，识别率也一般。...import cv2 import numpy as np import os import shutil # OpenCV有三种人脸识别的算法： # Eigenfaces 他是通过PCA来处理的。...)生成特征脸识别器实例模型， # 然后应用 cv2.face_FaceRecognizer.train()函数完成训练， # 最后用cv2.face_FaceRecognizer.predict()函数完成人脸识别...函数cv2.face_FaceRecognizer.train() # 函数 cv2.face_FaceRecognizer.train()对每个参考图像进行 EigenFaces 计算，得到一个向量。...# None = cv2.face_FaceRecognizer.train( src, labels ) # 其中： # src：训练图像，用来学习的人脸图像。
调用opencv训练好的分类器和自带的检测函数检测人脸人眼等的步骤简单直接： 1.加载分类器，当然分类器事先要放在工程目录中去。...分类器本来的位置是在*\opencv\sources\data\haarcascades（harr分类器，也有其他的可以用，也可以自己训练） 2.调用detectMultiScale()函数检测，调整函数的参数可以使检测结果更加精确...就成了这样下面这样，最后一个文件夹里面是我自己的头像照片： 这里有一点值得注意：保存的图像格式是*.jpg的，而不是跟原数据集一样是*.pgm的。...而且这种重复性的工作估计也没人想去做。所以我们可以用命令行的方式简化工作量；或者用opencv自带的Python脚本来自动生成。 命令行方式是这样的。...也挺麻烦的。 好在opencv教程里面为我们提供了自动生成csv文件的脚本。
import cv2 import numpy as np images=[] images.append(cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/coins.png',cv2...，也称Fisher判别分析法。...例子： Fisher线性判别分析是要找到一条最优的投影线，满足： ● A、B组内的点之间尽可能地靠近 ● C的两个端点之间的距离（间距离）尽可能地远离 retval=cv2.face.FisherFaceRecognizer_create...如果最近的距离比设定的阈值threshold还要大，函数返回“-1” None=cv2.face_FaceRecognizer.train(src, labels) src表示输入图像 labels表示标签...label, confidence=cv2.face_FaceRecognizer.predict(src) src表示输入图像
这个新关键字可通过numpy的all和any函数直接使用或在numpy.ndarray的方法中使用。 任意可广播的布尔数组或标量都可以设置为where。...可直接通过numpy使用，也可在numpy.ndarray的方法中使用。 任意可广播的布尔数组或标量都可以设置为where。如果用户未设置where，默认为True，以评估数组中的所有元素的函数。...它可以通过 numpy 直接使用，也可在 numpy.ndarray 的方法中使用。 任何可广播布尔数组或标量都可以设置为 where。...这个新关键字可以通过numpy的all和any函数直接使用，也可以在numpy.ndarray的方法中使用。 任何可广播的布尔数组或标量都可以被设置为where。...这个关键字既可以通过numpy直接使用，也可以在numpy.ndarray的方法中使用。 任何可广播的布尔数组或标量都可以设置为 where。
https://github.com/zstar1003/OpenCV-Learning 图像的加法运算 OpenCV的cv2.add()对两张相同大小和类型的图像进行加法运算，或对一张图像与一个标量进行加法运算...下面这段程序比较了OpenCV 加法和Numpy直接相加的区别。 需要注意的是，常见RGB图像的颜色空间是8位，即RGB数值范围为0—255。...图像的叠加 图像加权叠加函数： cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]]) → dst dst = src1...* alpha + src2 * beta + gamma 参数说明： scr1, scr2：ndarray 多维数组，表示一个灰度或彩色图像 alpha：第一张图像 scr1 的权重，通常取为 0...，默认等于 src1.depth() 返回值：dst，加权加法运算结果的图像数组 示例代码： """ 不同尺寸图叠加 """ import cv2 import numpy as np imgL =
简单地从网络中选取一些图像，我们必须提取以每个图像中显示的字符为中心的子图像。...为了训练识别器，我们需要给它提供一个图像数组(训练图像)和一个将相应标签保存为数字(标签)的数组。...(); const lbph = new cv.LBPHFaceRecognizer(); eigen.train(trainImages, labels); fisher.train(trainImages..., labels); lbph.train(trainImages, labels); 还可以将一些参数传递给识别器的构造函数来对它们进行微调，但为了简单起见，我们将使用默认设置。...从逻辑上讲，训练方法期望训练图像和标签数组的长度相同，标签数组必须包含至少2个不同的标签。 3.识别面部 就是这样!
