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独家 | 利用OpenCV和深度学习来实现人类活动识别（附链接）

想要学习如何利用OpenCV和深度学习来实现人类动作检测，请继续阅读本教程。 在这篇教程的第一部分，我们先来讨论下Kinetics数据集，该数据集用来训练人类活动识别模型。...在那之后我们可以聊聊如何来扩展ResNet, 该网络通常使用2D核函数，而我们将采用3D核函数，这样就引入了活动识别模型可利用的时空维度成分。...我们现在准备开始对帧图像进行循环，并执行人类活动识别： 第34行开始循环我们的帧图像，其中帧的批处理将会经过神经网络（第37行）。 第40-53行用于从我们的视频流中构建帧的批处理。...让我们创建自己的输入帧的二进制对象blob，我们此后把它交给人类活动识别卷积网络来处理： 第56-60行是从输入帧列表中创建二进制blob对象。...随后我们选取最高的预测结果作为这个blob的标签（第66行）。 利用这个标签，我们可以抽取出帧图像列表中每个帧图像的预测结果（69-73行），显示输出帧图像，直到按下q键时就打破循环并退出。

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使用OpenCV和Python生成电影条形码

一旦我们知道了我们想要包含在电影条码中的视频帧的总数，我们就可以循环遍历每个帧并计算RGB平均值，并保存到平均值列表，该列表就是我们实际的电影条码数据。 任务3：显示电影条码。...给定一组帧的RGB平均值列表，我们可以使用这些数据创建显示在屏幕上的实际电影条码可视化。...使用OpenCV生成电影条码 现在我们知道如何确定视频文件中的帧总数——尽管我们还不清楚为什么需要知道它。...——video：这是我们要为其生成电影条码的输入视频文件的路径。 ——output：我们将对输入视频文件中的帧进行循环，并计算每帧的RGB平均值。...对于每个RGB平均值，我们分别对它们进行循环(第10行)并使用cv2.rectangle函数绘制电影条码中的每个条形(第11行和第12行)。

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    Unity基础教程系列(新)（四）——测量性能（MS and FPS）

    通过其工具栏按钮启用后，它将显示发送到GPU的游戏窗口最后一帧的所有绘制命令的列表，这些列表按概要采样分析分组。该列表显示在其左侧。在其右侧显示了特定选定绘制命令的详细信息。...幸运的是，因为各种原因，SetText和Unity的UI update只在编辑器中执行这些内存分配，比如更新文本输入字段。如果我们对一个Build进行剖析，那么我们将不会发现这些分配。...如果某个功能需要更多的计算，则CPU必须做更多的工作，从而降低帧速率。尽管如何计算对GPU没有影响。但如果分辨率相同，GPU将必须执行相同的工作量。...可以使用if-else块来执行此操作，每个块都返回适当的结果。 ? 通过将名称（以int形式）与函数数组的长度减去一个（与最后一个函数的索引匹配）的长度进行比较，可以使该方法与函数名称无关。...（函数循环） 现在，我们可以通过对build进行概要分析来依次查看所有功能的性能。 ? （对循环函数进行Profile） 在我的例子中，所有函数的帧速率都是一样的，因为它从不低于60FPS。

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    寻路优化

    以下是我们实现 A* 算法的方式: 将开始点放入开放列表(open list)中 当开放列表不为空时我们重复执行以下操作: 从开放列表中取出 F 值最小的节点并将他放入关闭列表中(我们后续不会再考虑关闭列表中的节点...分帧寻路.如果你的游戏并不需要在一帧中就获取完整的寻路结果,那么我们就可以使用分帧寻路来优化 A* 算法.我们可以设置一个循环上限,如果 A* 算法在该循环限制内没能完成寻路,我们便暂停当前寻路,并在下一帧继续...通过这个节点数组,我们就可以通过网格的位置(索引)直接访问节点数据,这对于节点遍历非常有用.一旦我们有了节点数据,我们就可以执行 A* 算法了,我们要做的第一步就是在该数组中填充原始节点,我们使用的填充函数是...如果你不知道上述代码里模板参数中的 compare 是什么,你可以简单理解是一种定义了如何比较节点的简单数据结构. ?...CalculateFopt 是一个用来计算节点 G 值 和 H 值 的函数,方法上主要是检查了节点间是对角距离还是水平(或垂直)距离.我们需要做的最后一件事是,当我们搜索到目标点后,如何回溯节点直到返回开始点

