近期要开展一个新项目，关于场景图像信息获取的，具体涉及到场景中人脸检测、运动目标检测以及场景中给定目标的追踪问题，后面还会涉及到信息交互的界面开发。接下来将通过写博客的方式记录项目进展（问题及解决方案）和心得。人脸检测人脸检测不同于人脸识别，人脸检测通俗的意思就是在获取是场景数据（图像、视频）中，将具有人脸特征的目标检测出来，但不清楚检测到的人脸是谁，只知道这可能是一张脸；人脸识别就是在检测的基础
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2024-04-22 14:33:23
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官方文档：https://docs.opencv.org/3.4.3/dd/d81/facerec_8hpp.html
源代码在 .\opencv_contrib-3.4.3\modules\face\src中Opencv实现从OpenCV2.4开始，加入新的类FaceRecognizer，可以用它方便的进行人脸识别实验。人脸识别的任务也就是两大部分，训练和预测，分别对应着train函数和pred
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2024-04-22 14:36:00
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本文源地址：http://docs.opencv.org/2.4/modules/contrib/doc/facerec/facerec_tutorial.html#local-binary-patterns-histograms简介OpenCV（Open Source Computer Version）是由Inter在1991年发起的一个广受欢迎的计算机视觉库。这个跨平台的代码库专注于实时图片处
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2024-05-25 20:34:28
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32.OpenCV的人脸检测和识别——人脸检测 文章目录前言一、基于Haar的人脸检测1、使用Haar级联分类器检测人脸2、使用Haar级联分类器检测猫脸3、使用Haar级联分类器检测人脸的框架式程序4、使用Haar级联分类器检测摄像头视频中的人脸和眼睛二、基于深度学习的人脸检测1、基于深度学习的人脸检测(图片)2、基于深度学习的人脸检测(视频)三、OpenCV-Python资源下载总结 前言
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2024-04-22 13:32:03
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# Python 侧脸
Python 是一种高级编程语言，它具有简单易学、易读易写的特点，因此广受欢迎和使用。但是，Python 也有一些隐藏的“侧脸”，即一些容易忽视或容易出错的特性。本文将介绍一些常见的 Python 侧脸，并提供相应的代码示例。
## 1. 可变对象作为函数默认参数
在 Python 中，函数的默认参数只会在函数定义的时候被计算一次，而不是每次调用函数时都重新计算。这一
原创
2023-07-22 12:59:46
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在如今的计算机视觉领域，"侧脸变正脸python"问题常常被研究和实践应用。这项技术涉及使用深度学习、卷积神经网络和图像处理等方法，将侧脸图像转换为正脸图像。这篇博文将记录我们解决这一问题的各个环节，从环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理到扩展部署和迁移指南。
### 环境预检
在进行侧脸变正脸的解决方案之前，我们需要对系统环境进行预检，确保所有的硬件和软件条件都符合要求。
以下是我们的预
# 如何实现Python侧脸检测
## 一、整体流程
首先，我们先来看一下实现Python侧脸检测的整体流程，如下表所示：
```mermaid
pie
title Python侧脸检测流程
"数据准备" : 20%
"侧脸检测模型加载" : 30%
"侧脸检测" : 40%
"结果展示" : 10%
```
## 二、详细步骤
### 1. 数据
原创
2024-06-14 03:46:36
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# Python侧脸检测
侧脸检测是计算机视觉领域的一个重要应用，它可以在给定一张图像时识别出图像中是否存在人物的侧脸。
在本文中，我们将介绍如何使用Python进行侧脸检测，并提供代码示例。
## 使用OpenCV进行侧脸检测
OpenCV是一个流行的计算机视觉库，提供了许多用于图像处理和分析的函数和工具。它支持多种编程语言，包括Python。
要进行侧脸检测，首先需要安装OpenCV
原创
2023-10-19 06:56:21
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# 如何使用 Python 实现“根据侧脸”分析
在计算机视觉领域，侧脸分析可以用于多种应用，例如面部识别、情感分析等。今天，我将带你逐步了解如何使用 Python 完成这项任务。我会分解整个流程并编写必要的代码，以便你轻松实现这个程序。
## 整体流程
我们将整个任务分为几个步骤，具体流程如下表格所示：
| 步骤编号 | 步骤描述 | 使用的库/工具
原创
2024-10-04 07:31:48
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一、说明近来半个月的时间沉迷于python不能自拔，不是初学，而是好久没有写程序了。在此记录pycharm建立Django项目基于百度AI实现的人脸检测。该项目参考了知乎的一篇文章，详情点击这里，原文是在Linux环境下搭建的，用了Anaconda作为python的解析器，个人对Anaconda不是很感兴趣，再有一点就是Anaconda下安装的一些库并不是最新的版本。本项目对原文项目有一些改动，但
