的自由疯长的细胞群。这种异化是由于基因组变异带来的,一些常见的和癌症有关的基因如BRCA,P53,Ras基因等,已经得到了很好的研究。 已经鉴定的癌症基因有100多个,有研究推测人体基因组1%的基因的变异可能和细胞癌化相关-人体有2万多个基因,也就是200多个基因可能会同癌症发生有关系。

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    人体骨骼关键点检测综述

    导言 人体骨骼关键点对于描述人体姿态,预测人体行为至关重要。因此人体骨骼关键点检测是诸多计算机视觉任务的基础,例如动作分类,异常行为检测,以及自动驾驶等等。 相关介绍 什么是人体骨骼关键点检测 人体骨骼关键点检测,即Pose Estimation,主要检测人体的一些关键点,如关节,五官等,通过关键点描述人体骨骼信息; ? 由于人体具有相当的柔性,会出现各种姿态和形状,人体任何一个部位的微小变化都会产生一种新的姿态,同时其关键点的可见性受穿着、姿态、视角等影响非常大,而且还面临着遮挡、光照、雾等环境的影响,除此之外,2D人体关键点和 人体骨骼关键点检测 算法概述 多人人体骨骼关键点检测主要有两个方向,一种是自上而下,一种是自下而上,其中自上而上的人体骨骼关键点定位算法主要包含两个部分,人体检测和单人人体关键点检测,即首先通过目标检测算法将每一个人检测出来 Convolutional Pose Machines:本论文将深度学习应用于人体姿态分析,同时用卷积图层表达纹理信息和空间信息。

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    3D人体姿态估计

    Human Pose Project and Code: https://www.seas.upenn.edu/~pavlakos/projects/volumetric/ 输入一张彩色图像,输出人体 Volumetric representation for 3D human pose 对于3D 人体姿态估计问题,问题的一般定义是 人体N个关节,每个关节有一个 3D 坐标(x,y,z)

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    综述|人体骨骼关键点检测

    导言 人体骨骼关键点对于描述人体姿态,预测人体行为至关重要。因此人体骨骼关键点检测是诸多计算机视觉任务的基础,例如动作分类,异常行为检测,以及自动驾驶等等。 相关介绍 什么是人体骨骼关键点检测 人体骨骼关键点检测,即Pose Estimation,主要检测人体的一些关键点,如关节,五官等,通过关键点描述人体骨骼信息; ? 由于人体具有相当的柔性,会出现各种姿态和形状,人体任何一个部位的微小变化都会产生一种新的姿态,同时其关键点的可见性受穿着、姿态、视角等影响非常大,而且还面临着遮挡、光照、雾等环境的影响,除此之外,2D人体关键点和 人体骨骼关键点检测 算法概述 多人人体骨骼关键点检测主要有两个方向,一种是自上而下,一种是自下而上,其中自上而上的人体骨骼关键点定位算法主要包含两个部分,人体检测和单人人体关键点检测,即首先通过目标检测算法将每一个人检测出来 Convolutional Pose Machines:本论文将深度学习应用于人体姿态分析,同时用卷积图层表达纹理信息和空间信息。

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    源码分析Mybatis MappedStatement的创建流程

    上文重点阐述源码分析MapperProxy初始化,但并没有介绍.Mapper.java(UserMapper.java)是如何与Mapper.xml文件中的SQL语句是如何建立关联的。 接下来重点从源码的角度分析Mybatis MappedStatement的创建流程。 one."); 26 } 27 } 28 } 29 } 30 } 上面的代码比较简单,不难看出,解析出Mapper标签,解析出resource标签的属性,创建对应的文件流 即上述流程完成了xml的解析与初始化,对终极目标是创建MappedStatement对象,上一篇文章介绍了mapperInterface的初始化,最终会初始化为MapperProxy对象,那这两个对象如何关联起来呢 throw new BindingException("Unknown execution method for: " + name); 26 } 27 } 怎么样,从上面的源码分析

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    《Android 创建线程源码与OOM分析

    该文详细分析了发生原因。 ---- 有两种栈: 出现次数最多的一种,称之为 堆栈A。 针对上面两种crash,分析一下Android/Linux中线程的创建过程,以及该OOM出现的原因。 ---- 1. 代码片段4 3是创建线程的主要逻辑,4是执行创建流程失败的收尾逻辑。我们先跳过3,看一下4的逻辑。 同事也分析出了Crash堆栈B的出现原因,而Crash堆栈A出现的原因则隐藏在代码片段3中。 3. clone:创建新的进程,并且父进程和子进程共享内存。 因此当两个进程的内存共享之后,完全就符合“线程”的定义了。 5. 结论OOM分析 OK,终于分析完了,看了好多代码。

