前一个月做了一个项目，那个项目中涉及到人脸识别的显示，本来这块功能不是我做的，但是，由于感兴趣吧，突然就想搞搞人脸识别，就自己做了这个功能，但是在做的过程中发现一个问题，人脸识别涉及到的运算量很大，对于我这台已经差不多六年的笔记本，识别出来一张图像，方法不同，最后的识别效率也是不一样，在我学了各种人脸识别的框架，opencv,dlib, face_recongnize,做了一系列实验之后，我发现无
# Java OpenCV 提高人脸识别精度
作者实现了10种常用的轻量级人脸检测算法，本套程序极简，高效，尽可能少的依赖第三方库，是本套程序的特点。安装在下载完程序后，需要下载模型文件，才能正常运行程序。由于模型文件太多，无法直接上传，可以去百度云盘下载：链接: https://pan.baidu.com/s/16EBjFG5tj6rp0m8TadDgHg 提取码: r
本文介绍传统的目标识别方法-模板匹配，模板匹配在一些传统的图像处理案例中，有很大的使用价值，这里我们对opecv中模板匹配的API 和使用方法进行了简单的介绍。目录模板匹配单对象匹配多对象匹配模板匹配✔️ 模板匹配是用来在一幅大图里搜寻模板图像位置的方法✔️ 采用Opencv函数 cv2.matchTemplate()匹配函数返回的是一副灰度图，最白的地方表示最大的匹配。使用cv2.minMaxL
文章目录一、描述符计算模块1.rdkit.Chem.Lipinski模块2.rdkit.Chem.Descriptors模块3.rdkit.ML.Descriptors.MoleculeDescriptors模块二、原子描述符可视化1.原子partial charge可视化2.原子logP可视化 一、描述符计算模块1.rdkit.Chem.Lipinski模块rdkit中提供了许多描述符的计算方
匈牙利算法的python实现 简单描述匈牙利算法具体描述见匈牙利算法与对偶观点 一个原始的指派问题：有n个工人，和n个需要作业的地点。需要为每个工人安排一个工作的地点，记变量，代表派第i个工人去第j个地点的情况（0代表不指派，1代表指派）。同时将第i个工人派去第j个地点存在一定的开销，记录为。公司要求最小化开销。将写成矩阵的每一行减去该行的最小值。第一步做差得到的矩阵再减去每列的最小值，
## Python运算提高精度
在Python中进行数值计算时，由于计算机内部表示浮点数的精度有限，可能会出现计算结果不准确的情况。然而，对于需要高精度计算的场景，Python提供了一些库和技术来提高计算的精度。
### Decimal模块
Python的`decimal`模块提供了高精度的浮点数运算。与内置的浮点数类型`float`不同，`decimal`模块的`Decimal`类可以表示
项目采用centerface做人脸检测，效果很好，精度也很高，实时性采用一定的方案加速之后也是可以保证的。识别部分采用InsightFace(直接用原项目预训练的模型)。效果确实是相当好。后面就是优化推理部分，做加速了。感谢InsightFace_Pytorch的代码。Bilibili还在审核Codehttps://github.com/chenjun2hao/CenterFace.p...
