只需10行Python代码，我们就能实现计算机视觉中目标检测。 from imageai.Detection import ObjectDetection
import os
execution_path = os.getcwd()
detector = ObjectDetection()
detector.setModelTypeAsRetinaNet()
detector.setModel
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2024-03-14 21:39:22
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环境windows 10 64bitpython 3.8pytorch1.7.1 + cu101简介前面，我们介绍过 基于YOLOv5和DeepSort的目标跟踪，最近大神又在刚出的 YOLOv7 的基础上加上了目标跟踪，跟踪部分使用的是基于 OSNet 的 StrongSORT，项目地址: https://github.com/mikel-brostrom/Yolov7_StrongSORT_O
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2024-04-24 12:06:05
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# Python Dlib检测人脸
在计算机视觉和人工智能领域，人脸检测是一个非常重要的任务，它可以帮助我们识别图像或视频中的人脸并进行进一步的分析。Dlib是一个强大的机器学习工具包，在人脸检测领域有着出色的表现。本文将介绍如何使用Python和Dlib来检测人脸，并提供代码示例帮助读者实现这一任务。
## 安装Dlib
在开始之前，我们首先需要安装Dlib库。可以通过pip安装Dlib，
原创
2024-04-21 04:03:58
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code: https://github.com/davisking/dlib 介绍 在本教程中，我们将学习如何使用dlib和 Python 在图像中执行人脸检测。 如果
原创
2022-09-16 06:57:38
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code: https://github.com/davisking/dlib文章目录介绍编
原创
2022-06-27 14:36:56
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材料疲劳强度测试使用有限元分析(FEA)进行医疗器械材料疲劳评估需要准确的应力寿命(S-N)材料表征。植入体的特定几何形状和制造工艺会显著影响S-N疲劳性能。因此，监管机构通常要求对来自实际植入物的试样或代表植入物的测试样品进行S-N材料疲劳测试。BDC实验室的团队在与FEA专家合作验证与试样疲劳测试样本相关的计算模型以及规划基于统计的S-N疲劳特性所需的相关测试载荷水平方面经验丰富。BDC团队可
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2024-10-08 11:58:30
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【代码】[python][dlib]使用dlib进行人脸检测。
原创
2024-09-29 12:10:01
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Dlib中，人脸识别的基本思路为：计算已知图片中所有人脸对应的特征向量；计算要识别的未知图片中所有人脸对应的特征向量；计算人脸之间的欧式距离；如果两张人脸之间的欧式距离小于设定的阈值，则认为是同一个人，否则认为不是同一个人【 1. 计算特征向量 】在人脸特征点检测中，我们学会了如何获取人脸的特征点。但是特征点只是用于标识人脸关键点的坐标而已，如果想要实现人脸识别，那么必须将特征点转换为特征向量。1
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2023-07-11 00:38:21
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今天我们来使用面部标志和OpenCV检测和计算视频流中的眨眼次数。为了构建我们的眨眼检测器，我们将计算一个称为眼睛纵横比（EAR）的指标，由
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2021-07-29 11:03:11
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今天我们来使用面部标志和OpenCV检测和计算视频流中的眨眼次数。为了构建我们的眨眼检测器，我们将计算一个称为眼睛纵横比（EAR）的指标，由Soukupová和Čech在其2016年的论文“使用面部标志实时眼睛眨眼检测”中介绍。今天介绍的这个方法与传统的计算眨眼图像处理方法是不同的，使用眼睛的长
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2022-02-10 11:51:23
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# Dlib Python 单人脸检测
## 简介
人脸检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，其目标是从图像或视频中准确地识别和定位出人脸。Dlib 是一个强大的开源机器学习库，提供了多种功能，包括人脸检测。本文将介绍如何使用 Dlib Python 实现单人脸检测，并提供代码示例。
## Dlib 安装和准备
在开始之前，我们需要安装 Dlib 库。可以通过 pip 命令进行安装：
`
原创
2023-11-22 16:04:13
