CoreML为iOS带来了机器学习 - 应用程序可以利用训练有素的机器学习模型来执行从问题解决到图像识别的各种任务。
人脸识别是一种可以自动检测图像或视频中存在的人脸的技术。它可以用于各种应用,例如安全控制,自动标记照片和视频,以及人脸识别解锁设备等。在这篇博客中,我们将详细讨论人脸识别技术,以及如何使用 Python 中的 OpenCV 库实现人脸识别。
我们已经更新了不少OpenCV的基础文章了,为了巩固一下学习效果,我们就做的小案例的实战进行强化。
CImage 提供增强的位图支持,包括加载和保存采用 JPEG、GIF、BMP 和可移植网络图形格式的图像 (PNG) 格式。
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一位同事带来了一个挑战-建立一个计算机视觉模型,该模型可以在视频中插入任何图像而不会扭曲移动的对象。正如所想象的那样,这是一个非常有趣的项目,而对此进行了大量工作。
import cv2 import numpy as np def is_inside(o,i): ox,oy,ow,oh=o ix,iy,iw,ih=i return ox>ix and oy>iy and ox+ow < ix+iw and oy + oh <iy+ih def draw_person(image,person): x,y,w,h = person cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,255),2) img =cv2.imread("xhs2.jpg") hog=cv2.HOGDescriptor() hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()) found,w=hog.detectMultiScale(img)#,found1,0,Size(4,4), Size(0,0), 1.05, 2 found_filtered=[] for ri,r in enumerate(found): for qi,q in enumerate(found): if ri != qi and is_inside(r,q): break else: found_filtered.append(r) for person in found_filtered: draw_person(img,person) cv2.imshow('people detection',img) cv2.waitKey(0)
在 AWT 绘图中 , Canvas 是绘图所在的画布 , Graphics 是绘图使用的画笔 ;
《OpenCV源码Android端编译,用时三天,我编了个寂寞。。。》文中介绍了编译OpenCV+Contrib模块的编译,虽然Andorid下编译始终没有获得libopencv_java4.so的库,不过在Windows下编译还是正常的,今天主要介绍人脸特征点的检测功能,就用到Contrib模块中的FaceMarkLBF。
本系列文章将完整的介绍iOS中Machine Learning相关技术的应用。本篇文章开始,我们将先介绍一些与Machine Learning相关的API的应用。使用这些API可以快速方便的实现很多如图像识别,分析等复杂功能,且不会增加应用安装包的体积。
首先放置源代码: <!doctype html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" /> <meta http-equiv="Pragma" content="no-cache" /> <meta http-equiv="Expires" content="-1" /> <meta http-equiv="Cache-Control" content="no-cache" />
人脸检测的常见步骤如下,如果想要将人脸准确地检测出来,需要通过建立人脸模型,获取准确区分人脸的分类器,这里我们使用网上公开的扩展包或已经训练好的分类器。
下图形象地展示了一张图像中的各个像素点数据是如何存储的, 因为图像本身的像素点比较多,下图显示的图像像素数据只是图片左上角20×20大小的部分数据:
注意 在Pygame中,原点(0, 0)位于屏幕左上角,向右下方移动时,坐标值将增大。在1200×800 的屏幕上,原点位于左上角,而右下角的坐标为(1200, 800)。
