预期是动态显示变身后的金色头发、光芒和周围附带的电弧，以下是最终效果： 视频中可以看到，金色头发可以根据面部大小进行自动调整，“光芒”在头发外围弱弱展现，电弧也算是动态变换，勉强达成目标 思路 在Python...dlib是一个包含机器学习算法的开源工具包。目前Dlib已经被广泛的用在行业和学术领域，包括机器人，嵌入式设备，移动电话和大型高性能计算环境。 拿到拍摄的图片后，涉及到人脸识别。...Python可以直接调用dlib库进行面部模式识别，其中也包含了准度较高的眼部识别： ? 通过37、38、40、41来确定左眼球位置，43、44、48、47来确定右眼球位置。...针对不同的位置，我将电弧分为三组（其实是通过同一组旋转变换Ps成三组的），l1-l4是放在左侧的，r1-r4是右侧，t1-t4是顶部位置的。...原作者表示一个超级赛亚人太孤单，我来陪他一起变 现在流行的短视频App中的特效，比如加眼镜加口罩加狗头……你都可以用类似方法通过 Python 来实现。
思路 在Python代码中通过opencv启用摄像头拍摄，对获取到的图像通过dlib模块进行面部识别，之后利用PIL模块进行图像处理，添加金色赛亚人头发。...为了加发光特效，我是选用的Win10自带的画图3D软件，其中的喷雾罐效果，在头发外围加了一圈黄色喷雾： ? 添加头发 至于面部识别，我们还是选用前几篇反复提到的dlib模块。...dlib是一个包含机器学习算法的开源工具包。目前Dlib已经被广泛的用在行业和学术领域，包括机器人，嵌入式设备，移动电话和大型高性能计算环境。 我们先将头发缩放添加到dlib的面部模式中： ?...针对不同的位置，我将电弧分为三组（其实是通过同一组旋转变换Ps成三组的），l1-l4是放在左侧的，r1-r4是右侧，t1-t4是顶部位置的。...可以对比，电弧实现了不同形态的变换展示~ 代码下载 后台回复 赛亚人 获取代码和相关素材图片下载，代码已添加详细注释。 最后，欢迎关注并分享给身边也在学Python的朋友吧，谢谢啦~
一、dlib以及opencv-python库安装 介于我使用的是jupyter notebook，所以在安装dlib和opencv-python时是在 ?...和dlib.egg-info ，将这两个文件夹复制到你的python安装的目录下的Lib文件中： — 例如我的python环境为python2.7， — 所以将其放在python2-7文件夹的Python2...二、dlib的68点模型 dlib的68点模型，使用网络上大神训练好的特征预测器，用来进行python代码人脸识别的特征预测。...三、Python实现人脸识别&表情判别 """ 从视屏中识别人脸，并实时标出面部特征点 """ import sys import dlib # 人脸识别的库dlib import numpy as np...self.detector = dlib.get_frontal_face_detector() # dlib的68点模型，使用作者训练好的特征预测器 self.predictor = dlib.shape_predictor
设p1pn是从p1到pn的直线，这条直线把集合S分成两个子集：S1是位于直线左侧和直线上的点构成的集合，S2是位于直线右侧和直线上的点构成的集合。...S1中所有在直线pmaxp1左侧的点构成集合S1,1，S1中所有在直线pmaxpn右侧的点构成集合S1,2，包含在三角形pmaxp1pn之中的点可以不考虑了。...递归地继续构造集合S1,1的上包和集合S1,2的上包，然后将求解过程中得到的所有最远距离的点连接起来，就可以得到集合S1的上包。 接下来的问题是如何判断一个点是否在给定直线的左侧（或右侧）？...p3=(x3, y3)位于直线p1p2的左侧时，该式的符号为正。...可以在一个常数时间内检查一个点是否位于两个点确定的直线的左侧，并且可以求得这个点到该直线的距离。
1.python_matplotlib 输出(保存)矢量图方法 用python的matplotlib画出的图，一般是需要保存到本地使用的。...，但保存矢量图只需要三个参数，即fname, 文件名称，和dpi, the resolution in dots per inch （每英寸点的分辨率）, 以及format, 文件格式。...num1=0表示legend位于图像的左侧垂直线(这里的其它参数设置：num2=0,num3=3,num4=0)。...num1=1表示legend位于图像的右侧垂直线(其它参数设置：num2=0,num3=3,num4=0)。 ...由于legend是一个方框，bbox_to_anchor=(num1, num2)相当于表示一个点，那么legend的哪个位置位于这个点上呢。参数num3就用以表示哪个位置位于该点。
