在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用 Java 和 OpenCV 进行人形分析。我们将围绕环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证和最佳实践进行详细讨论，以确保读者对实现过程有全面的理解。
## 环境预检
在开始之前，我们需要确保环境满足以下要求。使用思维导图来展示我们需要的工具、库和配置。
```mermaid
mindmap
root((环境预检))
Java
轮廓特征目标查找轮廓的不同特征，例如面积，周长，重心，边界框等。你会学到很多轮廓相关函数矩 图像的矩可以帮助我们计算图像的质心，面积等。详细信息请查看维基百科Image Moments。 函数 cv2.moments() 会将计算得到的矩以一个字典的形式返回。如下：# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Jan 12 18:30:17 2014
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2024-07-24 11:46:18
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之前写过一篇博客测试出Dlib自带的人脸检测模块速率很慢，在博客里有提及更换其他人脸检测模块或者对其进行速率优化。惯例先放最好的结果，可以看出来已经可以优化到10ms而不怎么掉帧了……回到之前的不优化的效果：载入模型先不谈，人脸检测需要花费100ms左右，特征点定位只需要3.5ms，故而为了提高帧率，人脸检测模块的更换或者优化是很有必要的。1.Opencv人脸检测
首先试下传闻中效果很差但
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2023-07-16 19:24:17
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一、人脸检测准备图片代码import cv2
img=cv2.imread("Faces.jpeg")
faceCascade=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') #加载级联分类器
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转为灰度模式
faces=faceC
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2024-03-15 13:30:12
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经过一段时间的瞎搞，总算把一个检测人体2D关键点的模型能够在HI3516DV300上生成结果，获取开发板上输出的blob hex数据通过python+opencv解析在PC上看，效果还是有差距的：不过没有关系，事情总得一步步来。以前我就是太着急，总期望在短时间内获得一定的结果，最后获得的多半是不好的结果和自我怀疑。质量互变，否定之否定，螺旋上升，实践总结再实践直到达到目的，这是规律。关于人体关键点
各位同学好，今天和大家分享一下opencv背景建模相关操作。主要介绍两种背景建模方法，帧差法和混合高斯模型。案例简介：现有一份路口摄像机拍摄的行人流视频，通过背景建模方法，区分背景和前景，完成行人识别。数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1xPg1nQ0Ic_P-mGvdFD0t2w 提取码：12341. 方法介绍背景建模需要满足一定条件，保证摄像
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2024-05-09 10:47:21
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# OpenCV视频人形检测深度学习模型实现流程
## 1. 概述
本文将介绍如何使用OpenCV库实现视频人形检测深度学习模型。我们将使用已经训练好的深度学习模型，通过对视频进行分析，检测视频中的人形。
## 2. 实现步骤
下面是实现这个任务的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 加载深度学习模型 |
| 步骤2 | 打开视频文件 |
| 步骤3
原创
2023-09-09 12:32:39
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嗨，我最亲爱的伙计们，很高兴我们又见面了。首先先感谢朋友们的关注。当然我更希望认识与计算机相关的领域的朋友咱们一起探讨交流。重点说一下，我是真人，不是那些扒文章的自媒体组织，大家可以相互交流的！ 本篇文章我们来讲一下关于AI相关的人脸追踪，人脸识别相关的一些知识。当然本篇教程为（上）部分，讲一下利用python+opencv来实现人脸识别与追踪，明后天出（下）部分，用python
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2024-01-06 21:46:27
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素描作为一种近乎完美的表现手法有其独特的魅力，随着数字技术的发展，素描早已不再是专业绘画师的专利，今天这篇文章就来讲一讲如何使用python批量获取小姐姐素描画像。文章共分两部分:第一部分介绍两种使用python生成素描画的思路第二部分介绍如何批量获取素描画01.获取素描图的两个思路本部分介绍的两个思路都是基于opencv来实现，不涉及深度学习相关内容。基本思想是读入一张照片图，然后通过各种变换转
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2023-09-15 09:06:17
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一步步教你怎么用Python画雪人，进一步熟悉Python的基础画图操作，废话不多说，上代码。希望您给个关注给个赞，也算对我们的支持了。class Shape: # 基类(雪人各部件（形状）共有的属性)
def __init__(self, cvns, points, fill): # 构造方法 画布 位置坐标 颜色