原创
2021-09-07 11:48:24
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前文提到了OpenCV自带的人脸分类器，虽然准确度一般，但是含着泪也要把工作做完，巧了，OpenCV还提供了三种人脸识别算法（Eigenfaces、Fisherfaces、LBPH），这几种算法各有各的特点，识别率也一般。OpenCV有三种人脸识别的算法：Eigenfaces 他是通过PCA来处理的。PCA是计算机视觉中用的较多的数学概念。它的本质是，识别某个训练集上的主成分，并计算出检测到人脸相
译自：https://www.learnopencv.com/object-tracking-using-opencv-cpp-python/，有删改。本教程中，我们将学习OpenCV 3中新引入的一些目标跟踪API，包括BOOSTING, MIL, KCF, TLD, MEDIANFLOW和GOTURN，此外还将介绍现代跟踪算法中的一般理论。什么是目标跟踪？简单来说，在视频的连续帧中定位目标即为
文章目录说明Code效果参考 说明1、先calibrateCamera()确定相机内参与畸变向量；再stereoCalirate()确定右相机相对于左相机的R、T，本征矩阵E，基本矩阵F；再立体标定stereoRectify()确定R1, R2, P1, P2, Q; 根据R1 , R2 重投影得到立体校正图像（共面行对齐）；再使用StereoBM or StereoSGBM计算Disparit
import cv2
import sys
from PIL import Image
def CatchUsbVideo(window_name, camera_idx):
cv2.namedWindow(window_name)
# 视频来源，可以来自一段已存好的视频，也可以直接来自USB摄像头
cap = cv2.VideoCapture(camera_idx)
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2023-06-14 14:28:48
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1.点的表示：Point类
Point类数据结构表示了二维坐标系下的点，有数据成员x,y。
用法;
Point p;
p.x = 1, p.y = 2;
或者：
Point p = Point(1, 2);
另外，在定义中Point_<int>、Point2i和Point相互等价
Point_<float&
人脸检测OpenCV自带了函数detectMultiScale()可以实现对行人和人脸的检测，实现简单，但识别效果相对较差。Opencv的人脸检测函数，定义了具体可跟踪对象类型的数据文件。Haar级联分类器，通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与已知对象是否匹配。两个图像的相似程度可以通过它们对应特征的欧式距离来度量。距离可能以空间坐标或颜色坐标来定义。类Haar特征是一种用于实现实时人
# 提高精度的Python QTimer 补偿
在Python编程中，定时器（QTimer）是一个常用的工具，用于在指定的时间间隔内触发事件。然而，有时候我们需要更高精度的定时器来处理一些需要高精度控制的任务。在这种情况下，我们可以通过使用补偿的方法来提高定时器的精度。
## 定时器和精度
定时器是一个能够定时执行任务的工具，它可以帮助我们在指定的时间间隔内执行特定的操作。在Python中，
以前用Matlab写神经网络的面部眼镜识别算法，研究算法逻辑，采集大量训练数据，迭代，计算各感知器的系数。。。相当之麻烦~而现在运用调用pythonOpenCV库Adaboost算法，无需知道算法逻辑，无需进行模型训练，人脸识别变得相当之简单了。需要用到的库是opencv(open source computer vision)，下载安装方式请参照python_OpenCV安装首先讲讲需要用到的新
本文给大家分享一下使用opencv2.4.3版本和1.0版本下集中不同特征和方法人脸检测实现过程中的一些方法和经验，并附上完整代码。同时也有一些未能解决的问题在此一并提出。
先贴出一段代码，这是opencv1.0版本给出的sample，之前本人在vc6.0+opencv1.0的条件下做过实验，完全成功的。识别时间在50ms左右。View Code 1 #
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2023-07-24 14:50:07
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## OpenCV Java 人脸对比不准
> 本文将介绍在使用 OpenCV Java 进行人脸对比时可能会遇到的一些问题，以及可能的解决方案。同时，我们还将提供一些示例代码来帮助读者更好地理解这些问题和解决方案。
### 问题描述
在使用 OpenCV Java 进行人脸对比时，可能会遇到人脸对比不准确的问题。即使两张人脸看起来很相似，但对比结果可能不匹配。这可能会给人脸识别和人脸验证等
Time Limit: 1 secondMemory Limit: 2 MB问题描述输入两个高精度非0整数，输出它们的整数商（不考虑小数部分）。 Input输入只有两行，第一行一个整数x，第二行一个整数y。其中0#include #include #include using namespa...
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2017-10-06 19:23:00
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目录 高精度加法： 高精度减法： 高精度乘法：高精度最简单的运算了吧。 高精度除法：高精度算法中最难理解的算法。 高精度取余：高精度中代码最短的算法。 高精度算法例题：HDU 1002 A - A + B Problem IIHDU1047 Integer Inquiry
