1写在前面 ---- 工作中遇到，人脸识别前希望通过姿态评估指标清洗掉一部分不是正面朝探头的数据，简单整理 博文内容涉及基于 OpenCV 和 Dlib头部姿态评估的简单Demo 理解不足小伙伴帮忙指正...只需 git 克隆，安装需要的 pytohn 依赖，就可以开始使用了，但是需要说明的是 Dlib 基于 HOG特征和SVM分类器的人脸检测器速度快但是检测很一般，很多脸都检测不到，实际情况中可以考虑使用深度学习模型来做关键点检测...dlib.get_frontal_face_detector() 是 dlib 库中的一个函数，用于获取一个基于HOG特征和SVM分类器的人脸检测器。该函数返回一个可以用于检测图像中人脸的对象。...import math import uuid # 头部姿态检测（dlib+opencv） detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor...700，就将其高度和宽度分别缩小为原来的1/3，然后使用双三次插值的方法进行缩放。
基于OpenCV与Dlib的行人计数开源实现 PyImageSearch昨天发布的行人计数的Blog，详述了使用OpenCV和Dlib库中的检测和跟踪算法如何完成该功能。...下面是视频结果演示： ? ?...(欢迎关注“我爱计算机视觉”公众号，一个有价值有深度的公众号~) 主要算法思想： 1.使用检测算法得到目标位置，并进行索引编号； 2.计算目标位置的中心； 3.使用跟踪算法跟踪步骤1得到的目标位置； 4....计算新目标位置的中心，按照与步骤2中位置的距离关系，分配编号到新的目标位置上； 5.循环使用3、4； 6.每隔30帧调用一次检测算法。...使用OpenCV中MobileNet-SSD和Dlib中的相关滤波跟踪，达到了实时的行人计数效果。 点击阅读原文，可以在原网站阅读英文原文。
环境 windows 10 64bit opencv 4.5.3 前言 看到有小伙伴在聊，如何将目标检测的结果保存成视频的相关问题？本篇我们就来看看。...opencv保存视频 在绝大多数的目标检测项目中，都是使用opencv这个开源的计算机视觉库来进行图片、视频或者摄像头的读写。...cap.release() out.release() cv2.destroyAllWindows() 主要是VideoWriter对象，这里需要几个重要参数，输出文件名、宽width、高height、帧率fps和fourcc...为什么不内置h264 这主要是许可证的问题，libx264是基于GPL的，而ffmpeg要使用libx264的话，必须--enable-gpl，而opencv则用的是MIT许可。...具体的，可以看看这个链接 https://github.com/opencv/opencv-python/issues/299
往期目录 视频人脸检测——Dlib版（六） OpenCV添加中文（五） 图片人脸检测——Dlib版（四） 视频人脸检测——OpenCV版（三） 图片人脸检测——OpenCV版（二） OpenCV...环境搭建（一） 更多更新，欢迎访问我的github：https://github.com/vipstone/faceai 前言 Dlib的人脸识别要比OpenCV精准很多，一个是模型方面的差距，在一方面和...视频人脸检测是图片识别的高级版本，图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——Dlib版（四）》 除了人脸识别用的是Dlib外，还是用OpenCV读取摄像头和处理图片（转为灰色），所以给出相关的文档...技术实现 有了OpenCV的视频人脸检测，Dlib也大致相同除了视频识别器模型的声明和使用不同，具体的细节请参考，视频人脸检测——OpenCV版（三） 那篇已经讲的很细致了，在这就不具体叙述了。...和Dlib的视频识别对比，有两个地方是不同的： 1.Dlib模型识别的准确率和效果要好于OpenCV； 2.Dlib识别的性能要比OpenCV差，使用视频测试的时候Dlib有明显的卡顿，但是OpenCV
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...第一个方法:通过pip在命令窗口安装，cd进入 Python Scripts文件夹，然后执行pip install dlib-19.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl（dlib的whl...包名字），如果import不成功就用pip install dlib==19.6.1 一般都能import成功。...第二个方法：pycharm 点击加号直接搜索到dlib库直接添加，无需再安装cmake和boost ======= 如果安装不成功，或者已经通过pip安装好了导入不进pycharm，要注意解释器的问题...，新建环境，base 解释器选择Python安装的位置，以后每新建都选择这个新建的环境，表示用一个统一的环境来解释程序，所有库都通用。
OpenCV不仅能够很方便的加载和保存图片，而且对于视频的加载与保存也可以很简单的通过OpenCV中的函数轻松实现。本篇主要介绍如何加载保存视频。...视频和图片是不同的东西，但是我们可以将视频看成是一帧一帧的图像，因此在OpenCV中将读取视频分成两个部分： 打开视频设备或者视频文件，此时的视频设备主要指的是摄像头； 将视频按帧进行读取，想要显示视频的时候...read()函数和imshow()函数，下面通过代码演示打开视频设备以及视频文件并显示。...打开我笔记本电脑中的摄像头（此时需要注意要在设置中开启摄像头权限）并显示出来 ? 执行效果，会打开一个窗口，刷新率为15ms，还是挺灵活的，当然你可以设置延迟大一点。 ? ?...接下来看看如何使用OpenCV打开视频文件并显示，其实和上面的类似。首先准备一个视频文件，此时我的视频文件叫做"love.avi"，我将文件放在当前目录下。 ? 执行效果： ?
