LBF landmark 检测器 Ptr facemark = FacemarkLBF::create(params); facemark->setFaceDetector((FN_FaceDetector...完整的程序代码如下： #include #include #include #include using namespace cv; using namespace cv::face; using namespace std; const String lbpfilePath = "D...landmark 检测器 Ptr facemark = FacemarkLBF::create(params); facemark->setFaceDetector((FN_FaceDetector...COLOR_BGR2GRAY); else gray = image.getMat().clone(); equalizeHist(gray, gray); std
用过std和boost的function对象和bind函数的童鞋们都知道这玩意用起来腰不酸了，腿不疼了，心情也舒畅了。...先上一个简单得示例： std::string str; std::function func = std::bind(&std::string::at, &str); bool is_empty...首先，需要知道的是，bind函数返回的是一个叫bind_t的模板类。并且这是个可调用对象（重载了operator()操作符）。 接下来主攻第一个问题，它怎么处理不同类型的的参数绑定。...绑定期传入的参数在回答上一个问题的时候我们就知道是放在了bind_t的list成员里，那么怎么样可以少写代码处理剩下的参数传递呢？ !...使用过boost的bind和function的童鞋应该看到过它里面的一个注意事项，就是如果bind的函数参数是引用类型，应该在执行bind函数时使用引用包装（boost::ref或者std::ref）。
用过std和boost的function对象和bind函数的童鞋们都知道这玩意用起来腰不酸了，腿不疼了，心情也舒畅了。...先上一个简单得示例： std::string str; std::function func = std::bind(&std::string::at, &str); bool is_empty...首先，需要知道的是，bind函数返回的是一个叫bind_t的模板类。并且这是个可调用对象（重载了operator()操作符）。 接下来主攻第一个问题，它怎么处理不同类型的的参数绑定。...绑定期传入的参数在回答上一个问题的时候我们就知道是放在了bind_t的list成员里，那么怎么样可以少写代码处理剩下的参数传递呢？...使用过boost的bind和function的童鞋应该看到过它里面的一个注意事项，就是如果bind的函数参数是引用类型，应该在执行bind函数时使用引用包装（boost::ref或者std::ref）。
C++11 中增加了许多的新特性。 在本文中，我们来聊一下lambda表达式，闭包，std::function以及std::bind。...std::function可以hold住任何可以通过“()”来调用的对象，包括： 普通函数 成员函数 lambda std::bind（见下文）后的结果 std::function的语法是这样： template...这个时候，我们可以用 std::bind 。 std::bind的语法是这样的： template bind (Fn&& fn, Args&&... args); std::bind可以将调用函数时的部分参数先指定好，留下一部分在真正调用的时候确定。...但是在C++中，这样做是很麻烦的一个事情。因为，回调函数的类型我们很难定义。 但是，结合std::function和std::bind，一切变得容易多了。
前言 一次偶然，发现完全同一份代码，在不同机器上find出现两个不同执行结果，本文旨在研究find的“诡异”行为，找出背后的原因。...问题分析 对于字符串版本的find，出现不同的结果。小技巧：加上编译选项“-D_GLIBCXX_DEBUG”，方可DEBUG进入find。...单个字符版本find源码 gcc-4.1.2版本的find源码，gcc-4.8.2的实现相同。...结论 一些低版本的find实现存在bug，存在溢出。...注：std::string::size_type实际为size_t，是一个无符号整数类型，在i386上为4字节无符号整数类型，在x86_84上为8字节无符号整数类型，对应的有符号类型为ssize_t。
OpenCV基于Landmark实现人脸交换 川剧是中国最知名的戏曲剧种之一，变脸是川剧表演的特技之一，在对象传承上有着严格的师门派别。有点扯远啦，回来！...一：原理与流程 基本原理是利用OpenCV的级联检测器实现人脸检测然后基于Landmak的LBF模型实现人脸68个关键点提取，基于关键点数据实现三角剖分与维诺图计算，经过几何变换之后得到mask区域，再利用...二：代码实现 1.创建Landmark关键点检测器 // 人脸检测与Landmark68个关键点检测 CascadeClassifier face_cascade; face_cascade.load(...LBF landmark 检测器 Ptr facemark = FacemarkLBF::create(params); facemark->setFaceDetector((FN_FaceDetector...); imwrite("D:/face_swap_demo.png", output); 三：运行效果 原图一 ?
