【新智元导读】 将模糊图像变高清的技术很受关注，不过同样应用范围很广的视频自动打码技术似乎比较低调。微软研究院最新提出一套基于人工智能算法的视频人脸模糊解决方案，该技术包含人脸的检测、跟踪、识别三类算法，能够实现对视频进行自动人脸模糊。该系统已经搭载于微软Azure云平台上作为一项云服务提供。 新闻无处不在。从电视里的《新闻联播》、《新闻30分》，到手机中的《今日头条》、《腾讯新闻》，随着互联网的不断发展，新闻报道的数量，以及报道中的视频数量，都在不断增加。 这对读者来说也许是好事，意味着有更多、更丰富的内
从本篇文章开始，我们将同大家一起来学习python实战篇的内容，为了能够尽快的的能够掌握python编程语言，python实战篇与python提升篇将会不定期的进行交叉更新，顾名思义，实战的内容，将会从具体的项目和要求出发，提升篇的内容将会从Python基础之上进一步加强，也许是一个题目，也许是一个小的设计，总之，我们最后的目的就是：让大家在实战中掌握python，在提升中理解python的灵活运用。另外，由于在以后的内容中，代码的量可能越来越大，对于代码量少的，我们可以直接粘贴进入公众号，对于多的，我们仅仅附上key point(关键部分)，比如具体函数啊，逻辑思路等等，同时Python提供了打包功能，如果大家觉得代码运行来不及或者来不及配置环境等等，请记得私聊我们，我们可以将代码打包成可执行文件，你拿到后就像普通软件一样，直接运行就好，期待，后面的内容能够激发大家的学习兴趣！
伴随人工智能的极速发展，AI工业也随之大放异彩，工业质检是整个制造中一个非常重要的环节，传统人工工业质检缺乏统一性标准，人工质检效率低，人工质检失误多，制造企业招工难，AI智能质检也随之被各大AI公司看好，AI质检具有天然优势，成本低，效率高等，但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战，工业有本身行业的特殊性，质量标准，生产工艺，产品多样性都给AI质检系统带来阻力。 今天一篇“AI工业质检之以图搜图引擎”带大家如何解决工业漏检问题，如何回溯漏检历史现场。 01 产品功能/使用 工业质检主要指标问题
本篇概览 检测照片中的人脸，用Java可以实现吗？ 当然可以，今天咱们用最少的时间、最简单的操作来体验这个实用的功能，当您提交一张带有人脸的照片后，会看到下图效果，所有人脸都被识别到并被框选出来了： 📷 本篇以体验为主，不涉及具体的开发，后面还会有文章介绍完整的开发过程（包括源码） 风险提前告知 为了简化操作，接下来会用到docker，对应的镜像体积巨大，达到了恐怖的4.69G，建议您为自己的docker做好加速配置，可以减少下载等待时间； 由于opencv体积庞大，再加上javacv的依赖库也不小，这才导
伴随人工智能的极速发展，AI工业也随之大放异彩，工业质检是整个制造中一个非常重要的环节，传统人工工业质检缺乏统一性标准，人工质检效率低，人工质检失误多，制造企业招工难，AI智能质检也随之被各大AI公司看好，AI质检具有天然优势，成本低，效率高等，但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战，工业有本身行业的特殊性，质量标准，生产工艺，产品多样性都给AI质检系统带来阻力。
專 欄 ❈LucasX，Python中文社区专栏作者，Applied Machine Learning。 ❈ 前言 机器学习是当今最性感的技术，平常做Research、写Paper时应当严谨；但是在平常的生活中，我一直在想，机器学习可以用来做哪些有意思的事情？ 上一篇：Python人工智能鉴黄师的自我修养，就是这样一种场景。本文写作的初衷也是一样，即“利用机器学习做一些好玩的事情”。 本篇主要介绍 “机器学习带你从人群中一眼找到颜值最高的小姐姐”。 声明：若要追求学术上的严谨，请阅读《Pattern Re