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import mtcnn # pip install mtcnn
import cv2 as cv
def detect():
camera = cv.VideoCapture(0)
detect = mtcnn.MTCNN() # 调用mtcnn
while True:
success, frame = camera.read() # 读取每一帧
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2023-05-26 20:34:11
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目目录文章目录前言一、背景（1）环境搭建（2）下载开源数据集二、具体实现效果展示：效果展示：总结 前言imutils 这个图像处理工具包，除了简化 opencv 的一些操作之外，还有专门配合 dlib 处理人脸数据的工具 face_utils。dlib 提取人脸数据后，五官都是用一些特征点来表示的，每个部位的点的索引是固定的，想
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2023-08-22 18:56:23
271阅读
参考OpenCV自带的例子，30行Python代码实现人脸检测，不得不说，Python这个语言的优势太明显了，几乎把所有复杂的细节都屏蔽了，虽然效率较差，不过在调用OpenCV的模块时，因为模块都是C语言编写，所以在效率上并不会比用C或者C++编写慢太多。本例子使用自带的级联分类器。#!/usr/bin/env python
import cv2
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2023-07-01 22:41:08
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EduCoder平台：人脸识别系统——Dlib人脸特征提取第1关：检测人脸特征点编程要求：请在右侧编辑器中的BEGIN-END之间编写代码，使用Dlib检测人脸特征点并打印：导入OpenCV和Dlib库；读取指定image_path图像；将图片转化为灰度图；使用正向人脸检测器检测并获取人脸；使用训练好的能检测68个人脸特征点的模型，检测特征点；打印出对应的特征点(打印函数已经默认写好，无需修改)。
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2023-07-11 00:38:24
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# 实现dlib 人脸检测 Android 教程
## 流程步骤
```mermaid
pie
title 教学步骤比例
"步骤一" : 30
"步骤二" : 30
"步骤三" : 30
"总结" : 10
```
```mermaid
gantt
title 实现dlib 人脸检测 Android 教程时间安排
dateFormat
原创
2024-04-17 06:47:45
166阅读
背景介绍Dlib是一个深度学习开源工具，基于C++开发，也支持Python开发接口，功能类似于TensorFlow与PyTorch，由于dlib对于人脸特征具有很好的支持，有很多训练好的人脸特征提取模型供开发者使用，所以dlib很适合做人脸项目开发。具体的dlib环境配置方法在这里就不再多做赘述了，网上有很多的相关教程可供参考。目标追踪在应用方面，dlib大多数情况下用于人脸检测与人脸识别，然而，
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2023-06-07 09:57:07
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文章目录前言一、YOLOv7 项目下载实现1.1 YOLOv7 项目下载1.2 添加 Python interpreter1.3 直接运行 detect.py1.4 检测摄像头1.5 连接手机摄像头二、自制数据集训练模型2.1 运行 train.py2.2 数据集图片和标签2.3 yaml 文件修改2.4 修改并运行 train.py三、v5、v7、v8的训练结果 result3.1 v5 与 v
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2024-07-29 12:23:20
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1 背景介绍目标检测，object detection，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。目标检测要解决的问题有两个：物体在哪里，物体是什么的整个流程问题。目标检测问题的难点：物体的尺寸变化范围很大；摆放物体的角度，姿态不定；而且可以出现在图片的任何地方；物体还可以是多个类别。目前主要算法分两类：1) 候选区域/框 + 深度学习分类；2) 基于深度学习的回归方法目标检测中
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2023-06-25 15:06:11
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文章目录环境准备 YOLO V7 main 分支TensorRT 环境工程源码假人权重文件toolkit.py测试.实时检测.pygrab.for.apex.pylabel.for.apex.pyaimbot.for.apex.py 环境准备 YOLO V7 main 分支Python Apex YOLO V5 6.2 目标检测 全过程记录YOLO V7 mainYOLO V7 模型下载yolo
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2024-08-30 20:56:18
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