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
我正在从事一个基于图像的性别检测项目,该项目由OpenCV和Python编写。
我找到了博客文章和 opencv教程。在这些网站上,他们建议使用渔人脸法和NearestNeighbor算法建立性别分类模型。
我的问题是:
我是机器学习方面的新手,所以在这个分类部分之后,我找不到如何将另一个图像应用到这个分类器上,并得到这样的结果:
"This person is Male."
"This person is Female."
我如何从分类器中获得像上面这样的结果?
首先,对于这个措辞不佳的问题,我很抱歉。我只是找不到一种方法来表达我真正想说的话。在任何情况下,我尝试完成的是一个表,其中显示了性别、活动和每个性别组的每个活动的用户数量。
我的查询目前看起来像这样
select count(a.activity), b.gender, a.activity
from access a left join account b on a.email = b.email
where gender like 'bigender'
group by activity;
这将返回一个表,其中包含每个活动及其计数以及where子句所具有的性别。在这种
我需要计算高斯函数和洛伦兹函数的傅里叶变换,并绘制结果。我知道两者的结果,但我似乎不能正确地理解它们,我也不明白fft是如何在Python中工作的.
到目前为止,洛伦兹函数就是这样的。
import numpy as np
from scipy import fftpack
import matplotlib.pyplot as plt
a = 1.0
N = 500 #number of points
x = np.linspace(-5,5,N)
lorentz = (a/np.pi) * (1/(a**2 + x**2)) #lorentzian function
fourier =