num1=0表示legend位于图像的左侧垂直线(这里的其它参数设置：num2=0,num3=3,num4=0)。 ?...num1=1表示legend位于图像的右侧垂直线(其它参数设置：num2=0,num3=3,num4=0)。 ?...由于legend是一个方框，bbox_to_anchor=(num1, num2)相当于表示一个点，那么legend的哪个位置位于这个点上呢。参数num3就用以表示哪个位置位于该点。...，即’lower left’放置该点，对应该表的‘Location Code’数字为3，即参数num3置为3或直接设为‘lower left’；而当设bbox_to_anchor=(1.05，1)，即legend...放于图像右上角时，为美观起见，需要将legend的左上角，即’upper left’放置该点，对应该表的‘Location Code’数字为2，即参数num3置为2或直接设为‘upper left’。
一点区分 对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有意无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。...所用工具 Anaconda 2 —— Python 2 Dlib scikit-image Dlib 对于今天要用到的主要工具，还是有必要多说几句的。...前期准备 shape_predictor_68_face_landmarks.dat和 dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat都可以在这里找到。...可以看到前两张和候选文件中的本人看起来还是差别不小的，第三张是候选人中的原图，第四张图片微微侧脸，而且右侧有阴影。 2.识别流程 数据准备完毕，接下来就是代码了。...人工智能和全栈开发》2018年07月23日即将在北京开课，120天冲击Python年薪30万，改变速约~~~~ *声明：推送内容及图片来源于网络，部分内容会有所改动，版权归原作者所有，如来源信息有误或侵犯权益
选自towardsdatascience 作者：Maël Fabien 机器之心编译 参与：高璇、张倩、淑婷 本教程将介绍如何使用 OpenCV 和 Dlib 在 Python 中创建和运行人脸检测算法...我们将通过以下方法实现人脸检测： 使用 OpenCV 的 Haar 级联分类器 使用 Dlib 的方向梯度直方图 使用 Dlib 的卷积神经网络 本文代码的 Github 库（以及作者其他博客的代码）链接...那么，该如何加快这个过程呢？ 一旦通过矩形框识别到有用区域，则在与之完全不同的区域上就无需再做计算了。这一点可以通过 Adaboost 实现。 使用积分图像原理计算矩形框特征的方法更快。...积分图像的作用是仅使用四个值简单地计算矩形和。我们来看看它是如何工作的！ 假设我们想要确定一个坐标为 (x,y) 的给定像素的矩形特征。然后，像素的积分图像是给定像素的上方和左侧的像素之和。 ?...考虑到实时人脸检测的速度，我在个人项目中使用了 HOG。 希望这个关于 OpenCV 和 Dlib 的人脸检测的快速教程能对你有所帮助。
很多企业用户和个人站长上云都使用宝塔面板，宝塔面板搭建云服务器使运维成本也直线下降，可随着网站流量的增长，高并发大流量的网站会出现加载缓慢，卡顿，甚至还会出现“该页面无法显示”的尴尬状况，有大预算的哥们可以选择升级高配置的服务器...安装方法：登录宝塔面板，在左侧导航菜单点击【 软件管理 】，找到您正在使用的 php 版本，点击右侧的 【 设置 】 ，进入php 管理界面，在php管理界面点击左侧的【 安装扩展 】，选择您需要的缓存进行安装...配置方法：登录宝塔面板，在左侧导航菜单点击【 软件管理 】，找到您正在使用的 php 版本，点击右侧的 【设置】 ，进入php 管理界面，在php管理界面点击左侧的【 配置修改 】，把 memory_limit...设置方法：登录宝塔面板，在左侧导航菜单点击【 软件管理 】，找到您正在使用的 php 版本，点击右侧的【设置 】，进入php 管理界面，在php管理界面点击左侧的 【性能调整】，选择并发方案，然后保存即可...设置方法：登录宝塔面板，在左侧导航菜单点击【软件管理】，找到您正在使用的 MySQL 版本，点击右侧的 【设置 】，进入 MySQL 管理界面，在 MySQL 管理界面点击左侧的 【 性能调整 】，根据您的服务器配置选择优化方案
选自towardsdatascience 本教程将介绍如何使用 OpenCV 和 Dlib 在 Python 中创建和运行人脸检测算法。同时还将添加一些功能，以同时检测多个面部的眼睛和嘴巴。...我们将通过以下方法实现人脸检测： 使用 OpenCV 的 Haar 级联分类器 使用 Dlib 的方向梯度直方图 使用 Dlib 的卷积神经网络 本文代码的 Github 库（以及作者其他博客的代码）链接...那么，该如何加快这个过程呢？ 一旦通过矩形框识别到有用区域，则在与之完全不同的区域上就无需再做计算了。这一点可以通过 Adaboost 实现。 使用积分图像原理计算矩形框特征的方法更快。...积分图像的作用是仅使用四个值简单地计算矩形和。我们来看看它是如何工作的！ 假设我们想要确定一个坐标为 (x,y) 的给定像素的矩形特征。然后，像素的积分图像是给定像素的上方和左侧的像素之和。 ?...我们还实现了一个更轻量的版本，只用来识别人脸。Dlib 让人脸关键点的检测更加容易，但这是另一个话题。
