我已经开发了一个使用Google Vision API(离线)检测人脸的应用程序,然后将检测的图像发送到Microsoft Azure以获取该人脸的信息(年龄、性别...)。在我的例子中,我还需要计算(至少是近似的)摄像头和检测到的人脸之间的距离,我在Microsoft Azure文档中没有看到这个选项,所以我想它没有实现。我应该实现什么来计算摄像头和人脸之间的距离?我能用OpenCV或其他OpenSource库实现这个目标吗? 我在SO (How to measure height, width and distance of object using camera?)中看到了这个答案,但
我的目的是找出文档中所有与年龄相关的单词。举个例子,在句子“她二十二岁。她爱你。你永远不会知道这让我多么忧郁”,我想找二十二岁。但是regex.finditer总是返回20而不是22。 enter code here
regex_list = {}
regex_list['before_age'] = (r'age|aged|he\s*is|she\s*is|she\'s|he\'s')
regex_list["nums_as_words"] = (r'two|twenty|twenty-two')
p
问题如下:
迪克是d=12的年纪。当我们这么说的时候,我们的意思是迪克出生已经至少十二年了,还不到十三年。
迪克和简有三只宠物:找狗,养猫,养乌龟。皮夫出生的时候,皮克斯是岁数;耶特尔出生的时候,帕夫是p岁;耶特尔出生的时候,斑点是你的岁数。点的年龄,普夫的年龄,耶特尔的年龄之和等于迪克的年龄(d)和简的年龄(j)的总和。点,帕夫和叶特尔几岁了?
输入为s,p,y,j,所需的输出为:点的年龄、puff的年龄和yertle的年龄。
我的解决方案如下:
import sys
import math
d = 12
for line in sys.stdin:
line = [int
这是密码
tfd = tfp.distributions
tfb = tfp.bijectors
# A common choice for a normalizing flow is to use a Gaussian for the base
# distribution. (However, any continuous distribution would work.) E.g.,
nvp = tfd.TransformedDistribution(
distribution=tfd.MultivariateNormalDiag(loc=[0., 0., 0.]),