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    【数据分析创建定性用户画像

    如何创建用户画像呢?下面以我所负责的一款企业产品为例,来讲述用户画像的创建过程,希望和大家一起交流经验。在这个项目中我们通过定性研究创建了用户画像。 然而,即使要创建定量用户画像,前期充分的定性调研也非常重要,在对聚类分析结果的解读或参数的调整中,对用户的充分理解可以帮助我们创建出有意义的用户画像。   用户画像的创建可分为以下几个步骤: ? 由于调研的目的是创建用户画像,所以,我们应该尽可能的调研最大范围的不同用户。 通过前面阶段的数据收集,我们收集到了大量数据,如何在数据分析的过程中让多人参与,同时又不会遗漏掉数据呢,亲和图此时就非常合适,该方法的优势在于让大量定性信息的分析过程可视化,便于大家协同工作和统一认识, 仅仅把用户画像创建出来,而没有让其参与到产品设计开发、推广运营等决策中去,是没有意义的。

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    PostgreSQL创建临时表性能下降分析

    环境信息 PostgreSQL 11.5 问题 客户反馈临时表创建耗时较长,平均耗时在5ms以上,相对于之前测试阶段的创建时间有明显变慢。 根本原因 postgresql在创建表时,会预估当前表是否存在超长记录的可能,如果使用了text,varchar(555)等超大字端,会在创建表同时创建toast表及toast索引表,同时多字段会写入系统表记录 ,这将增大创建表的开销。 pg_constraint,pg_type,pg_attribute等系统表也会随着表字段数增加而写入更多的数据,而客户环境上还部署有逻辑复制槽,这会进一步加剧系统表的膨胀问题,导致插入速度的降低,影响创建临时表的创建

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    nginx创建和监听套接字分析

    nginx监听套接字的创建是根据配置文件的内容来创建的,在nginx.conf文件中有多少个地址就需要创建多少个监听套接字。 本文不针对源码逐一注解分析,只是说明套接字创建监听流程。 函数,这个函数负责将创建的监听套接字进行套接字选项的设置(比如非阻塞、接受发送的缓冲区、绑定、监听处理)。 2.nginx创建套接字是在哪里呢? 在ngx_event_process_init()函数内,这个函数是作为ngx_event_core_module模块创建的init_process函数。 在cycle内创建一个连接池,创建一个读事件池,创建一个写事件的池,然后创建for循环遍历cycle中的所有ngx_listening_t的结构体,对每一个ngx_listening_t结构体,也就是每一个监听套接字

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    【数据分析创建定性用户画像

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    docker源码分析-Daemon创建及启动

    上一篇分析了Docker Client的源码运行逻辑,本篇接着分析Docker Daemon的运行逻辑。Docker Daemon的运行逻辑很复杂,大家看着来要有耐心了。 然后是设置合理的umask以避免创建的文件权限不正确,再然后是设置日志选项、生成pid文件。 1 api := apiserver.New(serverConfig) 根据serverConfig创建API Server对象。 ,注意创建Daemon对象时传入了registryService,containerdRemote,这个跟docker的总体架构是相符的。 另外在看docker源码的过程中发现docker中有三块还是比较有意思的,这三块分别是:容器的创建与启动过程、镜像的存储过程、容器网络的创建过程。后面抽空将这三部分也写个文档分析一下。

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    Spring AOP 源码分析 - 创建代理对象

    1.简介 在上一篇文章中,我分析了 Spring 是如何为目标 bean 筛选合适的通知器的。 与筛选合适的通知器相比,创建代理对象的过程则要简单不少,本文所分析的源码不过100行,相对比较简单。在接下里的章节中,我将会首先向大家介绍一些背景知识,然后再去分析源码。 3.源码分析 为目标 bean 创建代理对象前,需要先创建 AopProxy 对象,然后再调用该对象的 getProxy 方法创建实际的代理类。 到此,创建代理对象的整个过程也就分析完了,不知大家看懂了没。好了,关于创建代理的源码分析,就先说到这里吧。 4.总结 本篇文章对 Spring AOP 创建代理对象的过程进行了较为详细的分析,并在分析源码前介绍了相关的背景知识。总的来说,本篇文章涉及的技术点不是很复杂,相信大家都能看懂。

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    laravel框架创建授权策略实例分析

    本文实例讲述了laravel框架创建授权策略。 创建授权策略 我们可以使用以下命令来生成一个名为UserPolicy的授权策略类文件,用于管理用户模型的授权。

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    Tensorflow Lite人体姿势跟踪功能上线:基于PosNet的实时人体姿态估计

    这个夏天,Tensorflow Lite 再度进化,加入了 PosNet 人体姿态估计模块,性能再度加强! 怀着激动的心情,我们发布了一个「TensorFlow Lite」示例应用程序(https://www.tensorflow.org/lite),通过它在安卓设备上通过使用「PoseNet」模型来实现人体姿势估计 「PoseNet」是一种视觉模型,它可以通过检测关键身体部位的位置来估计图像或者视频中的人体姿势。例如,该模型可以估计图像中人的手肘和/或膝盖位置。 举几个例子,开发者可以在身体图像上进行增强现实,动画化计算机图形人物,以及分析运动员在运动中的步态。 创建一个位图对象来保存来自 RGB 格式帧数据的像素。将位图裁剪并缩放到模型输入的大小,以便将其传递给模型。

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    聊聊技术写作的个人体

    这就是我目前写技术文章的一些个人体会吧。 对于上面提到的第二个原因,我最近颇有感触,想要多聊一些。为了更有针对性,本文姑且限定一个话题吧,那就是“写作技术文章,如何看待他人的批评/意见”。

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