    2.2K40

    入门 | 简易指南带你启动 R 语言学习之旅

    我们使用 vector() 函数创建一个空向量，以下代码展示了如何声明一个向量： x <- vector() > character(5) [1] "" "" "" "" "" 列表 R 语言的列表作为容器...和原子向量不同，列表中的变量不局限于单一的数据类型，可以包含任意的数据类型的混合。一个列表可以包含其它列表。 R 语言中的列表可以用 list() 函数创建。...数据是由带有行和列的数据表格表示的。 我们通常在数据帧里读取一个 csv 文件，使用 read.csv() 或 read.table() 函数，然后把 csv 文件的名字作为参数输入函数里来实现的。...我们也可以用 data.frame() 函数来创建一个数据帧。...R 语言里的 for 循环可以在任何列表或矢量中执行。

    1.9K40

    TensorFlow 分布式之论文篇 Implementation of Control Flow in TensorFlow

    解释这些数据流图如何由 TensorFlow runtime 执行，包括在一组混合设备（如CPU、GPU和TPU）上的分布式执行方式。 描述如何对控制流结构进行自动求导。 本文图均来自原始论文。...只要执行帧之间没有数据依赖关系，则来自不同执行帧的操作可以并行运行。 Switch：Switch 运算符会根据输入控制张量 p 的布尔值，将输入张量 d 转发到两个输入中的一个。...如果有多个可用的输入，则无法确定它的输出。 Enter(name)：Enter 操作符将其输入转发到由给定名称唯一标识的执行帧。这个 Enter 操作用于将一个执行帧中的张量传递给一个子执行帧。...对于同一个子执行帧可以有多个 Enter 操作，每个操作都会使子执行帧中的张量可用（异步）。当输入可用时，Enter 操作将执行。一个新的执行帧在执行该帧第一个 Enter 操作时候被实例化。...因为每个分支返回一个张量列表（ref_t或res_f），所以我们需要添加一个 Merge 操作来对该结果列表每个输出的真值/假值进行合并。

    10.6K10

    R语言函数的含义与用法，实现过程解读

    其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输入，可实现分支、循环，用户可自定义功能...它包括条件语句、循环语句、用户自定义的递归函数以及输入输出接口。 (6) R语言是彻底面向对象的统计编程语言。 (7) R语言和其它编程语言、数据库之间有很好的接口。...shot=incomef) 强制转换：如果一个列表的组件与数据帧的限制一致，这个列表就可以通过函数as.data.frame()强制转化为一个数据帧。...这样我们可以很简单的在同一个目录下处理多个问题，而且对每个问题都可以使用x,y,z这样的变量名。 七  从文件中读取数据 7.1 函数read.table() 该函数可以直接将文件中完整的数据帧读入。...前两种形式生成分布式的图形，第一种是数据帧中的变量，第二种是一系列被命名的对象。第三种形式生成y对expr中每个对象的图。

    5.7K30

    R语言函数的含义与用法，实现过程解读

    其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输入，可实现分支、循环，用户可自定义功能...它包括条件语句、循环语句、用户自定义的递归函数以及输入输出接口。 (6) R语言是彻底面向对象的统计编程语言。 (7) R语言和其它编程语言、数据库之间有很好的接口。...shot=incomef) 强制转换：如果一个列表的组件与数据帧的限制一致，这个列表就可以通过函数as.data.frame()强制转化为一个数据帧。...这样我们可以很简单的在同一个目录下处理多个问题，而且对每个问题都可以使用x,y,z这样的变量名。 七  从文件中读取数据 7.1 函数read.table() 该函数可以直接将文件中完整的数据帧读入。...前两种形式生成分布式的图形，第一种是数据帧中的变量，第二种是一系列被命名的对象。第三种形式生成y对expr中每个对象的图。

    4.7K120

    向「假脸」说 No：用OpenCV搭建活体检测器

    因此，我们还需要： 构建图像数据集； 实现可以执行活体检测的 CNN（我们将这个网络称为「LivenessNet」）； 训练活体检测器网络； 创建一个 Python+OpenCV 的脚本，可以通过该脚本使用我们训练好的活体检测器模型...图 3：为了构建活体检测数据集，在视频中检测面部 ROI。 现在有机会看到初始数据集和项目结构了，让我们看看该如何从输入视频中提取出真实面部图像和伪造面部图像吧。...我们还初始化了两个参数——读取的帧的数量和执行循环时保存的帧的数量（31 和 32 行）。 接着要创建处理帧的循环： ? while 循环是从 35 行开始的。...：scikit-learn 中的函数，这个工具可以根据模型性能生成简要的统计报告； ImageDataGenerator：用于数据增强，它生成了一批随机变换后的图像； Adam：适用于该模型的优化器（也可以用...我们还要初始化两个列表来存放数据和类别标签。 46～55 行的循环用于建立数据和标签列表。数据是由加载并将尺寸调整为 32*32 像素的图像组成的，标签列表中存储了每张图相对应的标签。

