前段时间琢磨了下人头检测这个功能，现在有了初步的认知和体会，下面开始讲下我在实现人头检测过程中遇到的坑和解决方法。环境搭建：pycharm，python2.7，opencv2.7，numpy。 这些个环境都是前期准备的，安装和配置都挺方便的，不得不说这里就是python的各种功能的库是真的多，前辈们真是值得膜拜。这里给出一个我下载那些库的网站，python库下载 下载了需要的库用pip安装就行。
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2023-11-03 21:23:12
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传统方法的限制随着视角和物体形状，描边厚度的变化使用透视投影时，随着物体远离摄像机，描边缩短描边宽度的定义，基于物体空间的单位，非像素单位 基于用途的技术变化，例如，仅仅描边显示选择物体，此时需要描边宽度稳定（相对于屏幕大小）缩放和缩短厚度不仅仅因为物体的缩放和视线距离，还有视线角度变化因素处理视角变化该tutorial第二个方法，在裁剪空间的二维平面化，这样才准确控制厚度在屏幕空间的相对大小，很
Android图片短边裁剪实现教程
在Android开发中，我们经常需要对图片进行裁剪以适配不同的屏幕尺寸。本篇文章将教会你如何实现Android图片短边裁剪。首先，我们将整个过程分为几个步骤，并用表格的形式展示出来。
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 加载图片 |
| 步骤二 | 获取图片的宽度和高度 |
| 步骤三 | 计算短边长度 |
| 步骤四 | 裁
原创
2023-12-21 08:48:58
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人脸识别问题概述
人脸识别概述
人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别 预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或 系统。 于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识
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2024-08-09 16:44:37
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研究背景人脸关键点检测，在很多人脸相关的任务中，属于基础模块，很关键。比如人脸识别、人脸验证、人脸编辑等等。想做人脸相关的更深层次的应用， 人脸关键点是绕不过去的点 。正是因为它是一个基础模块，所以对速度很敏感，不能太耗时，否则影响了系统整体的效率。所以对人脸关键点检测的要求是，又准又快。研究问题人脸关键点目前存在的问题(不能又准又快)的原因如下：1. 局部变化：表情、局部特殊光照、部分
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2023-11-30 17:12:26
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Python:OpenCV4人脸关键点检测以及表情检测参考：基于Python，dlib实现人脸关键点检测这位博主写的很详细，这里记录下自己的实现过程。 通过OpenCV4和dlib库实现对人脸关键点检测以及表情检测如果是window环境那么dlib库的安装就很简单pip安装即可，如果是mac或者linux那么安装会麻烦一点，需要自行编译以及其他依赖，这里就不再记录。模型下载模型需要下载，官网和镜像
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2023-12-24 07:47:45
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0 Abstract局部时空特征能够在视频中捕获局部时间，同时能够适应大小、频率和移动模式的速度。在这片文章中我们阐述如何使用这些特征去识别复杂的移动模式。我们在局部时空特征的序列中构造视频表述，同时整合这些表述通过SVM分类器以达到识别目的。为了实现这样的结果，我们使用一个新的视频数据库，包含25个人在4个不同场景下的6种行为。行为识别的结果证明了提出的方法的有效性，同时验证了它比其它相关行为识
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2024-06-14 10:35:19
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1.研究背景图像分割是计算机视觉领域的基础任务也是经典难题。近年来随着深度学习的快速发展，人像分割在医疗保健领域得到了广泛的应用，通过人像分割获取人体身高体长比例，从而指导人体肥胖程度。然而，现有分割方法的网络模型具有巨大的参数量和计算量，急需一种轻量化的人像精细化分割网络。 本文通过对现有的图像分割算法、轻量化网络设计方法以及图像边缘优化算法进行研究，提出了快速自动化人像分割网络以及边缘精细化
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2024-01-31 03:22:48
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基于深度神经网络的人体姿态估计算法——DeepPose 文章目录基于深度神经网络的人体姿态估计算法——DeepPose参考简介关键点坐标的表示方式网络结构Initial StageCascade实现总结 参考DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks简介Attention 1. 在本文中，人姿态估计=关键点检测=人体骨骼点检测；
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2024-03-07 19:26:35