史上最长春假结束，全国各地企业陆续复工。机场、火车站等地又将迎来人流高峰，我们对疫情防护仍然不能有所懈怠。如何实时检测人群口罩佩戴情况从而快速发现未按要求佩戴口罩的人，对于防疫工作来说，是个头大的问题。
本期将介绍并演示OpenCV中使用colorChange实现图像中指定目标颜色改变的效果。
最近耗费了巨大的心思为客户设计了人脸识别系统。这是我第一次利用人工智能技术为客户和自己产生收益。虽说人脸识别技术到目前为止已经非常成熟，但从“知行合一”的角度而言，很多人并没有真正掌握其根本原理，之所以有这个结论是因为，我相信绝大多数技术工作者自己无法通过编码来实现一套可商用的人脸识别系统，对技术而言，你做不到就等于你不懂。
Python里，简单的人脸识别有很多种方法可以实现，依赖于python胶水语言的特性，我们通过调用包可以快速准确的达成这一目的。这里介绍的是准确性比较高的一种。
1.AVCaptureSessin 设置AVCaptureMetadataOutput
EasyCVR视频融合平台具备优秀的视频转码、播放、级联能力，能够将视频通过RTMP协议推送到阿里、腾讯等公有云厂商的视频服务中，目前EasyCVR正在开发智能分析项目，在不久后，我们将把行人检测分析、车牌识别、人脸识别等功能都融入进EasyCVR当中。
今天给大家带来一篇人脸识别中的脸型识别，不同的脸型适合的眼镜发型不同，那么计算机要如何基于人脸图像来确定脸型呢？
好久没有更新博客了，感觉有些手生了，最近换了工作，有传统软件公司跳槽到互联网公司，由原来主做后端，兼职前端变成了全职前端；第一次进入互联网公司，感觉和传统软件公司或技术服务类公司相比，技术范围很浓，大家对技术更有追求，学习更主动，我很喜欢这种气氛，虽然很忙，但是感觉很充实，以后前端这部分开启，把所学所得记录下来，为自己也为分享，本篇作为开篇，聊聊鼠标框选操作。
人脸检测属于计算机视觉的范畴，早期人们的主要研究方向是人脸识别，即根据人脸来识别人物的身份，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。
肖战发型适配教程来啦！说到肖战，让人不得不想到他可盐可甜的颜值，肖战的《陈情令》使得他爆红了一把，也有不少人因此成为了肖战的迷妹。的确，从外形上看的话，也算是实打实的帅哥了；那么，长得这么帅，有没有什么秘诀呢？很多人不知道看似随随便便站在那就很吸睛的肖战，不同的发型又给人完全不同的感觉。 📷 今天之后你就不用再去找 📷 老师设计发型了，本篇博文就教你基于 “ 📷 换脸技术” 换肖战几款他常见的发型，快来看看你最适合哪一款叭~~~ 目录 1 导入库 2 从图像中找人脸 3 换脸 4 运行结
AI是今年一个大热的话题，各种AI的应用也越来越多，关注的人也越来越多，让AI来助力各行各业。AI实现视频换脸的方案也越来越多，所以博主挑了其中一个方向来学习，介绍。博主选择的是 faceswap，一个开源的视频换脸模型。
本篇文章目的将为你详细罗列 Python OpenCV 的学习路线与重要知识点。核心分成 24 个小节点，全部掌握，OpenCV 入门阶段就顺利通过了。
尽管目前只是测试阶段，但无论是操作的流畅性，还是生成效果上，Generative Fill都展示出了强大的潜力和影响力。
这一节将讲解快速上手 LogicFlow 流程图编辑框架的内置插件使用，项目整体基于Vue3+Vite3+Ts4开发，为帮助还为熟练使用 Vue3 和 Typescript 语法的小伙伴提供便利，如果你已经很熟练在Vue3中的开发习惯，建议直接访问 LogicFlow 将获取完整的入门指南。
-若真如上图所示，那么显然confidence越小，是郭富城的可能性就越大了，接下来再去找一些权威的说法：
人脸检测由来已久 ，它属于计算机视觉范畴。在早期的人脸检测研究中主要侧重于人脸的识别和人物身份的鉴定，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。
