前言 最近使用dlib库的同时也会用到opencv,特别是由于对dlib库的画图函数不熟悉,都想着转换到opencv进行show.本文介绍一下两种开源库中rectangle类型之间的转换. 类型说明 opencv中cv::Rect    以及opencv中的rectangle函数: ) 或者 ) dlib中的rectangle类型: rectangle ( long left_, long top_, long right_, long bottom_ ); 或者 template <typen

0.引言 利用python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,提取人脸特征,通过计算欧氏距离来和预存的人脸特征进行对比,达到人脸识别的目的: 可以自动从摄像头中抠取人脸图片存储到本地: 根据抠取的/已有的同一个人多张人脸图片提取128D特征值,然后计算该人的128D特征均值: 然后和摄像头中实时获取到的人脸提取出的特征值,计算欧氏距离,判定是否为同一张人脸: 效果如下: 图1 摄像头人脸识别效果gif 1.总体流程 先说下 人脸检测 (face detection) 和 人脸识别 (face

首先安装Dlib,Opencv库 Dlib安装链接:http://www.cnblogs.com/as3asddd/p/7237280.html 环境:Mac Sierra 10.12.1 Python 2.7.1 设置特征检测器,dlib有已经训练的好的需要下载,也可以自己根据需要训练 下载链接:http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 下载完之后解压,将路径送到dlib.shape_predictor()里

前言 依赖库:opencv 2.4.9 /dlib 19.0/libfacedetection 本篇不记录如何配置,重点在实现上.使用libfacedetection实现人脸区域检测,联合dlib标记人脸特征点,最后使用opencv的FaceRecognizer实现人脸识别. 准备工作 1.配置好Opencv2.4.9.(Opencv3.1需要另外下载一个包才有FaceRecognizer) 2.配置好dlib 19.0(版本其实没有多大关系) 3.配置好ShiQi.Yu的人脸检测库 思想 训练

dlib提供了dlib.correlation_tracker()类用于跟踪目标.官方文档入口:http://dlib.net/python/index.html#dlib.correlation_tracker不复杂,就不介绍了,后面会直接给出两个程序,有注释. # -*- coding: utf-8 -*- import sys import dlib import cv2 tracker = dlib.correlation_tracker() # 导入correlation_tracke

一. 百度地图API大批量转换时有数量限制,一个一个转.  用到的方法接口    /**      源坐标 格式:经度,纬度;经度,纬度… 最多支持100个;      源坐标类型:默认为1,即GPS设备获取的坐标 ;      目的坐标类型:默认为5,即bd09ll(百度坐标) ;      返回结果格式 :json     **/  convertor.translate(pointArr, 1, 5, tranCallback);     /**   status:正常0,异常非0;(批量

第一次处理地理位置的数据的人,没什么经验,往往掉入很多坑浪费不少时间.我也是刚刚从坑里爬出来.这篇博文主要是把入门GPS轨迹分析的经验总结一下,以方便大家少走些弯路. (1)可视化 GPS 路径 刚拿到一堆GPS轨迹数据,想看看它长什么样?于是先想办法把它们可视化出来.有很多地图的API可以用,如果不是想搞演示,只是为了快速随便看一眼的话,推荐用百度的在线示例API  http://developer.baidu.com/map/jsdemo.htm#c1_3  里面有比较详细的例子,很丰富的操

http://www.cnblogs.com/happyhills/p/3789864.html   百度地图的API说明 使用方法 第一步,申请密钥(ak),作为访问服务的依据: 第二步,按照请求参数说明拼写发送http请求的url,注意需使用第一步申请的ak: 第三步,接收返回的数据(json或者xml格式). 注:本接口支持回调. 服务地址 http://api.map.baidu.com/geoconv/v1/? 组成说明: 域名:http://api.map.baidu.com 服务名

在计算机视觉和机器学习方向有一个特别好用但是比较低调的库,也就是dlib,与opencv相比其包含了很多最新的算法,尤其是深度学习方面的,因此很有必要学习一下.恰好最近换了一台笔记本,内含一块GTX1060的显卡,可以用来更快地跑深度学习算法.以前用公司HP的工作站配置过dlib,GPU是Quadro K420,用dlib自带的人脸识别算法(ResNet)测试过,相比较1060的速度确实要快上很多.dlib.cuda和cudnn的版本经常会更新,每次重新配置环境会遇到一些问题,在这里记下来吧.

opencv中提供的基于haar特征级联进行人脸检测的方法效果非常不好,本文使用dlib中提供的人脸检测方法(使用HOG特征或卷积神经网方法),并使用提供的深度残差网络(ResNet)实现实时人脸识别,不过本文的目的不是构建深度残差网络,而是利用已经训练好的模型进行实时人脸识别,实时性要求一秒钟达到10帧以上的速率,并且保证不错的精度.opencv和dlib都是非常好用的计算机视觉库,特别是dlib,前面文章提到了其内部封装了一些比较新的深度学习方法,使用这些算法可以实现很多应用,比如人脸检测.