一点区分 对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有意无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。...所用工具 Anaconda 2 —— Python 2 Dlib scikit-image Dlib 对于今天要用到的主要工具，还是有必要多说几句的。...就像很多库一样，Dlib也提供了Python的接口，安装非常简单，用pip只需要一句即可： pip install dlib 上面需要用到的 scikit-image同样只是需要这么一句： pip install...前期准备 shape_predictor_68_face_landmarks.dat和 dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat都可以在这里找到。...可以看到前两张和候选文件中的本人看起来还是差别不小的，第三张是候选人中的原图，第四张图片微微侧脸，而且右侧有阴影。 2.识别流程 数据准备完毕，接下来就是代码了。
一点区分 对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有无无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。...所用工具 Anaconda 2——Python 2 Dlib scikit-image Dlib 对于今天要用到的主要工具，还是有必要多说几句的。...就像很多库一样，Dlib也提供了Python的接口，安装非常简单，用pip只需要一句即可： pip install dlib 上面需要用到的scikit-image同样只是需要这么一句： pip...前期准备 shape_predictor_68_face_landmarks.dat和dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat都可以在这里找到。...可以看到前两张和候选文件中的本人看起来还是差别不小的，第三张是候选人中的原图，第四张图片微微侧脸，而且右侧有阴影。 2.识别流程 数据准备完毕，接下来就是代码了。
一点区分 对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有意无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。...所用工具 Anaconda 2 —— Python 2 Dlib scikit-image Dlib 对于今天要用到的主要工具，还是有必要多说几句的。...就像很多库一样，Dlib也提供了Python的接口，安装非常简单，用pip只需要一句即可： pip install dlib 上面需要用到的scikit-image同样只是需要这么一句： pip install...前期准备 shape_predictor_68_face_landmarks.dat和dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat都可以在这里找到。...，第四张图片微微侧脸，而且右侧有阴影。
所用工具 Anaconda 2——Python 2 Dlib scikit-image Dlib 对于今天要用到的主要工具，还是有必要多说几句的。...就像很多库一样，Dlib也提供了Python的接口，安装非常简单，用pip只需要一句即可： 1pip install dlib 上面需要用到的scikit-image同样只是需要这么一句： 1pip...前期准备 shape_predictor_68_face_landmarks.dat和dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat都可以在这里找到。...可以看到前两张和候选文件中的本人看起来还是差别不小的，第三张是候选人中的原图，第四张图片微微侧脸，而且右侧有阴影。 2.识别流程 数据准备完毕，接下来就是代码了。...识别的大致流程是这样的： 1先对候选人进行人脸检测、关键点提取、描述子生成后，把候选人描述子保存起来。 2然后对测试人脸进行人脸检测、关键点提取、描述子生成。
