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关键词

——笑

前边已经详细介绍过,其实类都可以归属于同一类,毕竟换汤不换药! 无论是还是笑,又或者是opencv3以后版本加入的猫都是一个原理,用的是detectMultiScale函数,其具体使用参考公众号历史文章中的(一)——基于单文档的应用台程序即可 ~ 笑用的还是那个函数(还是熟悉的味道!) 这里主要分两步来说: 1.加载器进行2 加载笑器进行笑 其具体程序如下,可以实现对图片的,也可以调用摄像头对采集到的实时图像进行,需要完整项目的后台回复关键词“笑试结果如下:??(这张女神的右边未出笑,大概是因为所用模型是基于嘴角是否上扬判断)

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与识别技术(去创新?)

因为最近与识别火热的进行着,本平台想进一步详细介绍关于领域的相关知识与分析,让更多的有进一步深入的熟知!其中我刚开始接触的时候,也是通过商汤合作的项目学习深入的识别技术。 ----与识别的趋势和分析(增强版)这篇推送已经清楚说明了传统的一些应用和出现的问题,现在我们要把这领域做得非常优秀,并且超越类的极限,只能通过一一排除所有的困难,才可以实现超类的与识别技术 我们都知道,现实生活无论是照片还是视频,其中的都是在变的,通过镜头的远近,的尺度大小一直在变化,这种尺度变化问题就会导致识别精度的降低,那现在我们就要针对该问题去解决它。 那该办???这就需要读者您自己慢慢去体会,去处理这方面的问题,也希望通过本次简单的介绍和分析,可以给有帮助的您带来一些解决! ----最后再给出一个视频中与识别的Demo! 注:视屏因为压缩,会有些不清楚地方请谅解,还有个别几处出现漏和错,后期我们会进一步修改,争取做出完美的效果,已达到实际的应用价值。?

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    全套 | & 关键点 & 卡通化

    历险记可能跟我一样,是很多学习图像处理的第一个自驱动型的任务,OpenCV刚上手没几天可能就想先跑一跑,然后一个坑接着一个坑的往里跳。 上面用的是深度学习模型的,但是在此之前还是稍微回顾下OpenCV自带的器。 OpenCV自带的OpenCV自带了基于级联分类器的模型,只能,在前深度学习时代,效果已经是很好的了。 卡通化仅仅是,显得略微有些没意思,所以在的基础上,加点其他的更有意思的东西,比如上次刚玩过的卡通化。 ,个感觉这会好一点 face_box = image if cartoon: # 卡通化之后 cartoonized_face = cartoonize(face_box) # 贴回原图,覆盖原图部分

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    Dlib 库 - 关键点

    原文:Dlib 库 - 关键点 - AIUAI Dlib 官网 - Dlib C++ Library Dlib - Github Dlib 是一个十分优秀好用的机器学习库,其源码均由 Face Detector,是出图片中包含的正面.1.1. 基于 CNN 的采用预训练的 CNN 模型进行图片中的.基于 CNN 模型比基于 HOG 特征模型的准确度更高. 关键点 Face Landmark Detection关键点,首先需要出图片中的,并估计的关键点姿态(pose).关键点共有 68 个,分别是各部位的点,如嘴角(corners CNN 框及关键点#!

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    ——准备非

    简单粗暴,不多说,直接代码吧: import os import random from PIL import Image from PIL import Im...

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    ——AFLW准备

    不多说了,直接代码吧:生成AFLW_ann.txt的代码,其中包含图像名称 和 图像中的位置(x,y,w,h);** AFLW中含有aflw.aqlite文件。 AFLW_ann.txt,w) as f: f.writelines(%sn % line for line in list_annotation) AFLW图片都整理到flickr文件下(含0,1,2三个文件),生成的程序 (并且对进行了左右镜像): import osfrom PIL import Imagefrom PIL import ImageFile# ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES

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    ——fcn

    在上一篇的基础上修改即可:——滑动窗口篇(训练和实现)!!!

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    :FaceBoxes

    本文链接:https:blog.csdn.netchaipp0607articledetails100538930 简介FaceBoxes是一个足够轻量的器,由中国科学院自动化研究所和中国科学院大学的研究者提出 ,旨在实现CPU下的实时,FaceBoxes论文是《FaceBoxes: A CPU Real-time Face Detector with High Accuracy》。 对于一个目标模型来说,计算量高的很大一部分原因是输入图像尺寸大,图像分类任务中224是一个常用尺寸,而这个尺寸去做是几乎不可能的。 输出2因为RPN在做是不是目标的预,而中目标只有一类,所以FaceBoxes的2是在预是不是。剩下的4边界框的四个值了。 而前两个Anchor主要就是做小目标预的,这样不可避免的会影响小目标的召回率。办? ? 文中提出了一种让Anchor变得密集的策略,其实就是生成一个Anchor之后,根据需要的数量,平移出来。