来看一个问题： 在使用C++ STL的vector时，下面三种写法有什么不同呢？其内存分配是怎么样的呢？...std::vector vec; std::vector* Vec = new std::vector(); std::vector vec; 首先，说结论吧（假设Ｔ是一个定义好的类...可以看到std::vector中的元素A是在栈上创建的。而且是在push_back的时候将栈上对象通过拷贝复制到堆上去的。...所以，我个人觉得两者的主要区别在于：std::vector和std::vector中元素T都是存储在栈上，而且std::vector不用手动管理内存空间，而std::vector会比std::vector多一个拷贝构造的过程。
为什么会造成这个问题呢, 我们需要结合std::move和lambda的原理看下。...这也是本文的问题所在。那么std::move实际上是做了什么事情呢？...结合本文最初的问题，在lambda中move没有生效，显然也是std::move强转的类型不是std::vector&&, 才导致了没有move成功。...那么这里问题就来了，当调用operator()时, 该闭包类所有的成员变量也是被const修饰的，此时对成员变量调用std::move 将会引发上文提到的，强转出来的类型将会是**const string...我们最初的问题lambda中std::move失效的问题，也是因为这个原因。但这个也很符合const函数的语义: const函数是不能修改成员变量的值。 解决方案 那么，这个应该怎么解决呢？
在上篇博文C++ std::vector元素的内存分配问题中我们已经明确了使用std::vector容器时元素在内存中的创建情况。...所以，我个人觉得使用std::vector vec;这种类型的最省时省力。...我们还是看原来的例子： #include #include using std::cout; using std::vector; class A { public...A的拷贝构造函数... A的析构函数... A的析构函数... 在main函数中我们创建了一个std::vector容器，创建了一个A对象，并将创建的A对象加入到std::vector容器中。...所以，这样使用std::vector我们就不用担心对象的析构问题，因为std::vector会帮我们做最后的析构操作。
现有的工作通常将跨模态映射制定为一个回归任务，这存在着回归到平均值的问题，导致人脸运动过度平滑。...▌Diffused Heads: Diffusion Models Beat GANs on Talking-Face Generation 作者单位：弗罗茨瓦夫大学；帝国理工学院；Wrocław University...▌SFI-Swin: Symmetric Face Inpainting with Swin Transformer by Distinctly Learning Face Components Distributions...在本文中，我们打算通过使用单独检查每个脸部器官真实性的多个判别器和一个基于变换器的网络来解决脸部图像修补任务中的对称性问题。我们还提出了 "对称性集中得分 "作为衡量修复后的人脸图像的对称性的新指标。...因此，为了解决上述问题，本文提出了一种基于transformer网络的多模态多尺度算法，旨在通过微表情的两种模态特征--运动特征和纹理特征来充分学习微表情的局部多粒度特征。
还记的这篇OpenCV即时上手可学习可商用的项目 接下来准备把其中的代码公开，欢迎一起交流学习 人脸识别是个说小不小的工程，在完成这个项目之前，先把人脸检测熟悉一下。...人脸检测用到的函数如下： void detectMultiScale( InputArray image, CV_OUT std::vector<Rect...cout << "检测人脸用时：" << t * 1000 / getTickFrequency() << "ms (不计算加载模型的时间）" << endl; namedWindow("face_detect...(),CV_8UC3); //人脸检测只试用于灰度图像 Mat gray; Pic2Gray(camerFrame, gray); //直方图均匀化(改善图像的对比度和亮度...::Mat face; cv::Point text_lb; for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++) {
virtual void cv::FaceRecognizerSF::alignCrop ( // 对齐 InputArray src_img, InputArray face_box...其中识别人脸比对的方法如下： void FaceAlgo::matchFace(cv::Mat &frame, std::vector> &infoList...: infoList) { cv::Mat aligned_face, feature; faceRecognizer->alignCrop(frame, face->...item : this->face_models) { //std::cout<<"face_models.item :" << item.first << std::endl...matchedName); } // std::coutname << std::endl; // std
opencv_traincascade 训练方法，参考本人的博客：Here； xml和video下载地址：Here。...core/core.hpp> #include #include using namespace std...Number of file to be saved string filename; // Function Headers class faceDetection { private: std...faceDetection() { } // Function detectAndDisplay void faceDetection::detectAndDisplay(Mat frame) { // 报错问题所在...// std::vector faces; Mat frame_gray; Mat crop; Mat res; Mat gray; string
