“来 左边 跟我一起画彩虹 在你右边 再画个龙” 那么今天就用python的turtle这个包， 来跟我一起画彩虹。先来缕一缕思路。 ?...那么彩虹由七种不同的颜色构成，赤，橙，黄，绿，青，蓝，紫。 所以我们需要画七条彩带。具体可以用到前面构建的arc函数来画弧线，两条平行的弧线可以构成一条彩带。彩带的宽度就是两条弧线半径的差值。...将这个过程重复七次就能得到七彩虹。...left", 180 + 1.2 + 0.08 * i) # 设定箭头朝向正西 t.setheading(180) # 画一条长度为20的直线 t.fd(20) # 画彩虹的函数...，这个函数有四个参数 # t是turtle对象，r是弧的半径，bandwidth是彩虹的宽度，n是几条彩带 def rainbow(t, r, bandwidth, n): # 彩带的颜色，这里列了
运行平台： Windows Python版本： Python3.6 IDE： Sublime Text 一、实验原理 字符画是一系列字符的组合，我们可以把字符看作是比较大块的像素，一个字符能表现一种颜色...（暂且这么理解吧），字符的种类越多，可以表现的颜色也越多，图片也会更有层次感。...最终显示的是黑白色的字符画，那么彩色的图片怎么转换成黑白的呢？这里就需要了解灰度值的概念了。 灰度值：指黑白图像中点的颜色深度，范围一般从0到255，白色为255，黑色为0，故黑白图片也称灰度图像。...3.1 PIL实现图片读取并转换 # coding = 'utf-8' from PIL import Image # 引入Image库对图片进行操作 import cv2...从以上两幅转换图片来看，效果基本是一样的。 四、进阶 视频是由一帧帧图片组成的，既然我们可以把图片转成字符画了，那么把视频转成字符动画应该也是可行的。有兴趣的可以去尝试一下。----
python【图片转字符画】，图片灰度值处理 理论很简单，就是对图片操作，这里需要用到PIL的python包，里面有很好用的图像处理功能。 先打开图片，把图像调整大小。
人脸识别是人工智能机器学习比较成熟的一个领域。人脸识别已经应用到了很多生产场景。比如生物认证，人脸考勤，人流监控等场景。对于很多中小功能由于技术门槛问题很难自己实现人脸识别的算法。...++i) { DetectedFace face = _faceList[i]; //画方框...先让我们选择一张结衣的图片试试： ? 看看我们的结衣微笑率97.9%。 再选一张杰伦的图片试试： ? 嗨，杰伦就是不喜欢笑，微笑率0% 。。。...总结 通过简单的一个wpf的应用我们演示了如果使用Azure人脸API进行图片中的人脸检测，真的非常方便，识别代码只有1行而已。...Azure人脸API除了能对图片中的人脸进行检测，还可以对多个人脸进行比对，检测是否是同一个人，这样就可以实现人脸考勤等功能了，这个下次再说吧。
字符稍微密集了一点，不过放大来看大家应该能够看到确确实实是 字符画。...Android 端实现 Android开发中对图片的操作，显示一般都是通过Bitmap进行的，我们可以通过图片路径获取Bitmap对象： static public Bitmap getBitmapByUri...根据 字符 绘制 Bitmap 上面说过图片的操作在Android中一般都在Bitmap进行的，所以我们要想绘制一张新的图片，那么就创建一个新的Bitmap对象，绘制的事情交给万能的画布就好了，画布带有文字绘制接口完美的符合我们需求...Uri.fromFile(photo); mediaScanIntent.setData(contentUri); context.sendBroadcast(mediaScanIntent); 以上就是图片转成字符画的全部代码与讲解...乍一看好像用处不大，但是基于这个功能我们可以做短视频转换字符画视频。 奉上完整的源码，觉得有趣的请star一下呗。
上几篇给大家讲了OpenCV的图片人脸检测，而本文给大家带来的是比OpenCV更加精准的图片人脸检测Dlib库。...dlib与OpenCV对比 识别精准度：Dlib >= OpenCV Dlib更多的人脸识别模型，可以检测脸部68甚至更多的特征点 效果展示 ? 人脸的68个特征点 ?...下载训练模型 训练模型用于是人脸识别的关键，用于查找图片的关键点。...下载地址：http://dlib.net/files/ 下载文件：shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 当然你也可以训练自己的人脸关键点模型，这个功能会放在后面讲...dlib path = "img/meinv.png" img = cv2.imread(path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #人脸分类器