(2) JavaCV和OpenCV的性能比较 大多数时候两者性能相差不大，某些OpenCV函数能够并行化处理而JavaCV不行，但是JavaCV还绑定了很多其他的图像处理库，功能也足够强大。...②传递预览图像的字节数组到Native层，然后将字节数组处理成RGB或者RGBA的格式[具体哪种格式要看你的图像处理函数能否处理RGBA格式的，如果可以的话推荐转换成RGBA格式，因为返回的也是RGBA...网上有很多的文章讨论如何转换：一种方式是使用一个自定义的函数进行编码转换(可以搜索到这个函数，例如这篇文章Camera image->NDK->OpenGL texture)，另一个种方式是使用OpenCV...中的Mat和cvtColor函数进行转换，接着调用图像处理函数，处理完成之后，将处理的结果保存在一个整形数组中(实际上就是RGB或者RGBA格式的图像数据)，最后调用Bitmap的方法将其转换成bitmap...优点是依赖还不算多而且可能要写的Native层代码也不多。
不使用cv.getTickCount，而使用time.time()函数。然后取这两个时间的差值。 OpenCV中的默认优化 OpenCV的许多函数都使用SSE2，AVX等进行了优化。...如果你也考虑到数组的创建，它可能达到100倍的速度。(Numpy的开发者们正在解决这个问题)。 注意:Python的标量操作要比Numpy的标量操作快。...所以对于包括一个或两个元素的操作，Python标量比Numpy数组更好。当数组的大小稍微大一点时，Numpy有优势。 我们将再试一个例子。...注意:通常情况下，OpenCV函数比Numpy函数快。所以对于同样的操作，OpenCV函数是首选。但是，也可能有例外，特别是当Numpy使用视图而不是拷贝时。...尽可能地将算法/代码矢量化，因为Numpy和OpenCV是为矢量操作而优化的。 利用高速缓存的一致性。 除非有必要，否则不要对数组进行复制。尽量使用视图来代替。阵列的复制是一个昂贵的操作。
翻译及二次校对：cvtutorials.com 目标 学会: • 访问像素值并修改它们 • 访问图像属性 • 设置感兴趣的区域（ROI） • 分割和合并图像 本节中几乎所有的操作都主要与Numpy而不是...要想用OpenCV写出更好的优化代码，需要有良好的Numpy知识。 （例子将在Python终端中显示，因为大多数只是单行的代码） 访问和修改像素值 让我们先加载一个彩色图像。...对于单个像素的访问，Numpy数组方法，array.item()和array.itemset()被认为更好。...这个函数需要以下参数。 • src - 输入图像 • top, bottom, left, right - 相应方向的边框宽度，以像素数计 • borderType - 定义要添加的边界类型的标志。...(图片是用matplotlib显示的。所以红色和蓝色通道将被替换）。
如果这两种类型都是list子类型(允许可跟踪依赖项跟踪中的“list”和“_ListWrapper”进行相等比较)，那么这两种类型也将被认为是相同的。...在运行此函数时，用户不能修改nest中使用的任何集合。参数：structure:任意嵌套结构或标量对象。注意，numpy数组被认为是标量。...结构中的所有结构必须具有相同的特性，返回值将包含具有相同结构布局的结果。参数：func:一个可调用的函数，它接受的参数和结构一样多。...*structure:标量、构造标量的元组或列表以及/或其他元组/列表或标量。注意:numpy数组被认为是标量。...注意:numpy数组和字符串被认为是标量。flat_sequence:要打包的扁平序列。expand_composites:如果为真，则复合张量，如tf。SparseTensor和tf。
你可能已经猜到了，NumPy 使用的是它自己的数值数据类型，它们比 Python 的数据类型粒度要细。通常这都不是问题，因为大部分时候 Python 和 NumPy 中的不同数据类型可以自动转换。...向量化和广播 如果你对一个标量和 NumPy 数组求和，那么 NumPy 会执行按元素的操作。也就是说，你不用亲自遍历每一个元素。NumPy 社区称之为向量化（vectorization）。...通用函数 通用函数（universal function，简称 ufunc）会对 NumPy 数组中的每个元素执行操作。...没有提供对应的 ufunc，并且数组足够小的话，这样写也可以。...], , 2.23606798, 2.44948974]]) NumPy 的一些 ufunc 也可以用作数组的方法。