这几个月一直在做Android的东西,OpenCV的Demo基本没做,正好前两天也刚下载了VS2022,正好借助新的VS2022做个简单的OpenCV图像切割成九宫格的Demo。
使用Graphics2D类的setPaint方法可以为图形环境上的所有后续的绘制操作选择颜色。要想绘制多种颜色,就需要按照选择颜色,绘制图形,再选择颜色,再绘制图形的过程实施。
虽然互联网上有很多关于 OpenCV 的 Haar Cascade 对象检测模块这方面的技术资料,但这篇文章的重点是通俗易懂地解释这些概念,希望这能帮助初学者以简单的方式理解 Python 的 OpenCV 库。
有时你只想渲染纹理的一部分。很多时候,游戏喜欢将多个图像保留在同一张精灵表上,而不是拥有一堆纹理。使用剪辑渲染,我们可以定义要渲染的纹理的一部分,而不是渲染整个对象。
我们使用机器学习的方法完成人脸检测,首先需要大量的正样本图像(面部图像)和负样本图像(不含面部的图像)来训练分类器。我们需要从其中提取特征。下图中的 Haar 特征会被使用,就像我们的卷积核,每一个特征是一 个值,这个值等于黑色矩形中的像素值之后减去白色矩形中的像素值之和。
背景介绍 iPhone十周年纪念之作iPhoneX刚刚发布,其搭载的“刷脸解锁”功能再次将“人脸识别”技术带入大众视野。 借iPhoneX的东风,今天给大家介绍一下人脸检测的关键特征:
前面一章《【干货】C++ OpenCV案例实战---卡片截取(附代码)》我们通过实战练习了怎么截取卡片信息,但是如果遇到了图片中卡片不是正方向的话我们就截取不了,这一篇我们在上面的基础上研究一下卡片的旋转截取。
目标检测中,原始图片的标注过程是非常重要的,它的作用是在原始图像中标注目标物体位置并对每张图片生成相应的xml文件表示目标标准框的位置。本文介绍一款使用方便且能够标注多类别并能直接生成xml文件的标注工具——labelImg工具,并对其使用方法做一个介绍。
<!doctype html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" /> <meta http-equiv="Pragma" content="no-cache" /> <meta http-equiv="Expires" content="-1" /> <meta http-equiv="Cache-Control" co
机器之心报道 编辑:蛋酱、泽南 网友:「它能颠覆整个行业。」 Stable Diffusion 是今年 AI 领域内大火的新技术,得益于 Stability AI 的开源精神,它催生了众多 AI 绘画的应用。相比传统的绘画方法,根据文本生成图像的方法操作简单,画图速度也快,每次生成都会呈现不一样的效果。 随着技术的发展,消费级 GPU 也已能在数十秒内生成图片,人们开始考虑将 AI 绘图能力用于生产力。鉴于 Stable Diffusion 早已开源,开发者将其用来创建做图工具也是情理之中。 比如此前的 A
计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支,旨在让计算机能够理解和解释图像和视频数据。而OpenCV作为一款开源的计算机视觉库,为开发者提供了丰富的工具和函数,用于处理图像、视频、对象检测、特征提取等任务。对于初学者来说,学习OpenCV可能是一项具有挑战性的任务,但通过合适的方法和实践,即使是小白也可以掌握OpenCV的基础知识和技能。
今天我们来看看OpenCV的深度神经网络模块。如果你想要释放神经网络的awesomeness来识别和分类图像中的物体,但完全不知道深度学习如何工作,也不知道如何建立和训练神经网络了,那么我有好消息告诉
AiTechYun 编辑:Yining 今天我们来看看OpenCV的深度神经网络模块。如果你想要释放神经网络的awesomeness来识别和分类图像中的物体,但完全不知道深度学习如何工作,也不知道如何
PIL最重要的类是 Image class, 你可以通过多种方法创建这个类的实例;你可以从文件加载图像,或者处理其他图像, 或者从 scratch 创建。
轮廓特征和轮廓匹配是图像处理中用于描述和比较轮廓的技术。通过提取轮廓的形状、面积、周长等特征,并进行比较和匹配,我们可以实现目标识别、形状分析等应用。在本文中,我们将以轮廓特征和轮廓匹配为中心,为你介绍使用 OpenCV 进行轮廓处理的基本步骤和实例。
