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?
请描述您的问题
标题:2017腾讯云11.11大促 给你实实在在的优惠
地址:https://cloud.tencent.com/act/double11?fromSource=gwzcw.592705.592705.592705
浏览器信息
Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/61.0.3163.100 Safari/537.36
我正在从事一个涉及人脸检测、人脸识别(基于facenet)、年龄/性别检测和面部表情分析的项目。对于每个提到的特性,我有一个tensorflow图,它工作得很好。现在,我需要将所有这些代码合并到一个代码中。我的做法如下:
with tf.Graph().as_default():
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options, log_device_placement=False))
with sess.as_default():
#configure my
我正在通过opencv制作人脸识别应用程序。我可以检测人脸,而且我在资源中几乎没有人脸。我很看重这个地方:
// These vectors hold the images and corresponding labels.
vector<Mat> images;
vector<int> labels;
Mat testSample = images[images.size() - 1];
int testLabel = labels[labels.size() - 1];
images.pop_back();
labels.pop_back(