    1.6K41

    硬货 | 手把手带你构建视频分类模型（附Python演练））

    使用验证集中的帧来评估模型 一旦我们对验证集上的性能感到满意，就可以使用训练好的模型对新视频进行分类 我们现在开始探索数据吧!...请记住，由于我们处理的是大型数据集，因此你可能需要较高的计算能力。 我们现在将视频放在一个文件夹中，将训练/测试拆分文件放在另一个文件夹中。接下来，我们将创建数据集。...我们现在拥有存储在数据框中的所有视频的列表。...测试视频的预测 让我总结一下在查看代码之前我们将在此步骤中执行的操作。...以下步骤将帮助你了解预测部分： 首先，我们将创建两个空列表,一个用于存储预测标签，另一个用于存储实际标签 然后，我们将从测试集中获取每个视频，提取该视频的帧并将其存储在一个文件夹中(在当前目录中创建一个名为

    5.1K20

    用OpenCV搭建活体检测器

    因此，我们还需要： 构建图像数据集； 实现可以执行活体检测的 CNN（我们将这个网络称为「LivenessNet」）； 训练活体检测器网络； 创建一个 Python+OpenCV 的脚本，可以通过该脚本使用我们训练好的活体检测器模型...现在有机会看到初始数据集和项目结构了，让我们看看该如何从输入视频中提取出真实面部图像和伪造面部图像吧。...我们还初始化了两个参数——读取的帧的数量和执行循环时保存的帧的数量（31 和 32 行）。 接着要创建处理帧的循环： while 循环是从 35 行开始的。...：scikit-learn 中的函数，这个工具可以根据模型性能生成简要的统计报告； ImageDataGenerator：用于数据增强，它生成了一批随机变换后的图像； Adam：适用于该模型的优化器（也可以用...我们还要初始化两个列表来存放数据和类别标签。 46～55 行的循环用于建立数据和标签列表。数据是由加载并将尺寸调整为 32*32 像素的图像组成的，标签列表中存储了每张图相对应的标签。

    1.1K30

    R语言动态可视化：制作历史全球平均温度的累积动态折线图动画gif视频图

    p=9766  在某些情况下，你可能希望通过在每帧中添加数据并保留先前添加的数据来进行动画处理。 现在，我们将通过制作点线图的动画来探索。...使用for循环绘制并保存每年的图表 要制作点和线的累积动画，我们需要编写一个循环为每帧创建一个单独的图像。...这部分代码将遍历列表中的每个条目：for (y in years)。 该代码使用相同的原理来绘制并保存每年的图表： 该代码如何工作 对于每一年，y该代码首先都会使一个称为R的R对象。...然后，它创建一个名为的R对象chart，这是从该数据绘制的静态ggplot2图表。 然后，使用该ggsave函数以定义的尺寸和分辨率保存该图表，从而在循环上进行进度更新。...制作动画，在模拟人类对全球平均气温的影响与自然影响之间进行切换 循环动画还可以用于在不同状态或数据的筛选视图之间切换。

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    如果 .apply() 太慢怎么办？

    如果我们想要将相同的函数应用于Pandas数据帧中整个列的值，我们可以简单地使用 .apply()。Pandas数据帧和Pandas系列（数据帧中的一列）都可以与 .apply() 一起使用。...但如果数据有数百万行，需要多长时间？我这里没有展示，但是需要几十分钟。这么简单的操纵是不可接受的，对吧？ 我们应该如何加快速度呢？ 这是使用 NumPy 而不是 .apply() 函数的技巧。...因此，要点是，在简单地使用 .apply() 函数处理所有内容之前，首先尝试为您的任务找到相应的 NumPy 函数。 将函数应用于多列 有时我们需要使用数据中的多列作为函数的输入。...唯一需要做的是创建一个接受所需的数量的NumPy数组（Pandas系列）作为输入的函数。...这比对整个数据帧使用的 .apply() 函数快26倍！！ 总结 如果你尝试对Pandas数据帧中的单个列使用 .apply()，请尝试找到更简单的执行方式，例如 df['radius']*2。

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    如何用Python检测视频真伪？

    在视频数据中，每一帧都是一个巨大的数组。该数组通过指定数量的红、绿、蓝进行混合来告诉我们每个位置上每个像素的颜色。...如果以前看过这一帧，则将它添加到另一个字典（dupframes）的列表中，这个字典包含了其他一模一样的帧。...中 seen_frames[hashed] = x dup_frames[hashed] = [x] # 返回重复帧列表的列表 return [dup_frames...情况变复杂了 该程序的作用是确定相同的帧，这样我就能知道视频是在循环播放。让我们来看看上面两幅图像的后2秒的帧（帧5936 + 60和帧2048462 + 60）是什么样的。...这意味着我们的哈希函数需要： 足够的宽松，两个仅因为压缩而产生噪声的帧的哈希值是相同的 足够的灵敏，两个相邻帧的哈希值是不同的 这可能很复杂。