代替cv.getTickCount，使用time.time()函数。然后取两次相差。 2、opencv的默认优化 许多 OpenCV 函数都是使用 SSE2、 AVX 等进行优化的。...如果你还考虑阵列的创建，它可能会快100倍。酷吧？（大量开发人员正在研究此问题） 注意 Python标量操作比Numpy标量操作快。...因此，对于包含一两个元素的运算，Python标量比Numpy数组好。当数组大小稍大时，Numpy会占优势。 我们将再尝试一个示例。...注意 通常，OpenCV函数比Numpy函数要快。因此，对于相同的操作，首选OpenCV功能。但是，可能会有例外，尤其是当Numpy处理视图而不是副本时。...由于Numpy和OpenCV已针对向量运算进行了优化，因此将算法/代码向量化到最大程度。 利用缓存一致性。 除非需要，否则切勿创建数组的副本。尝试改用视图。数组复制是一项昂贵的操作。
在某些情况下，这种变化意味着返回的是视图而不是输入数组。...(gh-19388) 新函数 np.show_runtime 添加了一个新函数 numpy.show_runtime，用于显示机器的运行时信息，除了显示构建相关信息的 numpy.show_config...在某些情况下，这个变化意味着返回的是视图而不是输入数组。...(gh-19388) 新函数 np.show_runtime 已添加一个新函数 numpy.show_runtime，用于显示机器的运行时信息，除了 numpy.show_config 显示构建相关信息...(gh-19388) 新函数np.show_runtime 添加了一个新函数numpy.show_runtime，用于显示机器的运行时信息，此外numpy.show_config显示了与构建相关的信息。
OpenCV 基本使用 ❤️读取图片 显示图像是 OpenCV 最基本的操作之一，imshow()函数可以实现该操作。...如果使用过其他 GUI 框架背景，就会很自然第调用 imshow()来显示一幅图像。imshow()函数有两个参数：显示图像的帧名称以及要显示的图像本身。...【示例】将图片灰度 # 灰色显示 import cv2 as cv src = cv.imread('1.png') cv.imshow('input image', src) # cv2 读取图片的通道是...所有的人脸识别算法在它们的train()函数中都有两个参数：图像数组和标签数组。这些标签表示进行识别时候某人人脸的ID，因此根据 ID 可以知道被识别的人是谁。...调整后的区域中调用 predict()函数，该函数返回两个元素的数组：第一个元素是所识别个体的标签，第二个是置信度评分。
这意味着某些输入，其中第二个参数既不是数据类型也不是 NumPy 标量类型（例如字符串或像int或float这样的 python 类型），现在将与传入np.dtype(arg2).type保持一致。...这只影响使用低级 C-API 进行手动转换（而不是完整数组转换）的代码，单个标量值或使用PyArray_GetCastFunc，因此不应影响绝大多数用户。...这意味着某些输入，其中第二个参数既不是数据类型也不是 NumPy 标量类型（例如字符串或 Python 类型，如int或float），现在将与传入np.dtype(arg2).type保持一致。...这意味着某些输入，其中第二个参数既不是数据类型也不是 NumPy 标量类型（如字符串或像int或float这样的 Python 类型），现在将与传入np.dtype(arg2).type一致。...这只影响使用低级 C-API 进行手动转换（而不是完整的数组转换）的代码的单个标量值，或者使用PyArray_GetCastFunc，因此不应影响绝大部分用户。
原始图像也被记录下来，因此以后无需再进行显示。...numpy数组后，可以直接定义x和y值。...使用泄漏的Relu而不是正常的Relu是为了使负值仍然被考虑在内。这增加了收敛速度。鉴别器执行二进制分类，因此在最后一层使用S形，并使用二进制交叉熵作为损失函数。...(d_model, g_model, gan_model, [X,y]) 该脚本定义图像形状，并调用函数来构造GAN的不同部分。...我们认为图像是模糊的，因为真正的256 x 256图像不是很复杂，而且有许多可能使机器掉色的颜色。右边的图像（计算机生成）可以分割成正方形。如果计算这些平方，它将与卷积层的过滤器数量匹配！ ?