《Pose-Robust Face Recognition via Deep Residual Equivariant Mapping》 阅读笔记算法原理DREAM结构分析实验实验结果 这是一篇CVPR2018的论文。 做人脸的童鞋都知道，算法在输入图片为侧脸时，往往很难和正脸图片匹配，即使是同一个人，特征之间的相似度也会很低。这篇文章就是商汤为了解决人脸识别中的侧脸问题而做的。 废话不多
这两天在踩OpenCV的坑，需求：在不安装OpenCV Manager apk的情况下跑通opencv下的人脸检测demo。写下此文记录下；注：本文采用opencv下的原始人脸检测的demo，所以里面的c代码都是原始包名的，如果你想修改包名则需要自己会jni的知识；如果不太会请看：像小白一样学习android jni编程 ；后面我自己会修改包名重新生成新的so，如果这部分大家有问题的话，欢迎留言
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2023-06-27 21:22:32
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opencv4.5.4在objdetect模块中添加了基于深度学习的人脸检测与识别功能，该项目由OpenCv China于仕琪团队、邓伟洪团队贡献。 文章目录1、介绍1.1、检测1.2、识别2、人脸识别（1:N）解决方案2.1、FaceSolution.hpp2.3、FaceSolution.cpp3、人脸识别测试 FaceDetector人脸检测、识别 DNN模型 demo。 1、介绍基于深度
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2024-04-22 14:29:47
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Py文件# file: sidebar.py
import sys
from PySide2.QtCore import QUrl
from PySide2.QtCore import QSize, Qt
from PySide2.QtWidgets import QWidget
from PySide2.QtWidgets import QHBoxLayout
from PySide2.QtW
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2023-05-22 14:06:49
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图片如下：识别眼球的位置。因为在深度学习当中，其主要思路是利用神经网络的非线性映射关系在标注的数据和输入的数据之间找到一个最优映射路径，通过这个映射关系去逼近我们的目标，但是这种方法的缺点是肯定会存在过拟合的问题。究其原因是人脸相似度很高（即使说是千人千脸，但是对比起其他动物的脸，其他物体和人脸对比其人脸与人脸之间的相识度依然非常高），在高相似度中间找到不同人脸之间的细微差别是非常困难的，因此出现
OpenCV与图像处理学习十七——OpenCV人脸检测（含代码）一、人脸识别概要1.1 人脸检测1.2 人脸对齐（Face Alignment）1.3 人脸特征提取（Face Feature Extraction）1.4 人脸识别（Face Recognition）二、人脸检测（不是识别）的代码2.1 cv2.CascadeClassifier2.2 dlib库 一、人脸识别概要一般而言，一个完
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2023-09-06 10:20:55
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1 人脸检测算法在DM6467上移植的步骤要将人脸检测算法移植到DM6467，我们使用OpenCV现有的源码作为基础。首先，需要在PC上用C语言实现人脸检测的程序编写，然后移植OpenCV到DM6467，接下来再修改代码直至程序运行无误。1.1 PC上用C语言实现人脸检测在OpenCV安装包中
印刷纸张尺寸列表 2009-12-16 10:10 ●印刷纸张尺寸对比表:成品尺寸=纸张尺寸-修边尺寸常用印刷纸张的开法虽然ISO的标准是将纸张划分为A、B、C三种开本，但是目前国内基本上还是采用787mm×1092mm的老规格(正度纸张)。由于要除去印刷机咬口，所以实际的可印刷幅面是780mm×1080mm左右。常用印刷纸张的开法和可印刷面积表:这里要注意一下，纸张一般有两种开法——两开法和三
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2024-07-30 17:04:08
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热力学温标是由威廉·汤姆森，第一代开尔文男爵于1848年利用热力学第二定律的推论卡诺定理引入的。它是一个纯理论上的温标，因为它与测温物质的属性无关。符号T，单位K（开尔文，简称开）。国际单位制（SI）的7个基本量之一，热力学温标的标度，符号为T。根据热力学原理得出，测量热力学温度，采用国际实用温标。热力学温度旧称绝对温度（absolute temperature）。单位是“开尔文”，英文是“Kel
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2024-08-29 17:49:40
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在本教程中，我们将学习如何使用C ++和Python中的OpenCV和DLib将一个图像上的面部换成另一个完全不同的面部。 为什么Face-Swap很难？ 主要存在一下的四个方面的问题： 首先，不同的人面部的几何形状差别很大 其次，脸部的光线与皮肤的色调相结合可以使图像看起来非常不同。 第三，面部的姿势（或摄像机角度，如果你愿意）可以显着变化。 最后，皮肤的质地可以从光滑到几乎像皮革一样坚硬。 本
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2023-07-31 22:54:56
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