CentOS release 6.9 (Final) 3.5.4 参考：https://www.shiyanlou.com/courses/370/labs/1191/document 2、原理 字符画是一系列字符的组合...，可以把字符看作是比较大块的像素，一个字符能表现一种颜色（暂且这么理解吧），字符的种类越多，可以表现的颜色也越多，图片也会更有层次感。...灰度值：指范围一般从0到255，白色为255，黑色为0，故黑白图片也称灰度图像。...： parser.add_argument('--width', type = int, default = 80) 3.4 准备图片 ?...，默认值为80 parser.add_argument('--width', type = int, default = 80) # 输出字符画高，默认值为80 parser.add_argument(
图片人脸检测 人脸检测使用到的技术是OpenCV，上一节已经介绍了OpenCV的环境安装，点击查看....功能展示 识别一种图上的所有人的脸，并且标出人脸的位置，画出人眼以及嘴的位置，展示效果图如下： ? 多张脸识别效果图： ?...技术实现思路 图片转换成灰色（去除色彩干扰，让图片识别更准确） 图片上画矩形 使用训练分类器查找人脸 具体实现代码 图片转换成灰色 使用OpenCV的cvtColor()转换图片颜色，代码如下： import...在使用OpenCV的人脸检测之前，需要一个人脸训练模型，格式是xml的，我们这里使用OpenCV提供好的人脸分类模型xml，下载地址：https://github.com/opencv/opencv/...for faceRect in faceRects: # 单独框出每一张人脸 x, y, w, h = faceRect # 框出人脸 cv2
文 专知 【导读】MaskTheFace是一个基于计算机视觉的脚本，用于给人脸数据集戴口罩。...原文链接： https://github.com/aqeelanwar/MaskTheFace MaskTheFace使用基于dlib的人脸标志检测器来识别人脸倾斜度和应用口罩所需的人脸六个关键特征。...特色功能 支持戴多种类型的口罩，支持多人图片 ? ?
【导读】MaskTheFace是一个基于计算机视觉的脚本，用于给人脸数据集戴口罩。...https://github.com/aqeelanwar/MaskTheFace MaskTheFace使用基于dlib的人脸标志检测器来识别人脸倾斜度和应用口罩所需的人脸六个关键特征。...特色功能 支持戴多种类型的口罩，支持多人图片 ? ?
.=） 先声明一下，本篇内容是在图片中的人脸检测， 调动计算机摄像头的人脸识别链接： 链接：https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details.../88913164 效果图： （图片在百度图片搜索而来，如有侵权请联系我。）...检测人脸，返回人脸框和五个关键点的坐标 detect_face在图像中它们返回包围框和点。...astype(int) 变量类型转换 cv2.rectangle通过对角线来画矩形 cv2.resize图片缩放，参数输入是 宽×高×通道 crop_faces=[] for face_position...face_position=face_position.astype(int) #变量类型转换 print(face_position[0:4]) #通过对角线来画矩形
上几篇给大家讲了OpenCV的图片人脸检测，而本文给大家带来的是比OpenCV更加精准的图片人脸检测Dlib库。...点击查看往期： 《图片人脸检测——OpenCV版（二）》 《视频人脸检测——OpenCV版（三）》 dlib与OpenCV对比 识别精准度：Dlib >= OpenCV Dlib更多的人脸识别模型，可以检测脸部...人脸的68个特征点 ?...下载训练模型 训练模型用于是人脸识别的关键，用于查找图片的关键点。...下载地址：http://dlib.net/files/ 下载文件：shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 当然你也可以训练自己的人脸关键点模型，这个功能会放在后面讲