前言 Dlib的人脸识别要比OpenCV精准很多，一个是模型方面的差距，在一方面和OpenCV的定位有关系，OpenCV是一个综合性的视觉处理库，既然这么精准，那就一起赶快来看吧。...视频人脸检测是图片识别的高级版本，图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——Dlib版（四）》 除了人脸识别用的是Dlib外，还是用OpenCV读取摄像头和处理图片（转为灰色），所以给出相关的文档...技术实现 有了OpenCV的视频人脸检测，Dlib也大致相同除了视频识别器模型的声明和使用不同，具体的细节请参考，视频人脸检测——OpenCV版（三） 那篇已经讲的很细致了，在这就不具体叙述了。...完整的代码如下： # coding=utf-8 import cv2 import dlib detector = dlib.get_frontal_face_detector() #使用默认的人类识别器模型...和Dlib的视频识别对比，有两个地方是不同的： 1.Dlib模型识别的准确率和效果要好于OpenCV； 2.Dlib识别的性能要比OpenCV差，使用视频测试的时候Dlib有明显的卡顿，但是OpenCV
本文主要介绍 RabbitMQ的常见问题 延迟消息问题：如何实现消息的延迟投递？ 消息堆积问题：如何解决数百万级以上消息堆积，无法及时消费问题？...接下来我们简单模拟一下 条件1 所产生的场景 1、首先声明一个死信交换机和死信队列 我们这边是使用简单的注解方式直接生成 生成死信交换机和死信队列 通过 RabbitMQ 控制台界面可以看出已经成功生成...条件2 的模拟场景 1、声明死信交换机与死信队列（上述已完成） 2、声明延迟队列并指定死信交换机 同样控制台查看创建结果，并且我们发现不止有 DLX 和 DLK 标志，还多了个 TTL ，说明该队列是延迟队列...到 延迟队列，一步步认识了如何实现延迟消息的功能，然后我们进行一个小小的总结： 问题1：什么样的消息会成为死信？...延迟队列插件 声明一个交换机，并将 delayed 属性设置为 true 发送消息时，添加 x-delay 头，值为超时时间 问题4：延迟队列的使用场景 延迟发送短信通知 订单自动取消 库存自动回滚
但是从根本上讲，这个问题比任何一个问题都要深入，涉及编解码器本身以及围绕可伸缩流视频出现的打包和分段问题，这两者都会增加固有的延迟。...为了更好地解决流媒体的延迟问题，让我们使用这篇文章来探索提供视频和音频的方法，这些视频和音频绝对、肯定地必须在现在就存在(套用曾经流行的联邦快递(FederalExpress)口号)。...在零延迟本地交付用例中，标准的分段打包流式传输方法非常失败，但问题早在打包步骤之前就出现了，并且问题就出现在了音视频流式传输的核心：编码器。...这意味着，如果要以零延迟传送视频，则通常必须在传送时间的一半内（即，在8毫秒范围内）对视频帧进行编码。 这个问题让我们想起了帧间流视频的致命弱点：P和B帧。...要达到零帧延迟，需要大量的计算能力，并且Kennington指出，现有的基于标准的MPEG编解码器具有价格和功耗问题，而不仅仅是基本的质量和延迟问题。
项目概述篇：系统介绍人脸识别项目的系统架构设计、项目关键技术说明、项目业务需求分析、项目业务流程设计； 环境部署篇：提供C++和Python两种编程语言的版本，系统介绍项目开发环境概述、DLib框架源码编译...、项目工程文件创建、项目开发环境配置、项目性能优化设置； 程序设计篇：从实时视频采集开始，涵盖人脸区域检测、人脸特征点标定、人脸对齐、人脸比对和活体检测等全部技术环节的代码设计、运行演示和执行结果输出；...，人脸区域检测和人脸特征点标定的算法原理和实现机制，让大家对人脸识别与机器学习、深度学习进行有效关联； 学习框架篇：系统介绍主流深度学习框架，重点就本课程用到Dlib深度学习框架进行介绍，通过dlib深度学习实战案例...1和dlib深度学习实战案例2，两个完整的案例，让大家对dlib的深度学习框架有一个直观的认识； 二、正文 2.1 程序逻辑 Python实时视频采集程序主要流程共分为10个步骤，具体如下图所示：...2.2 接口说明 python实时视频监控采集功能的实现，主要是采用了opencv开源框架提供的摄像头管理类：VideoCapture。该类的主要方法和属性如下图所示： ?