"荷兰国旗问题" 是计算机科学中的一个经典题目，它是由Edsger Dijkstra提出的。荷兰国旗由红、白、蓝三色组成。 荷兰国旗问题：现在有若干个红、白、蓝三种颜色的球随机排列成一条直线。...首先，用脚趾头都可以想到的是，最终排序完成后的数组是分成三份的： 红-白-蓝 那总共就三个颜色，我们要区分开来，是不是最少需要两条分隔线？A线的左侧为0，右侧为1。B线的左侧为1，右侧为2。 ?...当然，我们也需要移动一下 C 的位置。（CASE-1） ? 然后我们发现新的 C 位置处等于2，那是不是说明这个元素应该位于 B 的右侧。...主要就这三种 CASE，我们把剩下的图都绘制出来： ? ? ? ? 总结一下： 1）若遍历到的位置为0，则说明它一定位于A的左侧。于是就和A处的元素交换，同时向右移动A和C。...2）若遍历到的位置为1，则说明它一定位于AB之间，满足规则，不需要动弹。只需向右移动C。 3）若遍历到的位置为2，则说明它一定位于B的右侧。
贝叶斯优化：使用像MATLAB的bayesopt之类的工具来自动选择最佳参数，然后你会发现贝叶斯优化比你的机器学习算法有更多的超参数，你变得沮丧，然后回头使用猜测和检查或网格搜索。...这篇文章接下来的部分讨论了这些问题以及dlib实现如何解决这些问题。首先，如果 f(x) 有噪声或不连续，即使只有一点点，它也不能可靠地工作，因为k会变成无穷大。在现实世界的问题中总是会发生这种情况。...不过，我发现在每次迭代中选择最大 upper bound点更好。这个替代版本MaxLIPO就是dlib使用的。...我们还用一条垂直线标注了到目前为止所看到的最佳点的位置。 ?...原文还附有使用这个优化函数的Python代码，具体看这里：http://blog.dlib.net/2017/12/a-global-optimization-algorithm-worth.html
你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它，来管理和识别人脸。...如果没有的话，看这篇安装说明： 如何从macOS或Ubuntu上安装dlib 然后，使用pip3（Python 2的pip2）从pypi安装此模块： 1 pip3 install face_recognition...如果你想了解脸部位置和识别如何工作，而不是取决于黑匣子库，请阅读我的文章。...常见问题 问题：使用face_recognition或运行示例时出现 Illegal instruction(coredumped) 解决方案：dlib使用SSE4或AVX进行编译，但您的CPU太旧，不支持...谢谢 非常感谢戴维斯·金（@nulhom）创建dlib并提供训练有素的面部特征检测和此库中使用的脸部编码模型。有关ResNet上有关面部编码的更多信息，请查看他的博文。
本教程介绍了如何在Windows上下载和安装Anaconda。如何测试您的安装；如何解决常见的安装问题；以及安装Anaconda后的操作。...您的安装位置可能有所不同，因此请记下anaconda的安装位置。在左侧的示例图像中，该路径类似于如果您为步骤4选择了“仅我”。在右侧的示例图像中，该路径类似于如果您为步骤4选择了“所有用户”。...这意味着当您希望使用Anaconda时，您将必须使用Anaconda Navigator或Anaconda命令提示符（位于“ Anaconda”下的“开始”菜单中）（如果不选中该框，则以后随时可以将Anaconda...如果您收到命令 无法识别的 错误（如下面图像的左侧所示），请继续执行步骤3。如果获得与下面图像的右侧类似的输出，则您已经将Anaconda添加到了路径中。 ? ?...3.如果您不知道您的conda和/或python在哪里，请打开 Anaconda Prompt 并键入以下命令。这是在告诉您conda和python在计算机上的位置。 ? ?
，an，每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) 。在坐标内画 n 条垂直线，垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0)。...有没有优化的可能？ 要想优化，就要找出那些重复或不必要的操作，比如容器一条边为最左侧边时，如果它再小于最右侧边，此时绝无必要再挨个尝试其他边了。...同理，如果容器一条边为最右侧时，如果它再小于最左侧边，也没必要遍历其他边。同时保证也能遍历到所有的组合。嗯，该怎么做呢？...(用i表示)或最右(用j表示)，这样它们的差值就是长度的最大值，那么此时的高度就是 min(h(i),h(j)), 我们当然希望min(h(i),h(j))这个值尽可能地大，也就是 max( min(h...(i),h(j) ) )， 那么如何操作，才能找到这个因子的尽可能大的最大值呢？
对于目前手里的这些点，要是能找到一条直线把它们分开就好了，这样我拿到一个新的零件，知道了它的质量和重量，我就可以判断它在线的哪一侧，就可以知道它可能属于好的或坏的零件了。...实际上感知机无法找到一条最佳的直线，它找到的可能是图中所有画出来的线，只要能把所有的点都分开就好了。...如果新的点x在蓝线左侧，那么wx+b0），但实际上预测出来是在左侧（wx+b<0），那就是分错了，结果是负，这时候再加个负号，结果就是正了，再除以w的模长，就是单个误分类的点到超平面的举例
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