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    :SSH

    本文链接:https:blog.csdn.netchaipp0607articledetails100578202 简介SSH是一个用于的one-stage器,提出于2017年8月,在当时取得了 state-of-art的效果,论文是《SSH: Single Stage Headless Face Detector》,SSH本身的方法上没有太多新意,更多的是在把通用目标的方法往上应用 在每一路分支上最后都有一个Detection Module(它是多种卷积的组合,后面会详细说明),最后在Detection Module输出的特征图上,参考RPN的方法滑动输出两路分支,分别负责是不是的置信度 这种跨层的信息融合在通用目标网络中很常见,比如YOLOv2里面那个奇怪的reorg操作,在SSH之后的文章中,也有很多使用了这种思想,比如YOLOv3和FPN。 Anchor设置由于SSH用于,它的Anchor选取和RPN有所区别,它将默认为正方形,所以Anchor只有一种比例,1:1。

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    OpenCV:

    本次就来了解一下,如何通过OpenCV对进行。其中OpenCV有C++和Python两种,这里当然选用Python啦。环境什的,就靠大伙自己去百度了。 01 图片先来看一下图片,原图如下。?是谁我就不说了。律师函,不存在的。训练数据是现成的,利用现成的数据,通过训练进而来。代码如下。 图片好了,那接下来就来看视频。 02 视频视频用的抖音的上的视频。这里只截取效果比较好的视频段作为例子。毕竟训练数据的质量摆在那里,有的时候会出现一些错误。 如想提高的精度,便需要一个高质量的数据库。由于资源有限,我就直接偷懒了。 cameraCapture.read() while success and cv2.waitKey(1) == -1: # 读取数据 ret, img = cameraCapture.read() # 进行

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    OpenCV (二)

    本篇介绍在的基础上对眼睛进行。下面这个分类器用于眼睛。 cv2.CascadeClassifier(.cascadeshaarcascade_eye.xml)除非是外星,眼睛通常不会跑到部以外。所以我们只需在矩形框的范围内眼睛。 5, 0, (40,40)) #在区域眼睛 eyes = eye_cascade.detectMultiScale(face_area, 1.03, 5, 0)#在区域眼睛 for (ex 我们发现对于上图,和眼睛的都产生了假阳性。花朵被成了,鼻子和嘴巴被误认为是眼睛。 我们可以做简单合理的假设,只有出眼睛的疑似区域才能被,只有尺寸适中、位置偏上部的疑似眼睛区域才能被识别成眼睛。

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    OpenCV (一)

    该文件夹包含了所有OpenCV的的XML文件,这些文件可用于静止图像、视频和摄像头所得到的图像中的。?假设我们已将上述文件夹都拷贝到了项目文件夹中。 下面的例子我们来静止图像中,视频帧流中的方法也大致一样。? %d张的正 %len(faces0)) # profile_face_cascade = cv2.CascadeClassifier(.cascadeshaarcascade_profileface.xml , color=b)plt.show()的结果如下(图中不看镜头的那位大牛是发表“泡利不相容”原理的泡利,被出了侧):? minNeighbors 是每个矩形保留尽量数目的最小值,整数。越小越可能到更多的。minSize 和maxSize 可以加入尺寸过滤。

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    亚马逊AI又遭抗议:一个好端端的美国官员,就成罪犯了?

    之前我们报道过,亚马逊因为积极向美国执法部门兜售识别技术Rekognition,因而遭遇ACLU集中关注,并号召亚马逊股东、用户给贝佐斯写信,停止售这样的AI技术给执法部门。 近期,ACLU拿美国国会议员的照片试,发现亚马逊AI竟将其中的28名,确定为曾经被捕的。 这下确实很尴尬,一个好端端的美国政府官员,都这样被识别成了罪犯,那广大公民又放心呢? 之前ACLU反对亚马逊售这个刷AI,其中有一个小原因就是担心技术不够好,将普通公民特别是有色种公民误识别。? ACLU再反驳当然,ACLU会认怂,立马给出了律师回应。ACLU表示,亚马逊在对政府售这个AI时,推荐的默认值就是80%匹配阈值的,而且亚马逊自己官方网站也鼓励客户使用这个默认值。 我们之前也介绍过,这个被反对的刷AI——Rekognition,是基于AWS的图像识别和分析的平台,提供的功能包括物体和场景、面部分析、面部比较和面部识别。

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    yolov5,带关键点

    代码说明:1,在yolov5的基础上,加上关键点回归分支,请先下载yolov5的工程:https:github.comultralyticsyolov52,detect_one.py是单张图片的试代码 代码 获取方式: 分享本文到朋友圈 关注微信公众号 datayx 然后回复 即可获取。 关于口罩的问题:1,增加口罩这个类别,建议不要直接在分支中增加类别。2,应该在关键点分支额外增加一个属性分支,接一个二分类,判断有没有戴口罩。 3,这样可以减少口罩的误问题关于关键点的问题:1,建议可以替换成wingloss训练,可以优化关键点的精准度。 2,可以解决关键点的离群点问题3,wideface之中有不少特别小的,如果不处理会对精度有一定的影响。