原文：OpenCV - 计算相机和视频的帧速率FPS[译] - AIUAI 原文：How to find frame rate or frames per second (fps) in OpenCV...- 2015.11.12 OpenCV 库中的 VideoCapture 类主要处理视频读取以及从连接的相机中获取图像帧....基于VideoCapture 中的 get(PROPERTY_NAME) 方法可以获取到视频文件的很多信息....在 OpenCV 的文档中，所述的是，get(CAP_PROP_FPS) 和 get(CV_CAP_PROP_FPS) 方法给出了每秒帧数....计算视频的帧速率FPS 可以直接采用 OpenCV 的 get 方法计算视频文件的帧速率. 2.1. Python 实现 #!/usr/bin/env python #!
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 ?.../ 或者 https://github.com/davisking/dlib 下载压缩包 下载完成后，解压缩 在安装dlib前需要安装Boost和Cmake，dlib19之后你需要安装vs2015以上的...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...-7\Lib\site-packages中 — 这时，就已经完成了dlib的配置 opencv-python安装方法 在Anaconda Prompt下输入以下命令 pip install opencv-python...，propId设置的视频参数，value设置的参数值 self.cap.set(3, 480) # 截图screenshoot的计数器 self.cnt = 0 def learning_face(self
背景: 剪辑平台中需要处理大量的视频，对视频内容的理解，离不开对视频的降维操作，一般流程是进行抽帧。...抽帧操作是很多视频处理的第一步，也是基础数据的一步，大量算法模型离不开帧数据的训练，而高质量的视频,它的fps(每秒帧数)很大，这就造成了处理高清视频时，抽帧速度会成为整个视频处理的瓶颈，本文将对比目前主流的两个视频读取库..., openCV和decord进行对比。...流程： 我们以m3u8文件流进行测试，m3u8视频流，是有多个连续的ts文件组成，浏览器加载ts序列，每个ts是一定的时间连续不断的进行播放，我们按照固定帧率进行抽取，并裁减，最后保存图片，流程如下:...google了就说要重新安装下python，或者重新删掉venv都不是太靠谱，还有建议用源码裸装的，自己也不想太麻烦，总感觉这是个小问题，后来静下心来重新看下，发现公司的这个库里没有cp39这个包，难怪装不了
上几篇给大家讲了OpenCV的图片人脸检测，而本文给大家带来的是比OpenCV更加精准的图片人脸检测Dlib库。...点击查看往期： 《图片人脸检测——OpenCV版（二）》 《视频人脸检测——OpenCV版（三）》 dlib与OpenCV对比 识别精准度：Dlib >= OpenCV Dlib更多的人脸识别模型，可以检测脸部...人脸的68个特征点 ?...安装dlib 下载地址：https://pypi.org/simple/dlib/ 选择适合你的版本，本人配置： Window 10 + Python 3.6.4 我现在的版本是：dlib-19.8.1...下载好的模型文件，我的存放地址是：C:\Python36\Lib\site-packages\dlib-data\shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 解压
这是一个利用dlib进行关键点定位 + opencv处理的人脸对齐、换脸、关键点识别的小demo。...原文来自于《Switching Eds: Face swapping with Python, dlib, and OpenCV》 该博文的github地址中有所有的code。...《川普撞脸希拉里(基于 OpenCV 的面部特征交换)-2》 变脸 变脸贴图： 从这几张： ? ? ? 组合变成这几张： ? ? ?...提取一：关键点定位与画图 import cv2 import dlib import numpy import sys import matplotlib.pyplot as plt SCALE_FACTOR...warped_corrected_im2 ，correct_colours函数，将 im2 的皮肤颜色进行修正，使其和 im1 的颜色尽量协调（类似下图） ?