作者：熊唯，黄飞，戈扬，腾讯 PCG 应用研究员 本文介绍了 QQ 研发中心自研的 PPT 重建技术，目前腾讯文档在进行接入工作。当前主流办公产品比如 office，wps，腾讯文档会采用 AI 技术对图片进行排版恢复还原为 doc 形式的文档。通常针对以文字偏多，格式简单的图像效果比较好。如果内容丰富，图片并茂的内容图像在转为 doc 文档时，由于图像比例，文档排版插入，对丰富背景还原度差等问题导致很多 ppt 形式的图片无法很好还原为电子文档。 目前越来越多的资源信息是以图像形式存储，然而很多
2012年，AlexNet网络横空出世，带来了前所未有的深度学习革命，这也让多年来进展缓慢的计算机视觉CV研究，一下被按下了“快进键”。
学好ps是一件很重要的事情，作为日常必备技能，不管是在遇到这样的同时请求帮忙或者老板发配的任务的时候，就能分分钟派上用场了。 1：安装运行photoshop，点击文件-打开，选择要ps的图片。 图片
技术需要积累，有时间我把我之前写的还不错的组件都开源出来。并尝试vue和react 两种方式的组件封装。今天简单写下鼠标框选div选中效果的封装吧。
•在屏幕坐标系中绘制框选范围；•根据框选范围定位其在世界坐标系中对应的区域；•在该区域内进行物理检测。
人脸检测是目前所有目标检测子方向中被研究的最充分的问题之一，它在安防监控，人证比对，人机交互，社交和娱乐等方面有很强的应用价值，也是整个人脸识别算法的第一步。在本文中，SIGAI将和大家一起回顾人脸检测算法的整个发展历史。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》系列的第十二篇，咱们来开发一个实用功能：识别性别并显示在预览页面，如下图： 📷 今天的代码，主要功能如下图所示： 📷 如果您看过《JavaCV的摄像头实战》系列的其他文章，就会发现上图中只有蓝色部分是新增内容，其余的步骤都是固定套路，《JavaCV的摄像头实战》系列的每一个应用玩的都是相同套路：别看步骤挺
这是一个很简单的功能，jquery实现下拉框选中对应的div。 虽然简单但是会在项目之中经常会用到，尤其是统计的时候，按照不同类型或者不同的年月日来选择相对应的内容。
近期Github开源了一款基于Python开发、名为Textshot的截图工具，刚开源不到半个月已经500+Star。
摘要：人脸性别识别是人脸识别领域的一个热门方向，本文详细介绍基于深度学习的人脸性别识别系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择人脸图片、视频进行检测识别，也可通过电脑连接的摄像头设备进行实时识别人脸性别；可对图像中存在的多张人脸进行性别识别，可选择任意一张人脸框选显示结果，检测速度快、识别精度高。博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。本博文目录如下：
说这个名字大家可能陌生，说妈咪说大家应该就知道了，咱也是经常看他们发布的科普视频，非常不错。与公式编辑器不同，这个公式识别模块需要登陆之后才能使用，大家按照提示登陆即可。以下是咱的一个测试图示：
本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》的第八篇，前面的操作夯实了的帧和流处理的基本功，接下来开始实现一些常见的CV能力，就从本篇的人脸识别开始吧 OpenCV中常用的人脸识别是基于Haar特征的级联分类器，本篇借助JavaCV来使用该分类器实现人脸识别 简单的设计 编码之前先把要做的事情梳理一下： 识别功能可能用在多个场景：窗口预览、推流、存文件都可能用到，所以识别功能的代码最好独立出来，不要和预览、推流这些代码写在一起，如下图，识别的接口DetectService会作为每个应用的成员变量存在： 📷
