随着计算机视觉技术与深度学习的发展,AI智能检测与识别技术也越来越广泛地应用到社会生活的各个方面。在短短几年内,深度学习算法已经在处理图像及分类等方面,取得了可观的成绩,并且开始逐步代替人工在某些场景中进行使用,比如安防视频监控等。 基于AI的人体检测技术近年来也越来越被提及和应用。人体检测是目标检测的一个分支。人体检测算法可以实现对视频及图片中的所有人体进行检测,并返回每个人体的矩形框            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            深度学习计算机视觉从入门到精通——人体属性检测与深度实战说明:本文来自数据堂人工智能实验室(AI Lab )深度学习计算机视觉从入门到精通第六讲人体属性检测与深度实战。 主讲人:丁勇一、人体属性检测介绍1.1人体属性检测概述 总体来讲人体属性检测在机器视觉方面可以概括为:给定人体框,通过分析人体属性特征与图像低层特征的映射关系,检验或识别出人体框中的视觉语义特征。1.2人体属性检测处理流程1.3人            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 人体检测在Java中的应用
人体检测是一种通过计算机视觉技术识别和跟踪人的身体部位的技术。它在很多领域有着广泛的应用,比如安防监控、人脸识别、姿势识别等。在Java中,可以利用OpenCV这个强大的计算机视觉库来实现人体检测功能。本文将介绍如何在Java中使用OpenCV实现人体检测,并给出代码示例。
## OpenCV介绍
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 如何实现Python人体检测
## 1. 整件事情的流程
首先,我们来看一下实现Python人体检测的整个流程。下面是一个简单的表格展示了该流程的步骤:
| 步骤 | 描述           |
|------|--------------|
| 1    | 下载并安装OpenCV库   |
| 2    | 导入所需的库       |
| 3    | 加载图像            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            这是项目《行人检测(人体检测)》系列之《Android实现人体            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                            精选
                                                        
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            demo01.pyimport cv2
img = cv2.imread("peoples.png")  # 读取人脸图像
# 加载识别人脸的级联分类器
faceCascade = cv2.CascadeClassifier("./cascades\\haarcascade_frontalface_default.xml")
faces = faceCascade.detectMultiScal            
                
         
            
            
            
            行人检测(人体检测)2:YOLOv5实现人体检测(含人体检测数据集和训练代码);行人检测,人体检测,人体数据集,行人数据集,YOLOv5            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            http://henrysbench.capnfatz.com/henrys-bench/arduino-sensors-and-input/arduino-hc-sr501-motion-sensor-tutorial/ 购买地址 https://detail.tmall.com/item.htm            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            人脸检测人脸识别技术目前已经广泛应用于包括人脸门禁系统、刷脸支付等各行各业。随着人脸识别技术的提升,应用越来越广泛。目前中国的人脸识 别技术已经在世界水平上处于领先地位,在安防行业,国内主流安防厂家也都推出了各自的人脸识别产品和解决方案,泛安防行业是人脸识别技术主要应用领域。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,它属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。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            还是很牛的:s模型24.5m L模型144MYOLO-Pose: Enhancing YOLO for Multi Person Pose Estimation Using Object Keypoint Similarity Loss论文:https://arxiv.org/abs/2204.06806代码1(已开源): https://github.com/TexasInstruments/e            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-26 23:31:20
                            
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            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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            目录1、下载权重编辑2、python 推理3、转ONNX格式4、ONNX RUNTIME C++ 部署utils.hutils.cppdetect.hdetect.cppmain.cppCmakeList.txt1、下载权重我这里之前在做实例分割的时候,项目已经下载到本地,环境也安装好了,只需要下载pose的权重就可以 2、python 推理yolo task=pose mode=predict             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-30 17:26:19
                            
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            最近在实现Pairwise Relational Networks for Face Recognition论文,预处理人脸时发现资料没那么好找,现整理成jupyter文档方便回顾。预处理的总体流程:人脸关键点检测根据眼部关键点旋转图片做人脸对齐旋转人脸关键点,使其与对齐后的图片匹配根据关键点裁剪人脸到固定尺寸(此步骤和PRN论文略有不同)变换人脸关键点,使其与裁剪后的图片匹配1 Imports            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-02-24 14:07:14
                            
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            在这篇博文中,我将分享关于使用Python和OpenCV进行人体检测的详细步骤以及相关的环境预检和架构设计。同时,我将帮助你理清安装和版本管理的过程,确保你能顺利完成这个项目。
首先,我们需要确保我们的环境足够强大,以支持OpenCV的运行。下面是一些预检步骤。
### 环境预检
为了顺利执行相关代码,我们首先需要确认硬件配置是否符合要求。
| 硬件配置项   | 推荐配置            
                
         
            
            
            
            # 使用 YOLO 实现人体检测的 Python 指南
随着计算机视觉技术的发展,人体检测已经成为许多应用中的关键技术。YOLO(You Only Look Once)是一种高效的目标检测框架,能够实时识别图像中的多个目标。本文将带你一步步骤实现YOLO在Python中进行人体检测的代码,适合刚入行的小白开发者。
## 流程概览
首先,我们需要明确整体的实现流程。下面是进行YOLO人体检测的            
                
         
            
            
            
            # Python雷达人体检测
雷达技术一直以来都在军事领域得到广泛应用,但随着科技的不断进步,雷达技术在民用领域也有了更广泛的应用,比如人体检测。通过雷达技术可以实现对人体的实时监测,有助于提升安全性和便利性。本文将介绍如何使用Python实现雷达人体检测。
## 雷达技术原理
雷达系统通过发射电磁波并接收其反射波来探测目标物体,根据反射波的特征可以获取目标物体的位置、速度等信息。在人体检测            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            Python人体肤色检测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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            参考博文:人体姿态项目的一个https://learnopencv/deep-learning-based-human-pose-estimation-using-opencv-cpp-python/参考github连接:https://github/spmallick/learnopencv/tree/master/OpenPose本项目实现:1.single 单人图像的姿态            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            opencv中具有检测人体各部分的级联分类器,在opencv文件夹里面的sources/data/haarcascades里面。这里要选择的是能够检测人体头像的还有检测眼睛的级联分类器的文件。它们分别是:检测头像haarcascade_frontalface_alt.xml或者haarcascade_frontalface_alt2.xml检测眼睛haarcascade_eye.xml或者haar            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            人体检测模块的——微波雷达的推荐和使用 在许多场合中,我们进场会使用到需要检测人体移动的设备,那么许多人的第一反应是使用光电开关或者人体红外感应模块。下面就对这两个模块的优缺点展开论述。 首先是光电开关,其输出是一个数字量,而且非常灵敏,相应速度快,重点是其检测距离可调,只要在检测距离中有物体移动,就会快速触发。但是缺点也很明显,首先其只能检测一条线上的物体移动,而且需要安装在垂直于移动路径上,对            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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