其拥有大量贴纸、滤镜效果、视频过渡效果等，使你的视频或照片时刻都要保持狂拽炫酷吊炸天的姿态。只需几步操作，就可将你的视频或照片进行修饰。...你还可以将你制作的视频导出到图库，或者通过微信、QQ等社交软件分享给你的好友。下面让我们来看一下具体是如何操作的吧！...有关macOS和Ubuntu的其他dlib安装指南可以在以下位置找到: https://gist.github.com/ageitgey/629d75c1baac34dfa5ca2a1928a7aeaf.../image 'JUST CASUALLY LIFTING' '20KGs HERE' 将类似的内容存储在当前目录中: 如果你已经安装了dlib，并想要使用它而不是opencv检测器，则需添加选项: -...-detector dlib 如果你想查看检测的结果，请添加–debug选项: Opencv(–debug): Dlib(– detector dlib –debug): 一切都是可配置的。
先是把贴图换成了写轮眼图片，再就是将单纯的图片展示改成了opencv调用摄像头，对实时获取的图片进行加工再予以展示，形成视频的效果： 思路 通过opencv模块启用电脑摄像头，将拍到的图片利用dlib模块进行面部识别...opencv opencv是一个很神奇的计算机视觉库，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。...最终生成效果图后，再将效果图实时展现，形成摄像头视频画面。 dlib 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。...opencv和PIL不太熟练，放出的代码也是很稚嫩的，有要改进的欢迎反馈哈，感谢！
但是，在首页添加一个视频并不仅仅是随便找个人，然后加个 25mb 的视频，那会让你的所有的性能优化都付之一炬。 ? Lazy pandas love lazy loading....除了和我的同事们强调视频体积小和压缩视频的重要性以外，也希望在代码上有一些奇迹发生。...这里要注意的问题是，即使我正在 标签中使用 ，但我还没为这些 设置 src 属性。...window.innerWidth < 992 ) { return; } this.videos.forEach(this.loadVideo.bind(this)); } 这里我们所做的就是找到这个页面上所有我们希望延迟加载的视频...如果这个视频可以播放，那么我就会拿到之前传的 can play，然后试一下是否可以播放这个视频。
但是，在首页添加一个视频并不仅仅是随便找个人，然后加个 25mb 的视频，那会让你的所有的性能优化都付之一炬。 我参加过一些团队，他们希望给首页加上类似的全屏视频背景。...除了和我的同事们强调视频体积小和压缩视频的重要性以外，也希望在代码上有一些奇迹发生。...这里要注意的问题是，即使我正在 标签中使用 ，但我还没为这些 设置 src 属性。...window.innerWidth < 992 ) { return; } this.videos.forEach(this.loadVideo.bind(this)); } 这里我们所做的就是找到这个页面上所有我们希望延迟加载的视频...即使是一个 3-5mb 的视频，对于一些网速慢的用户来说，这也带来了显著的流量节省。
编译：yxy 出品：ATYUN订阅号 本教程将教你如何使用dlib和Python执行目标跟踪（object tracking）。阅读今天的博客文章后，你将能够使用dlib实时跟踪视频中的目标。...import cv2 在这里我们导入我们所需的包如dlib、imutils和OpenCV。...dlib需要转换为RGB色彩空间（OpenCV默认BGR）。 在运行时，可以通过命令行参数传递输出视频路径（视情况选择）。所以，如果有必要，我们将初始化我们的视频写入器 上 线17-20。...有关使用OpenCV将视频写入磁盘的更多信息，请参阅：https://www.pyimagesearch.com/2016/02/22/writing-to-video-with-opencv/ 接下来...然后，如果我们编辑输出视频，我们释放视频写入器（第7和8行）。 最后，我们关闭所有OpenCV窗口并发布视频流（第11和12行）。
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