js中this指向问题及call，apply，bind的区别# 1 this指向# 1.1 what is 'this'?...，解析的时候也是跟call一样顺序对应； call、apply没有返回值，而bind改变完this指向后会返回一个改变完this指向之后的原函数的拷贝 可以再次进行调用。...b = { name: '二二', age: '24' } a.say() a.say.call(b, '男', '爬山') a.say.apply(b, ['男', '密室逃脱']) // bind...可以向cally一样传参，例如: a.say.bind(b, '男', 'UNO')() // 但由于bind返回的仍然是一个函数，所以我们还可以在函数调用的时候再进行传参。...例如： a.say.bind(b)('男', 'UNO') 运行的结果如下： 3 小结# 关于this指向、call、apply、bind的记录本篇就总结到这里，在日常使用脚手架、组件开发时可能会用的地方比较少
::Mat &raw_image, std::vector &face_list) { if (raw_image.empty()) { std::cout...，并返回一个适应模型输入的结果 get_input_data_cv(raw_image, input_data, in_w, in_h, mean_vals, norm_vals, 0);...::Mat frame; //cv::VideoCapture capture(0); cv::VideoCapture capture("/home/chaucer/face_detect...(frame, face_info); cout << "face_info " << face_info.size() << endl; for (auto face...: face_info) { cv::Point pt1(face.x1, face.y1); cv::Point pt2(face.x2, face.y2
::dnn::DetectionModel::detect( InputArray frame, // 输入图像 std::vector & classIds, // 输出类别index...std::vector & confidences, // 得分 std::vector & boxes, // 目标框 float confThreshold = 0.5f...代码演示 以OpenCV深度神经网络模型自带的SSD人脸检测为例，首先需要运行： samples\dnn\face_detector文件夹下的 download_weights.py 文件下载模型，下载之后...(false); face_detector.setInputCrop(false); 然后对输入的图像或者视频的每一帧调用detect方法进行人脸检测即可： face_detector.detect(...::getTickFrequency() / (cv::getTickCount() - start); double time = (cv::getTickCount() - start) /
关于OpenCV网上的学习资料非常多，尤其是很多比较专业的技术博客，对学习计算机视觉的筒子们真的是个非常好的帮助~踩在这些巨人们的肩膀上，我打算一步一个脚印从零开始学习，在博客里记录下遇到的问题及解决方法...（四）出现的问题及解决方法 1. ...问题1：将.xml文件 String face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml" 改为绝对路径 String face_cascade_name...using namespace cv的作用？...解释：一般放在使用#include语句包含相应头文件后.如果没有这个语句，那么在这个命名空间的相关资源就需要带上cv前缀，如cv::Mat，表示的是使用命名空间cv中的Mat；而有了using namespace
SeetaFace6提供了人脸的11个模型，本体验用到了其中7个。 已用到：人脸检测，关键点检测，人脸识别，性别，年龄，眼睛，活体检测； 未用到：带口罩识别，人脸追踪，人脸姿态，质量评估。...支持端侧与云部署，当前开源版本的三个不同模型输的特征向量维度与推理速度： ?...代码演示部分，废话太多了，直接上代码： #include #include //用到seetaface的7个模块 #include <seeta...#pragma comment(lib,"SeetaQualityAssessor300.lib") #endif using namespace seeta; using namespace std..., face.y, face.x + face.width, face.y + face.height, frame); } Scalar title_color(0x00, 0x8C,
("test.jpg") gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 首先检测人脸，返回的是框住人脸的矩形框 faces = faceCascade.detectMultiScale... #include using namespace std; using namespace cv; String face_cascade_name...face_cascade.load(face_cascade_name)) { printf("--(!)...; break; } std::vector faces; Mat frame_gray; cvtColor...faces[i], Scalar(255, 0, 0), 2, 8, 0); Mat faceROI = frame_gray(faces[i]); std
这会消除组件缩放偏差的问题。 4.使用奇异值分解计算旋转部分。可以在维基百科上看到关于解决正交 Procrustes 问题的细节。 5.利用仿射变换矩阵返回完整的转化。...，很快会看到这个问题： 这个问题是两幅图像之间不同的肤色和光线造成了覆盖区域的边缘不连续。...用这种方法两图像之间光线的差异只能在某种程度上被修正。例如，如果图像1是从一侧照亮，但图像2是被均匀照亮的，色彩校正后图像2也会出现未照亮一侧暗一些的问题。...也就是说，这是一个相当简陋的办法，而且解决问题的关键是一个适当的高斯核函数大小。如果太小，第一个图像的面部特征将显示在第二个图像中。过大，内核之外区域像素被覆盖，并发生变色。...): points = cv2.convexHull(points) cv2.fillConvexPoly(im, points, color=color) def get_face_mask(
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