【计算机视觉】seetaFace
class impl
class FaceDetection::Impl {
public:
Impl()
: detector_(new seeta::fd::FuStDetector()),
slide_wnd_step_x_(), slide_wnd_step_y_(),
min_face_size_(), max_face_size_(-),
cls_thresh_(3.85f) {}
~Impl() {}
inline bool IsLegalImage(const seeta::ImageData & image) {
return (image.num_channels == && image.width > && image.height > &&
image.data != nullptr);
}
public:
static const int32_t kWndSize = ;
int32_t min_face_size_;
int32_t max_face_size_;
int32_t slide_wnd_step_x_;
int32_t slide_wnd_step_y_;
float cls_thresh_;
std::vector<seeta::FaceInfo> pos_wnds_;
std::unique_ptr<seeta::fd::Detector> detector_;
seeta::fd::ImagePyramid img_pyramid_;
};
score
impl_->pos_wnds_ = impl_->detector_->Detect(&(impl_->img_pyramid_));
fust.cpp
std::vector<seeta::FaceInfo> FuStDetector::Detect(
seeta::fd::ImagePyramid* img_pyramid) {
score
for (int32_t i = ; i < hierarchy_size_[]; i++) {
if (model_[i]->Classify(&score)) {
wnd_info.score = static_cast<double>(score);
proposals[i].push_back(wnd_info);
}
}
2
if (model_[model_idx]->Classify(&score, mlp_predicts.data())) {
float x = static_cast<float>(bboxes[m].bbox.x);
float y = static_cast<float>(bboxes[m].bbox.y);
float w = static_cast<float>(bboxes[m].bbox.width);
float h = static_cast<float>(bboxes[m].bbox.height);
bboxes[bbox_idx].bbox.width =
static_cast<int32_t>((mlp_predicts[] * - ) * w + w + 0.5);
bboxes[bbox_idx].bbox.height = bboxes[bbox_idx].bbox.width;
bboxes[bbox_idx].bbox.x =
static_cast<int32_t>((mlp_predicts[] * - ) * w + x +
(w - bboxes[bbox_idx].bbox.width) * 0.5 + 0.5);
bboxes[bbox_idx].bbox.y =
static_cast<int32_t>((mlp_predicts[] * - ) * h + y +
(h - bboxes[bbox_idx].bbox.height) * 0.5 + 0.5);
bboxes[bbox_idx].score = score;
bbox_idx++;
}
【计算机视觉】seetaFace的更多相关文章
- 【计算机视觉】SeetaFace Engine开源C++人脸识别引擎
SeetaFace Engine是一个开源的C++人脸识别引擎,它可以在不依赖第三方的条件下载CPU上运行.他包含三个关键部分,即:SeetaFace Detection,SeetaFace Alig ...
- Atitit 图像处理和计算机视觉的分类 三部分 图像处理 图像分析 计算机视觉
Atitit 图像处理和计算机视觉的分类 三部分 图像处理 图像分析 计算机视觉 1.1. 按照当前流行的分类方法,可以分为以下三部分:三部分 图像处理 图像分析 计算机视觉1 1.2. 图像处理需要 ...
- Jetson ARM SeetaFace编译
SeetaFace简介 SeetaFace依赖于OpenCV,对于Tegra on Ubuntu,Nvidia提供libopencv4tegra并且可以使用Cuda加速. 准备工作 1.阅读OpenC ...
- 人脸识别引擎SeetaFace编译 ubuntu
00.SeetaFace简介 SeetaFace Engine is an open source C++ face recognition engine, which can run on CPU ...
- 计算机视觉中的词袋模型(Bow,Bag-of-words)
计算机视觉中的词袋模型(Bow,Bag-of-words) Bag-of-words 读 'xw20084898的专栏'的blogBag-of-words model in computer visi ...
- paper 118:计算机视觉、模式识别、机器学习常用牛人主页链接
牛人主页(主页有很多论文代码) Serge Belongie at UC San Diego Antonio Torralba at MIT Alexei Ffros at CMU Ce Liu at ...
- x01.Lab.OpenCV: 计算机视觉
横看成岭侧成峰,计算视觉大不同.观看的角度不同,成像自然不同,这对计算机视觉来说,是个大麻烦.但计算机视觉应用如此广泛,却又有不得不研究的理由.指纹机大家都用过吧,这不过是冰山之一角.产品检测,机器人 ...
- 介绍n款计算机视觉库/人脸识别开源库/软件
计算机视觉库 OpenCV OpenCV是Intel®开源计算机视觉库.它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. OpenCV 拥有包括 300 多个 ...
- 计算机视觉(Computer Version,CV)、模式识别、人工智能
一.计算机视觉 Divid Marr将计算机视觉系统的开发问题归纳为3个要素: (1)数学理论 考虑数学计算层面的目标及可以引入的合理约束条件. (2)描述和算法 重点解决计算机视觉中的输入输出的数据 ...
随机推荐
- [转载]Python使用@property装饰器--getter和setter方法变成属性
原贴:为什么Python不需要getter和setter getter 和 setter在java中被广泛使用.一个好的java编程准则为:将所有属性设置为私有的,同时为属性写getter和sette ...
- 二十三、Spring框架的相关知识点总结
1.Spring的优点: 1.1.Spring在大小和透明性方面是轻量级的,Spring框架大约只有2MB大小. 1.2.控制反转(IOC):使用控制反转技术实现了低耦合,依赖注入(DI)到对象,而不 ...
- oracle 分组查询
常用的函数: ·:统计个数:COUNT(),根据表中的实际数据量返回结果: ·:求和:SUM(),是针对于数字的统计,求和 ·:平均值 ...
- Qt_Pro详解
在QT中,有一个工具qmake可以生成一个makefile文件,它是由.pro文件生成而来的,.pro文件的写法如下: 1. 注释 从“#”开始,到这一行结束. 2.模板变量告诉qmake为这个应用程 ...
- oracle配置访问白名单教程
出于提高数据安全性等目地,我们可能想要对oracle的访问进行限制,允许一些IP连接数据库或拒绝一些IP访问数据库. 当然使用iptables也能达到限制的目地,但是从监听端口变更限制仍可生效.只针对 ...
- python 自然语言处理(三)____条件频率分布
条件频率分布就是频率分布的集合,每个频率分布有一个不同的“条件”,这个条件通常是文本的类别.当语料文本分为几类(文体,主题,作者等)时,可以计算每个类别独立的频率分布,这样,就可以通过条件频率分布研究 ...
- WINDOWS 端口查看
查看Windows下所有使用的端口 netstat -ano 查看Windows下某一个特定的端口 netstat -ano | find "8080" 查看windows下所 ...
- 一款c语言实现的赛车游戏
博主学习c语言已经有一段时间了,出于对自己学习检验的目的,自制了一款c语言赛车游戏. 由于本质是检验和尝试,所以并没有注重游戏的界面.下文是开发文档,在博主的github网页可以下载源码,注意本项目使 ...
- 整数中1出现的次数(1~n)
题目描述 求出1~13的整数中1出现的次数,并算出100~1300的整数中1出现的次数?为此他特别数了一下1~13中包含1的数字有1.10.11.12.13因此共出现6次,但是对于后面问题他就没辙了. ...
- 使用ADO.NET访问、查询和操作数据库
ADO.ENT的主要组件 提供两个组件,用来访问和处理数据:.NET Framework 数据程序和DataSet(数据集) .NET Framework:是专门为数据处理及快速地只进,只读访问数据而 ...