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?
我正在尝试将我的动画代码从矩阵转换为双四元数。我读过Ladislav Kavan的论文,据我所知,他提供了一种技术,将您的动画矩阵转换为两个特殊的四元数。然后在GPU上重建原始矩阵。然而,我没能让它工作。当我在我的应用程序中插入代码时,所有的动画都完全扭曲了,这意味着重构的矩阵是不正确的。
然后,我编写了一个c#控制台应用程序来检查这一点,事实的确如此:矩阵在转换前后完全不同。我确实在分解之前对矩阵进行了标准化,但这并不重要,重建的矩阵永远不会相同。我是不是遗漏了什么?也许输入矩阵应该是特定类型的?
以下是我的控制台应用程序代码:
using System;
using System.Coll
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这是密码
tfd = tfp.distributions
tfb = tfp.bijectors
# A common choice for a normalizing flow is to use a Gaussian for the base
# distribution. (However, any continuous distribution would work.) E.g.,
nvp = tfd.TransformedDistribution(
distribution=tfd.MultivariateNormalDiag(loc=[0., 0., 0.]),