import cv2from make_imge import get_file_namefrom train_ph import Modelimport os IMAGE_SIZE = 128if __name__=="__main__": name = get_file_name("E:\\gender_image") model = Model() model.load() facecas = cv2.CascadeClassifier("C:\\m…

import cv2filename='E:\\tensorflow\\bu.jpg'#图片的地址 # face_cascade=cv2.CascadeClassifier('C:\\anconda3\\pkgs\\opencv3-3.1.0-py35_0\\Library\etc\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_default.xml')'''调用分类器''' img=cv2.imread(filename)#读取照片face_cascade=cv…

<video> 元素支持三种视频格式: MP4, WebM, 和 Ogg.但是,不同的浏览器对视频格式的支持也不一致,因此为了让浏览器都适应,我们使用source属性来对视频文件格式定义 <video>元素的标签的属性.值和作用 属性           值           描述 autoplay     autoplay 如果出现这个属性,则视频加载完之后马上播放 controls      controls  在视频上添加播放(暂停).音量.全屏切换等按钮 height …

一.准备数据 利用np.linspace()函数得到一定范围内的数据集 利用2*x+1的公式求出y 二.创建窗口 三.根据具有规律的数据画图 四.调整坐标轴 1.将原本的坐标轴的上轴和右轴去掉,使用基本句子为:ax.spines[].set_color()[思路:将他们的颜色改为白色] 2.改变x,y轴的名字:利用ax.xaxis.set_ticks_position() 3.移动我们设置的x,y轴:利用ax.spines[].set_position()函数 五.画图柄(出现的错误:plt.p…

Np.linspace(start,stop,num,endpoint,dtype)函数 1.参数:范围值,在范围值中取到的数值总数.是否包含范围值.类型 2.返回值:返回一维数据 3.在指定的范围内,以等差数列方式进行取值 Plt.plot(x,y,format_sting,**kwargs)函数 1.参数:x表示x轴,y表示y轴,format_sting表示控制曲线格式的字符串,**kwargs表示可以有多组的(x,y,format_sting) 2.返回值:无 3.画图 Plt.figur…

Try语句 用法:处理异常信息 存在的形式:try-except X-except T...-except-else-finally(其中X T为错误的类型) 表达意思:try语句是执行正常语句,如果正常语句中出现错误,查找错误类型并执行,如果没有找到错误类型,执行except语句,然后执行else语句,最后一定执行finally语句 实现代码: if __name__=="__main__": while 1: num_1 = int(input("输入一个数字"…

'''train_test_split(trian_data,trian_target,test_size,random_state)各个参数表示的意义:trian_data表示被划分的样本特征集trian_target表示划分的样本的标签(索引值)test_size表示将样本按比例划分,返回的第一个参数值为:train_data*test_sizerandom_state表示随机种子.当为整数的时候,不管循环多少次X_train与第一次一样的.他的值不能是小数.当random_state的值改…

这回进行了人脸识别的项目,对学习过程进行记录. 首先进行的就是一系列环境的配置,如 python3.7的安装, python的IDE  pycharm的安装,然后进行opencv库的安装,可以通过pycharm中的settings->project->Project Interpreter 页面进行添加, 也可以通过pip命令在命令行界面上安装. 环境的搭建过程略过. 然后就是对opencv库进行运用 先贴出opencv的概念: OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库…

上一篇文章中介绍了如何使用OpenCV自带的haar分类器进行人脸识别(点我打开). 这次我试着自己去训练一个haar分类器,前后花了两天,最后总算是训练完了.不过效果并不是特别理想,由于我是在自己的笔记本上进行训练,为减少训练时间我的样本量不是很大,最后也只是勉强看看效果了.网上有关的资料和博客可以说很多了,只要耐心点总是能成功的. 采集样本: 首先要训练,就得有训练集.网上有很多国外高校开源的库可供下载: 1.卡耐基梅隆大学图像数据库(点我打开) 2.MIT人脸数据库(点我打开) 3.ORL…

前言 基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸检测库).cudnn(gpu加速库). 用到了一个开源的深度学习模型:VGG model. 最终的效果是很赞的,识别一张人脸的速度是0.039秒,而且最重要的是:精度高啊!!! CPU:intel i5-4590 GPU:GTX 980 系统:Win 10 OpenCV版本:3.1(这个无所谓) Caffe版本:Micros…