——《微卡智享》 本文长度为2548字，预计阅读8分钟 前言 前三章介绍了pyTorch训练的相关，我们也保存模型成功了，今天这篇就是使用C++ OpenCV的DNN模块进行手写图片的推理。...这个暂时不是本篇要解决的问题，我们先看看怎么实现的导出模型和推理。...momentnum = 0.5 ##生成图用的数组 ##预测值 predict_list = [] ##训练轮次值 epoch_list = [] ##loss值 loss_list = [] model...labels).sum().item() currentpredicted = (100 * correct / total) ##用global声明toppredicted,用于在函数内部修改在函数外部声明的全局变量..., dim=1) print(_) print(predicted) outlabels = predicted.numpy().tolist() print(outlabels) ##定义输出输出的参数名
.+0.j]]) 数组标量 数组标量是类型/类 float32，float64 等的实例。为了处理操作数的统一性，NumPy 将标量视为零维数组。...详情请参见 numpy.recarray. 行主序 参见行主序和列主序。NumPy 默认以行主序创建数组。 标量 在 NumPy 中，通常是数组标量的同义词。...形状 显示 ndarray 每个维度的长度的元组。元组本身的长度即为维度的数量（numpy.ndim）。元组元素的乘积即为数组中的元素数量。详情请参见 numpy.ndarray.shape。...为了利用这一点，使用 NumPy 的程序员取消了 Python 循环，而是使用数组对数组操作。向量化 既可以指 C 的卸载，也可以指结构化 NumPy 代码以利用它。...潜在的缺点是对视图的写入也可能改变原始数组。如果这是一个问题，NumPy 需要创建一个物理上不同的数组 - 一个copy.
def sigmoid(x): """ 计算sigmoid函数 :param x: 任意大小的标量或者numpy数组 :return: sigmoid(x) "...实现上述传播的成本函数及其梯度 :param w: 权重，一个numpy数组大小(num_px * num_px * 3,1) :param b: 偏差,一个标量 :param...:param X_train: 由形状的numpy数组表示的训练集(num_px * num_px * 3, m_train) :param Y_train: 由形状(1,m_train)的numpy...# 定义sigmoid函数 def sigmoid(x): """ 计算sigmoid函数 :param x: 任意大小的标量或者numpy数组 :return:...:param X_train: 由形状的numpy数组表示的训练集(num_px * num_px * 3, m_train) :param Y_train: 由形状(1,m_train)的numpy
tf.convert_to_tensor( value, dtype=None, name=None, preferred_dtype=None, dtype_hint=None)该函数将各种类型的...它接受张量对象、数字数组、Python列表和Python标量。...所有标准的Python op构造函数都将此函数应用于它们的每个张量值输入，这使得这些ops除了接受张量对象外，还可以接受numpy数组、Python列表和标量。...注意:当Python列表或标量中不存在浮点数和字符串类型时，此函数与默认Numpy行为不同。将抛出一个错误，而不是静静地转换None值。参数：value:类型具有注册张量转换函数的对象。...可能产生的异常：TypeError: If no conversion function is registered for value to dtype.RuntimeError: If a registered
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