某些特殊情况，会导致接口返回“图片中没有人脸”的返回值，很多用户会疑惑，为什么人眼视觉的确看到图片中是存在人脸的，而产品识别不出来呢？...低于MinFaceSize值的人脸不会被检测”。因此我们知道，如果图片中的真实人脸大小小于了设置的MinFaceSize，会导致该人脸被过滤，从而返回“图片中没有人脸”。...2.图片本身问题 众所周知，现在任何人脸识别产品都无法准确识别到所有人脸图片，一方面是模型训练数据的有限性，另一方是针对待识别图片相对严苛的要求。...如果下列某方面被命中，可能导致无法识别人脸： （1）图片质量较差。包括图片是否清晰，图片是否过曝、图片是否过暗、图片是否存在亮点、图片是否存在明显色偏(eg:整体偏绿)等。 （2）人脸质量较差。...本参数的作用为，当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时，如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸。
，识别成功保存图片到本地 getVideoFromCamera(); // 2- 从本地视频文件中识别人脸 // getVideoFromFile();...// 3- 本地图片人脸识别，识别成功并保存人脸图片到本地 face(); // 4- 比对本地2张图的人脸相似度 （越接近1越相似） String basePicPath...+ "face.png", image); } } return image; } /** * OpenCV-4.1.1 图片人脸识别...i++; } // 6 展示图片 HighGui.imshow("人脸识别", image); HighGui.waitKey...： 2- 测试本地视频识别人脸 3- 测试本地图片人脸识别 4- 测试本地2张图片人脸的相似度 完结。
argparse.ArgumentParser() #输入文件 parser.add_argument('file') #输出文件 parser.add_argument('-o','--output') #输出字符画宽...parser.add_argument('--width',type = int,default = 80) #输出字符画高 parser.add_argument('--height',type =...lI;:,\"^`'. ") #字符集可以根据字符画的效果反复调试,字符种类越多可以表现的颜色也越多，图片更有层次感。...ascii_char = list("************* ") #灰度值指黑白图像中点的颜色深度,范围一般从0到255,白色为255,黑色为0,故黑白图片也称灰度图像 #灰度值公式有很多： gray
原理 选定填充图片的ASCII字符，不同的字符对应于不同的灰度 读取图片并计算各像素灰度值（同时考虑透明背景），用相应的的ASCII字符替换该像素 程序功能 支持3种文件选择方式：选定文件（支持图片预览...），添加文件夹，拖入文件 支持5种图片格式：.jpg， .jpeg， .gif， .png，.bmp 支持5挡不同的缩放比例：10%，20%，25%，50%，以及不缩放，默认为不缩放 转换结果以文件名“...原文件名+.txt”保存至新建文件夹，新建文件夹的命名方式为“字符画转换结果+当前时间”，其中当前时间的格式为“年_月_日_时_分_秒” 建议： 转换后的txt文件最好用notepad++等类似软件打开...，这类软件不会将内容换行，同时支持缩放 图片宽和高最好控制在1000px以内，太大的话，出来的图太过精细，不方便查看。...转换为Ascii后的字符画： ? 局部放大图（可以看到Ascii码字符）： ?
📷 1、点击[Matlab] 📷 2、点击[命令行窗口] 📷 3、按<Enter>键 📷 📷
本文主要介绍使用python实现图片转为字符画的流程以及代码实现。 你看！字符画胖企鹅！！ 你看！！字符画彩色胖企鹅！！ 一 流程介绍 要将图片转为字符串画，我们需要做几个步骤： 1....将图片转为单通道 2. 获取每个像素的亮度值 3. 近似亮度值的像素点使用同一个字符替换 4. 将替换后的字符串（字符画）保存为文本 下面我们一步一步使用python实现。 1....调整图片大小以及格式 由于字符显示的长宽不是相等的，为了转换后的字符画比例正常，我们需要将原图的比例进行压缩。...# 获取图片宽高 width, height = image.size ratio = 0.45 # 字符画宽 new_width = 100 # 字符画高 new_height = height /...灰度字符画完整代码： # pip install Pillow库 from PIL import Image # 读取图片文件 image = Image.open("qq.png") width,
觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 画一张图片，如果不知道如何使用origin画图，可以参考Origin画3DScatter图-第一节使用 origin 画 SCI 论文图 点击左上角的Scale in
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