您可以通过OpenCV函数cv.add()或仅通过numpy操作res = img1 + img2添加两个图像。两个图像应具有相同的深度和类型,或者第二个图像可以只是一个标量值。
当在屏幕上渲染多个图像时,通常需要让图像具有透明背景。幸运的是,SDL提供了一种使用颜色键控的简单方法来实现这一点。
关于图像标注软件,业界已经有LabelImg、Labelme、VATIC、Label Studio、Prodigy、Datasaur等开源或商业的工具。
注释以PASCAL VOC格式保存为XML文件,这是ImageNet使用的格式。此外,它还支持YOLO格式
在检疫期间,我们的体育活动非常有限,这样并不好。在进行一些居家运动时,我们必须时刻保持高度的注意力集中,以便记录自己每天的运动量。因此我们希望建立一个自动化的系统来实现运动量计算。考虑到我们在深蹲时,有明确阶段和大幅度变化的基本运动,实现对深蹲的计数会相对比较简单。
DarkLabel是一个轻量的视频标注软件,相比于ViTBAT等软件而言,不需要安装就可以使用, 本文将介绍darklabel软件的使用指南。
目前,涉及面部分类的计算机视觉问题,通常都需要使用深度学习。因此在将图像输入神经网络之前,需要经过一个预处理阶段,以便达到更好的分类效果。
接着上次的继续学习。 一 创建一个设置类 每次给游戏添加新功能时,通常也将引入一些新设置。下面来编写一个名为settings的模块,其中包含一个名为Settings的类,用于将所有设置存储在一个地方,以免在代码中到处添加设置。这样,我们就能传递一个设置对象,而不是众多不同的设置。另外,这让函数调用更简单,且在项目增大时修改游戏的外观更容易:要修改游戏,只需修改settings.py中的一些值,而无需查找散布在文件中的不同设置 下面是最初的Settings类: class Settings(): ''
在WinForm中,Brush是用于填充绘制图形的对象,它们提供了不同的填充方式和样式。在绘制图形时,可以通过Graphics对象的Fill方法使用Brush进行填充。以下是一些常见的Brush类型:
OpenCV是一个功能强大的开源计算机视觉和机器学习软件库,它在图像处理和视频分析领域得到了广泛应用。OpenCV最初由英特尔公司于1999年发起并支持,后来由Willow Garage和Itseez(现在是Intel的一部分)维护。它是为了推动机器视觉领域的实时应用而开发的。OpenCV提供了丰富的算法,包括但不限于图像处理、物体和特征检测、物体识别、3D重建等。这些算法经过优化,可以在多种硬件平台上高效运行。OpenCV被广泛应用于面部识别、物体识别、运动跟踪、机器人视觉以及许多其他的计算机视觉应用中。
接上一篇《Android CameraX NDK OpenCV(二)-- 实现Dnn人脸检测》,本篇我们直接在这个基础上做一个小玩意----人脸替换贴图,其实现在相机里很多都有这个功能了,这里就简单的实现一下。
游戏运行中,所有图像文件(PNG、PVR)都被加载成GPU可以理解的OpenGL ES纹理,而精灵则对应着这些纹理图。Cocos2D内置一个纹理缓存管理器(CCTextureCache)来保存这些纹理图,这样可以极大加速创建新精灵,并充分利用已有的纹理图。不利的是,如果收到内存警报,Cocos2D会将当前未使用的纹理图(即引用计数为1的纹理图)全部从内存中清除。 首先我们了解一下和纹理相关的概念。 3.5.1 纹理和纹理图集 所有游戏角色都是以图像的形式存储在iPhone和iPad设备的内存中,通常使用的格式是PNG或JPEG。这些图像一旦被加载入内存,它们将以一种未压缩的纹理格式来存储。PNG是苹果官方推荐的用于iOS设备的图像存储格式。 1 . 纹理(Texture) 游戏角色的图像文件在使用前必须解压缩,并转换成iPhone和iPad的GPU可以理解的格式,同时要加载进RAM(随机存储器),这样的图像称为纹理。GPU原生支持一系列压缩格式,如PVRTC,其他格式必须存储为未压缩的图像数据。OpenGL ES可以使用这些数据在屏幕上绘制图像,所使用的PNG图像文件虽然在闪存中不占用多少空间,但是因为要解压缩,所以会在内存中占用更大的空间。 2 . 纹理图集(TextureAtlas) 对于iPhone和iPad设备而言,内存是非常宝贵的。而且iOS设备的GPU使用共享显存,而不是独立显存,换句话说,GPU将使用主系统的内存来存储纹理图和几何图形。旧版iOS设备的内存是128MB。 