展开

关键词

自己动手制作“平均”【1】

有趣的“平均” 大家想必看到过很多合成的“平均”图片吧。 有按国家、民族合成的: ? 也有针对政要明星合成的,例如这张,韩中日三国明星平均: ? “平均”的历史 虽然现在很流行,但是,其实平均的历史相当悠久。 1878年,英国的弗朗西斯·高尔顿爵士(Sir Francis Galton)发明了一种创造出“平均”面容的技术。 ? 虽然高尔顿爵士的初衷没有达到,合成平均的方法却保留了下来。 更多细节请看:https://www.learnopencv.com/delaunay-triangulation-and-voronoi-diagram-using-opencv-c-python/ . + In(xin, yi_n)] 由此,我们也就得到了n张平均。 用这个方法,我们可以得到6位美国总统的平均: ? 他们平均之后的样子是这样的: ? 上面的过程看着还挺复杂是不是?

2.8K80

自己动手制作“平均”【2】

【NOTE-2】既然是要做平均,最好都是选用正面、端正姿态的人脸,面部表情最好也不要过于夸张。 根据这两点,我们发现:证件照非常合适用来做平均。 笔者从中切割出1100+张面孔,构造了如下这张基于大合影的平均。 ? 用Caffe制作区分性别的“平均” 当笔者把自己部门的平均给同事看之后,马上有同事问:为什么只平均了男的? 从大合影中提取的,一般年龄差距不会太大(考虑大多数合影场合),种族也相对单一,性别却大多是混合的,如果不能区分男女,合成的平均意义不大。 如果能自动获得一张的性别信息,然后将男女的照片分开,再构造平均显然合理的多。 于是,又在网上找了一个性别分类模型,用来给人脸照片划分性别。 ,就可以得到男女不同的平均了!

80990
  • 广告
    关闭

    腾讯云精选爆品盛惠抢购

    腾讯云精选爆款云服务器限时体验20元起,还有更多热门云产品满足您的上云需求

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    python 计算简单移动平均

    本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44580977/article/details/102015974 简单移动平均使用,window 参数表示使用前20个数据求平均 df_stockload['Ma20'] = df_stockload.Close.rolling(window=20).mean()#增加M20移动平均线 print(df_stockload.head

    1.2K30

    python list 平均 分割 等分

    1.1K20

    python 实现 AI 换

    AI 换实现 科普:我们人眼看到连续画面的帧数为 24 帧,大约 0.04 秒,低于 0.04 就会卡成 ppt。 原视频转图片 提取原视频音源 图片面部识别并更换 变化后的图片转视频 音频和视频融合 环境:python3.7 + pycharm-2019.1 + ffmpeg FFmpeg 官网 使用实例: 提取音频 -f mp3 1.mp3 2.合成视频和音频 ffmpeg -i 没有声音.mp4 -i 提取生成的.mp3 -strict -2 -f mp4 合成的.mp4 需要的库文件: opencv-python 对象编码成JSON字符串 this_json2 = simplejson.loads(this_json) #将已编码的 JSON 字符串解码为 Python 对象 faces = 不过目前是实现了从宋祖儿---> 朴信惠换术, ---- 标题:python 实现 AI 换 作者:cuijianzhe 地址:https://solo.cjzshilong.cn/articles

    10710

    python识别_京东JDD猪识别比赛「建议收藏」

    pig_face_recognition 京东JDD猪识别比赛 pytorch-baseline 1.运行环境 TeslaK20c集群单节点双卡 Red Hat 4.4.7-3 Python 2.7.13 ColorJitter以及Normalize. 4.train from scratch or fitune from imagenet 尝试多种resnet和densenet网络,最后选择较好的结果进行平均融合

    5120

    Python实现AI换功能

    需要用到的接口: 获取人脸信息的接口:https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/detect 实现换的接口 :https://api-cn.faceplusplus.com = res_json['faces'] list = faces[0] rectangle = list['face_rectangle'] return rectangle #第二步:实现换 : 换的图片路径 :param image_url: 换后生成图片所保存的路径 :param number: 换的相似度 """ #首先获取两张图片的人脸关键点 face1 = find_face 要换的: ? 换后: ? 总结 到此这篇关于Python实现AI换的代码的文章就介绍到这了,更多相关Python实现AI换内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

    84910

    python小程序:无限求和平均

    一旦输入‘done’,打印总和、个数与平均值。如果用户输入的不是数字,使用try和except捕获异常,打印错误信息,然后跳过继续执行循环。 print('总和为:' + str(sum)) 11 print('输入个数为:' + str(num)) 12 print('平均数为