1 概述 完成 Android 相机预览功能以后,在此基础上我使用 dlib 与 opencv 库做了一个关于人脸检测的 demo.该 demo 在相机预览过程中对人脸进行实时检测,并将检测到的人脸用矩形框描绘出来.具体实现原理如下: 采用双层 View,底层的 TextureView 用于预览,程序从 TextureView 中获取预览帧数据,然后调用 dlib 库对帧数据进行处理,最后将检测结果绘制在顶层的 SurfaceView 中. 2 项目配置 由于项目中用到了 dlib 与 open

双y轴坐标轴图 今天利用matplotlib绘图,想要完成一个双坐标格式的图. fig=plt.figure(figsize=(20,15)) ax1=fig.add_subplot(111) ax1.plot(demo0719['TPS'],'b-',label='TPS',linewidth=2) ax2=ax1.twinx()#这是双坐标关键一步 ax2.plot(demo0719['successRate']*100,'r-',label='successRate',linewidth=

Dlib库中提供了正脸人脸关键点检测的接口,这里参考dlib/examples/face_landmark_detection_ex.cpp中的代码,通过调用Dlib中的接口,实现正脸人脸关键点检测的测试代码,测试代码如下: /* reference: dlib/examples/face_landmark_detection_ex.cpp This program shows how to find frontal human faces in an image and estimate th

器件的坐标其实在我们处理布局的时候,非常有用,例如A板布局导入B板. 1.在A板PCB中执行菜单命令“File-Assembly-Generates Pick and Place File”对器件的坐标进行导出.如图31所示,注意选择选择导出格式和单位. 图 31坐标格式和单位 2.B板PCB中把所有器件执行解锁操作,否则操作会不成功,这一步一定注意! 3.在B板中执行菜单命令“Tools-Component Placement-Place From File”,在文件名的框中输入“.txt”后

#include "stdafx.h" #include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h> #include <dlib/image_processing/render_face_detections.h> #include <dlib/image_processing.h> #include <dlib/gui_widgets.h> #include <dlib/ima

Dlib库中提供了正脸人脸检测的接口,这里参考dlib/examples/face_detection_ex.cpp中的代码,通过调用Dlib中的接口,实现正脸人脸检测的测试代码,测试代码如下: #include "funset.hpp" #include <string> #include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h> #include <dlib/gui_widgets.h> #i

百度地图的API说明 使用方法 第一步,申请密钥(ak),作为访问服务的依据: 第二步,按照请求参数说明拼写发送http请求的url,注意需使用第一步申请的ak: 第三步,接收返回的数据(json或者xml格式). 注:本接口支持回调. 服务地址 http://api.map.baidu.com/geoconv/v1/? 组成说明: 域名:http://api.map.baidu.com 服务名:geoconv 服务版本号:v1 服务参数说明 参数 含义 取值范围 是否必须 默认取值 coord

首先搞清楚几个问题: 1.GPS输出的经纬度 GPS获取的数据: 3438.1633,N,11224.4992,E 格式是ddmm.mmmmm 2.Onenet服务器识别的经纬度坐标格式 服务器识别需要把度分秒转换为度 转换成度分秒的 纬度lat 34° 38.1633′ 38.1633/60=0.636055 34.636055 经度lon: 112°24.4992′ 24.4992/60=0.40832 纬度为112.40832 然后上传到服务器的数据流格式如下: POST /devices

不多说,直接上干货! Distributed  matrix : 分布式矩阵 一般能采用分布式矩阵,说明这数据存储下来,量还是有一定的.在Spark Mllib里,提供了四种分布式矩阵存储形式,均由支持长整形的行列数和双精度浮点型的数据内容组成. 包括行矩阵.带有行索引的行矩阵.坐标矩阵和块矩阵. 依据你数据的不同的特点,你可以选择不同类型的数据. (1).行矩阵: 以行为基本方向的矩阵存储格式,列的作用相对较少. 理解记忆,行矩阵是一个巨大的特征向量的集合 每一行就是一个具有相同格式的向量数据

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