目录目录一 基于腿部定位的粗略估计方法二 基于头发定位位的粗略估计方法三 基于图像图形二值化—+灰度投影法的结果四 基于kmeans聚类分割+图像处理的结果五 边缘检测+图像腐蚀操作等确定人体位置背景行人检测 目标检测 行人追踪是当前的热点应用图像处理技术，结合计算机视觉可以得到目标检测和追踪的效果，目前比较流行的是深度学习，transfmer,MLP等方法深度
考试题"""
题目1: 按照下面的格式打印1~10的数字以及每个数的平方、几何级数和阶乘
数字 平方 几何级数 阶乘
1 1 2 1
2 4 4 2
3 9 8 6
4 16 16 24
5 25 32 210
...
"""
def main():
def factorial(n):
"""
:param n:
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2024-02-05 14:56:02
50阅读
随着AI智能分析与物联网技术的迅速发展，一方面，互联网数据量呈现指数级增长，AI与IoT融为一体化；另一方面，有实时性需求处理的数据迅速上升，云端处理的数据不得不下沉到边缘。如今，随着人脸识别技术的成熟，“刷脸”逐渐成为新时期生物识别技术应用的主要领域，无论是在通关、金融、电信、公证等领域需要对人和证件进行一致性验证的场景，还是交通、公安、楼宇、社区等领域的安防布控场景，我们都可见人脸识别的身影。
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2023-09-11 12:58:29
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&n
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2024-01-15 10:33:01
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本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现。OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上. 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。本文主要使用了OpenCV的图像色
# 使用OpenCV进行人形检测的指南
## 文章概述
在这篇文章中，我们将学习如何使用Python和OpenCV库进行人型检测。这是一项非常有用的技术，可以广泛应用于监控、健身追踪和人机交互等领域。以下是完成这一任务的步骤和代码示例，以及相应的注释解释每一行代码的目的。
## 流程步骤
首先，让我们概述一下实现人型检测的流程。我们可以将整个工作流分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描
原创
2024-10-07 05:11:26
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# 使用 MTCNN 检测人眼的 Python 指南
在这篇文章中，我们将学习如何使用 MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional Networks）来检测图片中的人眼。MTCNN 是一种流行的人脸检测算法，可以精确地定位人脸特征。本文将详细介绍实现的流程和代码示例。
## 流程步骤
以下是实现人眼检测的步骤：
| 步骤 | 描述
摘要MTCNN算法，这个算法可以将人脸检测和特征点检测结合起来，并且MTCNN的级联结构对现代的人脸识别也产生了很大的影响。本文为大家介绍MTCNN的算法原理和训练技巧，随后解析MTCNN算法的代码以及DEMO演示。一，原理人脸检测，解决两个问题：1)识别图片中有没有人脸？2)如果有，人脸在哪？因此，许多人脸应用(人脸识别、特征分析)的基础是人脸检测。MTCNN:(Multi-task Casca
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2024-04-16 10:04:41
27阅读
文章目录1.基本信息2. 第一节 介绍3. 第二节 跌倒检测系统文献4.第三节 讨论和未来方向5. 第四节 结论6. 参考文献 1.基本信息题目：Deep Learning Based Systems Developed for Fall Detection A Review 页数： 166117 - 166137 发布日期： 2020年9月4日 电子ISSN： 2169-3536 DOI： 1
R-CNN： Region with CNN feature，是一个双阶段目标检测算法系列。 内容基于 b站霹雳吧啦Wz 博主，讲的很好，这里只是做简要总结。R-CNN：只有Feature extraction是CNN，其他是传统的机器学习方法。关键步骤：SS得到约2k个候选区域将约2k个候选区域分别使用AlexNet提特征，将提的特征用SVM做分类（假设分类20类，即voc数据集的类别数）。然后
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2024-09-24 19:28:19
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【--人眼状态检测--】效果：检测人脸 + 判断每个眼睛的状态(Open / Close)参考源码链接：https://t.zsxq.com/N7yNFQv
原创
2021-08-19 10:40:23
253阅读
经过一周的奋斗，我现在终于将完整版的代码编辑出来了，有点可惜没有声音（我有查资源但是没有成功，希望能有大神分享经验，指出不足）一、代码分类 不要再一个代码框里面编辑所有的代码，不然后续想要增加功能的时候会非常麻烦。二、安装Pygame模块 请到https://www.
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2024-06-18 21:02:17
465阅读
进行人脸检测前需要调用笔记本的摄像头。 opencv中通过cv2.VideoCapture（）来进行摄像头的调用。括号中为0代表调用本机摄像头，为1代表调用usb摄像头。 调用摄像头后，就需要进行人脸的检测，此处需要借助opencv中的CascadeClassifier（）函数加载haarcascade_frontalface_alt.xml文件。 之后就是对摄像头得到的每帧视频进行处理，要对它进
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2024-02-19 00:18:41
28阅读
目录一、SJTU-VideoAnalysis-master1.1 说明1.1.1 Project11.1.2 Project21.2 Project21.2.1 说明1.2.2 YOLO v31.2.2.1 Coding1.2.2.2 效果1.2.3 MCNN1.2.4 LSC-CNN1.2.5 12-in-1二、unbox_yolov5_deepsort_counting2.1 介绍2.2 b
1 目标检测的背景作为机器视觉领域的核心问题之一,目标检测的任务是找出图像中所有的目标（物体），并确定它们的位置和大小。由于各类物体有不同的外观，形状，姿态，加上成像时光照，遮挡等因素的干扰，目标检测一直是机器视觉领域最具有挑战性的问题。因此，从本质上来说，目标检测包含两个主要任务：物体图像的识别和物体在图像中的定位。目前，目标检测主要应用于行人检测、车辆检测、人脸识别、医疗图像检测等。 目标检测
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2024-04-16 09:47:02
56阅读
素材人脸检测clear allclcimg=imread('2.png');detector = vision.CascadeObjectDetector;release(detector);detector.Classific
原创
2022-06-09 00:20:23
331阅读
运动目标检测是图像处理与计算机视觉的一个分支，在理论和实践上都有重大意义，长久以来一直被国内外学者所关注。在实际中，视频监控利用摄像机对某一特定区域进行监视，是一个细致和连续的过程，它可以由人来完成，但是人执行这种长期枯燥的例行监测是不可靠，而且费用也很高，因此引入运动监测非常有必要。它可以减轻人的负担，并且提高了可靠性。概括起来运动监测主要包括三个内容：运动目标检测，方向判断和图像跟踪。运动目标
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2024-05-08 18:48:04
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OpenCV HOG PeopleDetector：从训练到检测 opencv2.0 以上版本提供了行人检测的方法，以opencv2.2为例，该示例为opencv安装目录下的：/samples/cpp/peopledetect.cpp，测试效果如下： 我们先看看示例代码的内容： using namespace cv;
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2024-08-27 14:55:18
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/*功能：实现对眼睛、脸部的跟踪。版本号：1.0 时间：2014 nclude #include #include using namespace std;using namespace cv;void detectEyeAndF...
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2015-09-18 20:30:00
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1.设计一个至少六自由度的机器人，至少包括- -个伸缩关节,要求机器人工作空间能够满足左图工作空间的要求(自己定义机械臂安装位置要求能够满足抓取指定空间范围内操作)2.根据自己设计的机器人建立DH坐标系及齐次变换矩阵，并设置合理的关节转动极限，分析和绘制工作空间，位姿)，按顺序完成下述动作
原创
2023-04-10 15:29:31
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