    37840

    Python案例】基于OpenCV换效果

    欢迎关注本文首发公众号:Python学习实战。公众号主要发布Python相关技术文章,分享Python实用案例、面试问答题、Python基础巩固等内容。 0 前言 当前基于深度学习的人工智能的换技术比较多,但实际上,对于一些相同角度、相似肤色换场景其实无须通过深度学习模型即可达到比较好的效果。 本文基于OpenCV针对相同脸部角度、相似肤色场景实现完美换。 5 源码获取 关注公众号:Python学习实战 公众号聊天界面回复:dlib获取人脸68个关键点调用源码。 公众号聊天界面回复:换 获取完整源码。 也欢迎关注我的公众号:Python学习实战, 第一时间获取最新文章。 [关注【Python学习实战】]

    21230

    Python签到系统(附源码)

    介绍 利用Python语言、Flask框架、Dlib库、MySQL数据库等工具设计并实现一套基于Web端的刷签到系统。 学生可以在闲暇时在系统录入人脸,等到上课签到时,只需在网页上刷即可完成签到,签到页实时显示签到人信息,整个过程简便流畅。同时,也实现了与考勤相关的一系列功能,满足用户需求。 实现工具 语言:Python 工具库:Dlib OpenCV 框架:Flask Bootstrap 数据库:MySQL 数据库设计 共设计了六张表: attendance:学生的考勤情况 course: student_course:学生选课情况 student_faces:学生的人脸特征 students:所有学生信息 teachers:所有老师信息 功能 教师端 新建课程 开发或关闭选课 导入选课记录 课程刷签到 考勤查询与修改 考勤导出 拍照权限设置 批量导入账号(管理员教师) 学生端 人脸录入 选退课 考勤查询 其他 用户登录 登陆时间提醒 修改密码 拦截器 总结 本项目主要采用了Python语言基于Flask

    13620

    平均颜色

    np.uint8) cv2.drawContours(mask,[cnt],0,(255,255,255),-1)#绘制图像实心轮廓 meanVal=cv2.mean(o,mask=mask)#计算平均颜色 .destroyAllWindows() meanVal= (179.3629094095739, 179.3629094095739, 179.3629094095739, 0.0) 算法:平均颜色 ,也称平均灰度,是图像的各个通道的均值,应用在颜色识别、色彩搭配、马赛克滤镜等领域。 mean_val=cv2.mean(img, mask = mask) img表示输入图像 mask表示掩码 注意:函数cv2.mean()处理的对象是灰度图像而不是彩色图像,灰度图像的各个通道的平均颜色一样 对于彩色图像,提取各个通道的图像,每个通道独立计算平均颜色。

    4920

    手把手:用OpenCV亲手给小扎、Musk等科技大佬们做一张“平均”(附Python代码)

    完整的python代码可在后台回复“平均”获取。 让我们先来看两张文摘菌好奇的平均。 成功男性科技界企业家平均长什么样? 下图是小扎,马斯克,拉里·佩奇,和杰夫·贝索斯的平均。 按常理说,平均不应该很平庸吗?为什么平均吸引人? 根据进化假说,有性繁殖的动物会寻找长着平均的伴侣,因为偏离平均值可能产生不利的突变。平均也是对称的,因为的左边和右边的变化是平均的。 美国总统的平均:从Carter到Obama 文摘菌将以美国总统的为例(因为美国总统像清晰且高度一致!),给大家介绍生成平均的关键技术步骤,完整的python代码可在后台回复“平均”获取。 Delaunay三角剖分细节请看这里(https://www.learnopencv.com/delaunay-triangulation-and-voronoi-diagram-using-opencv-c-python 欢迎评论猜他们都是谁呀:) 如果你也想自己制作平均,可以在大数据文摘后台回复“平均”获取Python代码。

    70670

    python从SUMO中获取车辆平均行驶时间

    </tripinfos> 为了计算车辆的平均行驶时间,其实就是提取出每一个车辆记录中的duration属性,然后相加取平均。 2.python代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Dec 03 18:50:50 2015 @author: Luyixiao """ import (t['duration']) average = sum/len(list)#calculate the average time for per vehicle 很简单的一个处理就可以获取车辆平均滞留时间

    1.4K50

    Python之求数组元素的平均

    Python 环境:Python 2.7.12 x64 IDE :     Wing IDE Professional  5.1.12-1 题目:  求数组元素的平均值 #求数组元素的平均值 a=[1,4,8,10,12