138阅读
[1b]一、[/1b]
人物通常是漫画故事的主要组成部分。如果要想把人物画得生动，首先应该了解人体的结构。
[1b]小孩： [/1b]
孩子的头部较大，一般比例为三到四个头高。
[img]/uploads/allimg/080331/1504
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2023-10-26 20:40:39
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复制即用-python-socket实现TCP通信短连接服务端客户端长连接服务端客户端 短连接服务端# 基于传输层TCP/IP协议接口socket实现的TCP发送json格式数据功能-测试服务端-短连接
from socket import *
from time import ctime
# 基础参数(这个地址是服务端本机的ip和port)
HOST = '127.0.0.1'
PORT =
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2023-08-01 13:33:25
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在当今这个健康意识日益增强的时代，人体监测（如步态分析、心率监测等）的重要性愈加凸显。借助现代技术，尤其是Python编程，可以实现高效的人体监测系统。本篇文章将深入探讨“python人体监测”的各个层面，并提供详尽的分析与实战案例，为您带来更直观的理解。
## 适用场景分析
想象一下，你正在开发一个健身应用，用户希望实时监测他们的健康状况，或者在医院中，医生需要准确监测病人的生命体征。类似的
# 实现Python人体骨架的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现Python人体骨架。下面是整个实现过程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤1 | 导入所需的库 |
| 步骤2 | 获取人体关键点 |
| 步骤3 | 绘制人体骨架 |
现在让我们详细讲解每一步所需做的事情以及相应的代码。
## 步骤1：导入所需的库
首先，
原创
2023-12-27 05:12:00
83阅读
Python是一种功能强大的编程语言，它在各个领域中都有广泛的应用。在医学、人工智能和计算机视觉等领域，Python也扮演着重要的角色。本文将介绍如何使用Python来识别和提取人体轮廓，为读者展示Python在计算机视觉领域的应用。
首先，我们需要使用Python中的一些库来帮助我们实现人体轮廓的识别和提取。其中，OpenCV是一种流行的计算机视觉库，它提供了许多图像处理和计算机视觉算法。另外
原创
2024-02-05 04:22:06
255阅读
人脸检测+标注 利用Dlib官方训练好的模型“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”进行68点标定，利用 opencv 进行图像化处理，在人脸上画出68个点，并标明序号；68点标注模型下载: https://github.com/davisking/dlib-models 或者http://dlib.net/files/shape_predictor_6
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2023-06-26 23:51:25
389阅读
游戏开始后，随着音乐会给出不同的动作提示，用户按照提示摆出正确动作即可得分。援引官方说法，“尬舞机”主要应用了今日头条 AI Lab 自主开发的“人体关键点检测技术”，依靠这项技术，抖音能够检测到图像中所包含人体的各个关键点的位置，从而实现从用户姿态到目标姿态的准确匹配。都牵涉到计算机视觉中的一个细分领域： 人体姿态估计（pose estimati
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2023-12-20 23:10:03
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作者 | MagalixCI/CD要解决的是什么问题？CI/CD（CI全名Continuous Integration，持续集成；CD全名Continuous Deployment，持续部署）这个术语常常和DevOps、Agile、Scrum以及Kanban、自动化等其他术语一起出现。有时，人们只将它看作是工作流的一部分，而没有真正理解它是什么或采用它的意义是什么。年轻的DevOps工程
OpenPose是一个利用OpenCV和Caffe并以C++写成的开源库，用来实现多线程的多人关键点实时检测，作者包括Gines Hidalgo,Zhe Cao,Tomas Simon,Shih-En Wei,Hanbyul Joo以及Yaser Sheikh。即将加入（但是已经实现！）身体+手势+人脸估计展示: 尽管该库使用了Caffe,但是代码还是很容易向其他框架（如Tensorflow 或者
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2024-05-31 11:57:34
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# 如何实现“Blender Python 人体”
## 概述
在Blender中使用Python编程实现人体模型可以帮助我们更高效地创建和编辑模型。作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现“Blender Python 人体”。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
1.准备模型 --> 2.创建人体
2.创建人体 --> 3.设置骨骼
原创
2024-03-22 06:53:50
315阅读
概述：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