self.cvns = cvns
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2023-08-10 22:18:35
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先看一下效果首先介绍一下我用的Python IDE：我用的是pycharm，超级喜欢这款Python编译软件的风格，这个编辑器还可以自己更改背景图，看看我的pycharm界面是不是很好看嘻嘻。再来一条分割线，下面开始正文，向大家解释一下我是怎样画的滑稽脸。首先导入我们要用到的turtle库：import turtle as t（这种导入方法可以让我们在后面使用turtle库的时候不用每次都敲tur
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2023-09-13 21:40:58
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【人脸识别】使用OpenCV来检测人脸 文章目录【人脸识别】使用OpenCV来检测人脸前言一、什么是OpenCv？二、环境搭建1.安装OpenCv二、导入数据集三、OpenCv的基础使用1.读取图片2.图片灰度转换3.修改图片尺寸4.绘制形状四、静态人脸检测1.单个人脸检测2.多个人脸检测五、视频中的人脸检测/摄像头人脸检测1.用摄像头检测人脸2.检测视频人脸六、训练数据1.训练数据七、什么是LB
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2024-01-09 16:39:05
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要开发高级应用程序，就必须掌握一定的图像处理技术。Java绘图是Java程序开发不可缺少的技术，使用这些技术可以为程序提供数据统计、图表分析等功能，还可以为程序搭配音效，提高程序的交互能力。19.1 Java绘图类绘图是高级程序设计中非常重要的技术。例如，应用程序可以绘制闪屏图片、背景图片、组件外观等，Web程序可以绘制统计图、数据库存储的图片资源等。正所谓“一图胜千言”，使用图片能够更好地表达程
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2024-10-22 19:23:18
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本文分为两大部分：1.面部检测：检测图像的脸部位置，输出边界框的坐标2.情绪检测：将面部的情绪分为高兴、生气、悲伤、中性、惊讶、厌恶、恐惧。一、面部检测可以使用上次文章(《手把手教你人脸识别自动开机》)中讲到的方法—用openCV检测，也可以使用face_recognition项目非常简单地实现面部检测。face_recognition项目地址：https://github.com/ageitge
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2023-09-05 10:58:48
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在数据可视化领域，使用 Python 绘制人物图谱（像素图、角色图或人像图）逐渐成为一种流行的方式。本文将详细介绍如何灵活使用 Python 绘制人物图谱，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展。
### 环境准备
为了顺利开展项目，首先需要设置好开发环境并安装必要的依赖。以下是系统的依赖安装指南以及版本兼容性矩阵。
| 依赖包 | Python版本 |
OpenCV的人形识别级联分类器使用方法
原创
2023-12-28 17:43:33
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我们将整个人脸检测算法分为3个阶段，分别是早期算法，AdaBoost框架，以及深度学习时代，在接下来将分这几部分进行介绍。早期的人脸检测算法使用了模板匹配技术，即用一个人脸模板图像与被检测图像中的各个位置进行匹配，确定这个位置处是否有人脸；此后机器学习算法被用于该问题，包括神经网络，支持向量机等。以上都是针对图像中某个区域进行人脸-非人脸二分类的判别。早期有代表性的成果是Rowley等人提出的方法
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2024-01-04 13:57:52
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基本步骤生成艺术的第一件作品叫做Voronoi图，如下图所示：我们需要画一堆多边形，然后填充其中一些多边形。 初始设计我们要做的第一件事是调整画布的大小。通常使用11x14张纸。这里的想法是，我们希望我们的多边形延伸到框架的边缘之外，因此有一个更大的区域(x/y_bounds)来创建我们的多边形，然后实际上将它们显示在一个11x14的区域内：x_bounds = np.array([0, 13])
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2024-08-29 19:39:33
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# 使用 Python 绘制人物关系图的指南
在当今这个信息爆炸的时代，数据的可视化变得尤为重要。尤其是在社交网络、组织结构等场景中，我们常常需要以图形化的方式展示人物之间的关系。Python 作为一种功能强大的编程语言，拥有多种可视化库，可以帮助我们轻松地绘制人物关系图。本文将介绍如何使用 Python 中的 `NetworkX` 和 `Matplotlib` 库来创建人物关系图。
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在Android开发中，画人行道这样的问题通常涉及到用户界面的图形绘制。在Android应用中，我们常常希望能够根据需求自定义界面，以便为用户提供更好的体验。在这篇博文中，我们将围绕“Android画人行道”这一主题，分析其适用场景、核心维度、实际操作、选型指南等，帮助开发者更好地理解和实现这一功能。
## 背景定位
有时候，开发者需要在Android应用中自定义绘制某些元素，比如展示人行道。