让这种内存限制更捉襟见肘的是,旧版iOS设备中,图像填充到纹理中时,其长度和宽度必须使用2的乘方。虽然iPhone 3GS和iPhone 4、iPad等设备支持非2的乘方大小的纹理图,但在Cocos2D中,为了兼容所有设备,仍然使用2的乘方来填充纹理。当然,也可以在ccConfig.h文件中修改这一点。 为了节省内存空间,并减少纹理中的浪费空间,将把这些纹理拼合成为一个大的纹理图,称为纹理图集。纹理图集只是一个大的纹理图而已,其中包含所有的图像。想象有一大张纸,然后把自己的照片都贴在上面,在需要时从纸上把照片剪下来。如果想把所有照片一次性给别人,只需给这一大张纸就行,而不需一张张地递过去。OpenGL ES处理图像也是类似,如果使用纹理图集或精灵表单(Spritesheet)把所有图像一次性交给OpenGL ES来处理,比把单个图像逐个交给OpenGL ES处理要高效。 下面大致介绍CCTexture2D、CCTextureCache和CCTextureAtlas这三个纹理类。 3.5.2 CCTexture2D、CCTextureCache和CCTextureAtlas 在Cocos2D中,使用CCTexture2D(纹理)从图片、文本或源数据中创建OpenGL 2D纹理,所创建的纹理对象使用2的乘方来填充。根据创建CCTexture2D对象的方法不同,纹理的真实图片大小可能和纹理大小略有差异。另外需要注意的是,纹理内容通常是上下颠倒的!关于该类的更多内容,可以参考CCTexture2D.h。 CCTextureCache(纹理缓存)作为单例使用,用于加载和管理纹理。一旦纹理加载完成,下次使用时可使用它返回之前加载的纹理,从而减少对GPU和CPU内存的占用。关于该类的更多内容,大家可以参考CCTextureCache.h。 CCTextureAtlas(纹理图集)用来实现纹理图集。纹理图文件可以是PVRTC、PNG或任何Texture2D所支持的文件类型。CCTextureAtlas(纹理图集)可以对纹理图集的矩形进行实时的更新、添加、删除或重排序。关于该类的更多内容,大家可以参考CCTextureAtlas.h。 在Cocos2D的开发中,CCTexture2D和CCTextureCache在多个方法中都有体现,以CCSprite类的初始化方法之一为例:
人脸检测和关键点定位是计算机视觉中的重要任务,用于在图像或视频中自动检测人脸并定位人脸关键点,如眼睛、鼻子、嘴巴等。这项技术在人脸识别、表情分析、姿态估计等领域具有广泛应用。本文将以人脸检测和关键点定位为中心,为你介绍使用 OpenCV 进行人脸检测和关键点定位的基本原理、方法和实例。
人脸检测,看似要使用深度学习,觉得很高大牛逼,其实通过opencv就可以制作人脸识别的窗口。
目标检测是计算机视觉领域中的一个重要问题,它旨在识别图像中的特定物体并确定其位置。目标检测在许多应用领域中都有广泛的应用,如智能交通、安全监控、医学影像分析等。
随着去年alphago 的震撼表现,AI 再次成为科技公司的宠儿。AI涉及的领域众多,图像识别中的人脸识别是其中一个有趣的分支。百度的BFR,Face++的开放平台,汉王,讯飞等等都提供了人脸识别的API,对于老码农而言,自己写一小段代码,来看看一张图片中有几个人,没有高大上,只是觉得好玩,而且只需要7行代码。
膨胀和腐蚀是图像处理中常用的形态学操作,用于改变图像的形状和结构。在 OpenCV 中,膨胀和腐蚀是基于结构元素的像素操作,可以用于图像增强、边缘检测、图像分割等多个领域。本文将以膨胀和腐蚀操作为中心,为你介绍使用 OpenCV 进行形态学操作的基本步骤和实例。
Cocos Creator 的 SpriteFrame 是 UI 渲染基础图形的容器。其本身管理图像的裁剪和九宫格信息,默认持有一个与其同级的 Texture2D 资源引用。
Harris 角点检测器是检测两个边缘角点的常用方法。 它寻找窗口(也称为邻域或补丁),其中窗口的小移动(想象摇动窗口)使窗口内的像素内容产生大的变化。
Image是一个抽象类,BufferedImage是其实现类,是一个带缓冲区图像类,主要作用是将一幅图片加载到内存中(BufferedImage生成的图片在内存里有一个图像缓冲区,利用这个缓冲区我们可以很方便地操作这个图片),提供获得绘图对象、图像缩放、选择图像平滑度等功能,通常用来做图片大小变换、图片变灰、设置透明不透明等。
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