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    手把手教你如何用 OpenCV + Python 实现识别

    例如:部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等。opencv api要想使用 opencv,就必须先知道其能干什做。 返回值就是 opencv 对图片的探结果的体现。处理的结果结束了刚才的,我们就可以拿到返回值来做进一步的处理了。但这也不是说会多的复杂,无非添加点特征值罢了。 代码# coding:utf-8import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding(utf8)# __author__ = 郭 璞# __date__ = 201695 # __Desc__ = 小例子,以圆圈圈出import cv2# 待的图片路径imagepath = r.heat.jpg# 获取训练好的的参数数据,这里直接从 GitHub 上使用默认值 ,image)cv2.waitKey(0)结果输出图片: ?

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    关键点

    ,是身份的一种关键信息。从古代来说,会有面相之说。有的说,一个心里样,就会长得样,相由心生。据说,这一些经验也被应用于警察在路边抽查的时候,比如贼眉鼠眼等等的样子,就容易受到盘问。? 关键点在工业应用中一个比较重要的基础性研究,可以说,大多数的相关业务都是在此基础上进行的二次开发。比如识别,试妆算法,融合等。的关键点的好坏,直接影响后续的业务。? 目前很多公司都有关于关键点的api的业务,比如腾讯云,百度云,face++等。 使用dlib进行关键点dlib封装了一个关键点提取算法,下载好模型后可直接调用。目前是实现的是68点 关键点: ? (68点)使用face++ APi接口进行关键点face++ 实现了83点以及106点的关键点,直接去官网申请账号,进行调用接口就行。 ? (83点)?(106点)代码#!

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    专集3 | 关键点

    今天继续上期的《关键点》,精彩的现在才真正的开始,后文会陆续讲解现在流行的技术,有兴趣的我们一起来学习!??Deep learning based methods?? 对于关键点和跟踪,有从传统方法向基于深度学习的方法转变的趋势。 近年来,卷积神经网络模型成为关键点,主要是深度学习模型,并且大多采用全局直接回归或级联回归框架。这些方法大致可分为纯学习法和混合学习法。 URL http:arxiv.orgabs1603.01249)提出了一个类似的多任务CNN框架,以联合执行、地标定位、姿态估计和性别识别。 预困难姿势?遮挡?表情?下期我们针对各种因素进行讲解,并在流行的数据集上的实验效果做详细描述,最后给出未来趋势及着重点。?End

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    python+opencv 实现图像及视频中的

    下载HAAR与LBP数据 2. opencv相关知识 二、python+opencv实现 1. 图像单 2. 图像多 3. 视频中 4. 摄像头 一、数据和知识准备 1. 下载HAAR与LBP数据 的常见步骤如下,如果想要将准确地出来,需要通过建立模型,获取准确区分的分类器,这里我们使用网上公开的扩展包或已经训练好的分类器。 如果把这样的矩形放在一个非区域,那计算出的特征值应该和特征值不一样,所以这些矩形就是为了把特征量化,以区分和非。 ,正和静止状态的效果好。

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    python+opencv 实现图像及视频中的

    下载HAAR与LBP数据2. opencv相关知识二、python+opencv实现 1. 图像单2. 图像多3. 视频中4. 下载HAAR与LBP数据的常见步骤如下,如果想要将准确地出来,需要通过建立模型,获取准确区分的分类器,这里我们使用网上公开的扩展包或已经训练好的分类器。 如果把这样的矩形放在一个非区域,那计算出的特征值应该和特征值不一样,所以这些矩形就是为了把特征量化,以区分和非。 二、python+opencv实现1. ,正和静止状态的效果好。

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    开价20w美元,这家公司想买下你的!不限性别年龄,预计2023年投入机器使用

    元宇宙的热度不减,不少NFT将成为实现虚拟物品数字资产化和流通交易的重要工具。 为此,公司准备支付20万美元买下永久的使用权”。但问题是,你愿意了你的吗?“我们需要一张和蔼可亲的”这家想要买你的的公司名叫Promobot。 对此,工智能和机器专家Kate Devlin就质疑到,为什一定要使用真, “我不明白的是,为什a)机器需要一张逼真的,以及b)那张需要是一个真实的”。 根据报道,在新冠期间,这个机器在美国时代广场中心,“通过互动调查查常见的冠状病毒症状,以及会建议你去看医生”,但也仅此而已了。 于是,现在的问题变成了,就算你有掉自己的的意向,你愿意给Promobot吗?

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