    2.5K60

    Python实现摄像头实时换

    大家好,我是盟主~ 今天刷B站刷到这样一个视频,他用代码实现了摄像头实时换

    19420

    python识别_一种猪的识别方法与流程

    ; S6.根据所述训练好的识别猪的模型,自动处理所述猪图片,包括以下步骤: S61.对步骤S3获得的猪图片输入所述训练好的识别猪的模型,通过Tensorflow系统判断输入的猪图片是否包含有效的猪图片并返回判断结果 3、通过猪图片和标注的坐标信息,细化识别区域,提高识别的准确率。 4、有效的猪图片包括正图片和侧图片,可以进行多方位的猪识别,降低识别误差。 ,总共猪图片的数量达到2.25亿张,用Opencv标准库的方法保存这些猪图片,这些猪图片包括有效的猪图片和无效的猪图片; S4.将猪图片进行筛选和标注,保留有效的猪图片和标注猪图片的坐标信息 ; S6.根据训练好的识别猪的模型,自动处理猪图片,包括以下步骤: S61.对步骤S3获得的猪图片输入训练好的识别猪的模型,通过Tensorflow系统判断输入的猪图片是否包含有效的猪图片并返回判断结果 其中,步骤S3的将视频源数据处理成猪图片通过以下步骤实现:采用python语言根据视频源数据实现建立每头猪只的主目录和包含在主目录下的子目录,并调用Opencv标准库的方法读取该视频源数据的帧,将帧转化为猪图片

    7530

    如何用200行Python代码换张

    在这篇文章中我将介绍如何写一个简短(200行)的 Python 脚本,来自动地将一幅图片的替换为另一幅图片的。 ? ? 这个过程分四步: 检测脸部标记。 该脚本使用 dlib 的 Python 绑定来提取面部标记: ? Dlib 实现了 Vahid Kazemi 和 Josephine Sullivan 的《使用回归树一毫秒脸部对准》论文中的算法。 特征提取器(predictor)需要一个粗糙的边界框作为算法输入,由一个传统的能返回一个矩形列表的人脸检测器(detector)提供,其每个矩形列表在图像中对应一个

    32120

    指数加权平均

    指数加权平均,是一种计算平均值的一种方法,起源于对伦敦气温的研究。 计算平均值最直观的方法,求和除以值的数目。比如求伦敦一个月的气温平均值,你把所有的温度加起来除以一个月的天数即可。 下面我们介绍另一种求每一天平均气温的方法,即指数加权平均。 指数加权平均计算方法 Vt=βVt−1+(1−β)θtV_{t}=\beta V_{t-1}+(1-\beta)\theta_{t}Vt​=βVt−1​+(1−β)θt​ VtV_{t}Vt​表示计算的当天平均气温 VtV_{t}Vt​即计算的当天平均气温,β\betaβ取0.9时,它近似了11−β=10\frac{1}{1-\beta}=101−β1​=10 天的平均气温。 如何理解 ? 指数加权平均占用很少一部内存,并且实现起来只需要一两行代码,在数据量很大的时候优势明显。

    45720

    计算平均

    /* 功能:计算平均分 日期:2013-04-01 */ #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<math.h> int main(void min:five; //求平均值 average =(one + two + three + four + five - max - min) / 3; printf("该选手的平均得分是:%.1lfn

    27820

    平均预测法

    test=test.resample('D').mean() rms=sqrt(mean_squared_error(test.Count,y_hat_avg.avg_forecast)) #print("平均预测法 y_hat_avg=test.copy() y_hat_avg["avg_forecast"]= train.Count.mean() train.Count.plot(figsize=(16,10),title='平均预测法 ',fontsize=14) test.Count.plot(figsize=(16,10),title='平均预测法',fontsize=14) y_hat_avg.avg_forecast.plot (figsize=(16,10),title='平均预测法',fontsize=14) plt.legend(loc='best') plt.show() 算法:平均预测法是将预期值等同于之前所有观测点的平均值的预测方法 ,数学方法有算数平均、几何平均、调和平均和平方平均预测法,物理方法有移动平均、加权平均、移动加权平均和中心移动平均预测法。

    4510

    相关产品

    • 换脸甄别

      换脸甄别

      换脸甄别(ATDF)技术可鉴别视频、图片中的人脸是否为AI换脸算法所生成的假脸,同时可对视频或图片的风险等级进行评估。广泛应用于多种场景下的真假人脸检测、公众人物鉴别等,能有效的帮助支付、内容审核等行业降低风险,提高效率。

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券