    1.5K30

    STM32之CAN通信

    ID的帧数据； 远程发送请求位，用于区分该帧是数据帧还是远程帧，显性信号（0）代表数据帧（Data Frame），隐性信号（1）代表远程帧（Remote Frame）； 控制段（Control Field...）：7位长度，隐性信号，表示帧的结束； 当CAN总线网络中有多个CAN节点设备时，某一CAN设备发出数据帧，总线上所有设备(无过滤时)都获取该数据帧中仲裁段中的ID，如果是自己关注ID的数据，则获取数据段的内容...其中比较重要的是主控制寄存器（CAN_MCR）和位时序寄存器（CAN_BTR）。主控制寄存器主要控制CAN的工作模式，在后面设置CAN协议初始化时，实现对该寄存器的修改。...前面介绍CAN协议介绍到，在CAN总线网络中，总线上的所有设备都获取总线数据帧中ID，如果是自己关注的ID，则继续获取数据段的内容。当总线上报文过多时，每个CAN设备将频繁获取报文，消耗比较大。...为0至99的100个报文，现在只需要ID为0-5的报文，筛选器该如何设置？

    1.6K10

    Chromium 最新渲染引擎--RenderingNG

    生成「属性树」(property trees) 滚动Scroll:通过修改属性树(上一阶段生成的数据信息)，来更新文档或者可滚动元素的偏移量 绘制Paint: 计算显示列表(display list)用于描述如何从...进程关系 「渲染进程(render process)」:对「网站」进行渲染、动画、滚动和数据输入的处理。...「存在多个渲染进程」 「浏览器进程(browser process)」:对「浏览器UI」进行渲染、动画和数据输入的处理，并且负责将数据转发到正确的渲染进程。...❞ ---- 浏览器进程 浏览器进程架构 「渲染和合成线程」：响应浏览器用户界面中的输入，将其他输入「导航」到正确的渲染组件中，并且对浏览器UI进行排版和绘制 「渲染和合成辅助线程」：执行「图像」解码任务或解码任务...Viz将合成帧绘制到「屏幕上」 处理输入事件input event ❝在bar.com中执行click事件 ❞ 在浏览器进程browser process中产生了一个输入事件（鼠标、触摸或键盘）。

    1.6K10

    解决python封装Logging模块后，log位置显示错误的问题

    额外加了一个将日志存入数据库的功能。 大概是像下面这样子： 但是在封装的过程中，出现了一个问题：log中，不能正确显示打日志的地方的代码位置了。...表现如图所示： 我们希望打log的时候显示的代码位置是出错的地方的位置，但是这里显示的是logService类中的代码位置。这该怎么办呢？...我们再回到findCaller()函数： 我们可以看到，在获取到logging.error()所在的栈帧之后，执行了一个f=f_back的操作。...然后下方的while循环对于stacklevel>1的情况，不断的往更深层追踪栈帧。 看到这里，我们已经可以回答最初的问题了：如何解决log位置显示错误的问题？...当你对这一基本原理熟悉之后，就能很顺理成章的解决本文所述的问题了~

    1.5K21

    《游戏引擎架构》阅读笔记 第二部分第5章

    这样，分配过程都在用户模式下执行，完全避免了进入操作系统的上下文切换。第二，通过对定制分配器的使用模式(usage pattern）做出多个假设，定制分配器便可以比通用的堆分配器高效得多。...（P196 3） 含对其功能的分配器：每个变量和数据对象都有对齐要求。8位整数可对齐至任何地址，32位整数或浮点变量则必须4字节对齐，128位SIMD矢量值通常需要16字节对齐。...（P197 3） 单帧和双缓冲内存分配器：几乎所有游戏都会在游戏循环中分配一些临时用数据。这些数据要么可在循环迭代结束时丢弃，要么可在下一迭代结束时丢弃。...若后来再读取内存，而该数据已在缓存中，那么数据就可以直接从缓存载入寄存器，这比读取主内存快得多。仅当要求的数据不在缓存中，才必须存取主内存。这种情况名为缓存命中失败( cache miss）。...并且，当顺序存取数据时（即不会在连续的内存块中“跳来跳去”)，便能造成最少次缓存命中失败，因为CPU不需要把相同区域的内存重载入缓存线。 链接器通用规则：1、单个函数的机器码几乎总是置于连续的内存。

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