上一节我们了解了PNET的基本原理，本节看看如何生成PNET需要的训练数据。总体而言我们需要产生两部分数据，一部分图片里面包含人脸，另一部分不包含人脸。这里的“包含”或“不包含”并不是指图片中完全没有人脸，而是图片中人脸占据的比率超过一定的阈值时就可以认为给定图片包含人脸。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 关于人脸识别 本文是《JavaCV人脸识别三部曲》的第一篇，在《JavaCV的摄像头实战之八：人脸检测》一文中，实现了检测人脸并用方框标注出来，但仅框出人脸作用不大，最好是识别出此人的身份，这样就能做很多事情了，例如签到、告警等，这就是接下来咱们要挑战的人脸识别 人脸识别涉及到两个步骤：训练和识别，接下来简单说明解释一下 先看什么是训练，如下图，用两位天王
想不启动cad软件就能打开各种版本的各版本DWG/DXF/DWF的二三维图纸吗？CAD迷你看图 for Mac这款软件就可以办到！CAD迷你看图 mac主要是为了解决查看dwg图片过慢的问题，毕竟很多时候我们只需要查看而非修改dwg图片。然而以前我们却需要为了查看DWG而启动庞大的AutoCAD，不仅时间长，速度也很慢，CAD迷你看图 mac则可以完美解决这个问题，并且还能对图纸文件进行一些简单的批注等操作。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》的第八篇，前面的操作夯实了的帧和流处理的基本功，接下来开始实现一些常见的CV能力，就从本篇的人检测别开始吧 OpenCV中常用的人脸检测是基于Haar特征的级联分类器，本篇借助JavaCV来使用该分类器实现人脸检测 简单的设计 编码之前先把要做的事情梳理一下： 检测功能可能用在多个场景：窗口预览、推流、存文件都可能用到
我用的是PS CC 版本，教程中用到的除了界面和摆放位置不一样外，其他应该和低版本的都一样了。
市面上去水印的软件很多，但专业去除水印的，除了Photoshop，inpaint占有一席之地。在今天的数字时代，我们经常会遇到需要处理图片的情况。然而，当我们遇到水印在图片上，我们就需要寻找一个有效的方式来去除它。Inpaint软件就是一个非常实用的工具，它可以帮助我们去除水印、修复照片、删除不需要的元素等等。inpaint去水印有两种方法：套索和魔术笔。下图以魔术笔为例，选定魔术笔并设置合适的魔术笔大小后，直接擦除需要去除的区域，此时该区域显示红色部分，最后点击右上方绿色eraser擦除按键即可，效果不错。
导语 数据万象内容识别基于深度学习等人工智能技术，与对象存储 COS 深度融合，底层直接调用COS的数据，实现数据存储、流动、处理、识别一体化，提供综合性的云原生 AI 智能识别服务，包含图像理解（解析视频、图像中的场景、物品、动物等）、图像处理（一键抠图、图像修复）、图像质量评估（分析图像视觉质量）、图像搜索（在指定图库中搜索出相同或相似的图片）、人脸识别、文字识别、车辆识别、语音识别、视频分析等多维度能力。用户可使用数据万象提供的自动化工作流或批量任务处理串联业务流程，大幅减少人力成本，缩短产出时间的同
今天带来的是基于Opencv（c++底层编译）的人脸识别，再利用PyMySQL实现对数据的储存。 具体步骤是：
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起始点 的 x 和 y 坐标 都小于 结束点，（ 起始点x < 结束点x；起始点y < 结束点y ） ：
在综合了价格等因素后，我选择了华为MatepadPro，这样在不用电脑模拟器的情况下我还可以使用平板进行阅读和书写记录，从综合价格上来说是最划算的，使用寿命预期是5-7年，预期是工作三年之后再换最新的手机。（虽然今年年初亏的一波已经够买一台新手机了，mmp） 在实际使用的时候，我发现安卓平板下的笔记应用并没有苹果下那么丰富，苹果最著名的notability和goodnote组合似乎无法替代。因此我需要花费一些时间寻找比较适合的应用，同时记录下它们的应用场景来供自己进行选择。
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