最近,口罩成为绝对热门的话题,在疫情之下,出门不戴口罩不仅对自己不负责,对他人而言也是一种潜在的威胁.所以许多小区都有保安在门口守着,谁要是不戴口罩就吼回去(吓死我了). 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:1097524789 尽管如此,人工检测总有可能漏掉人,而且无

前言 疫情当下,出入医院等公共场所都被要求佩戴口罩.这篇博客将会介绍如何使用 Yolov4,训练一个人脸口罩检测模型(使用 Yolov4 的原因是目前只复现到了 v4 ),代码地址为 https://github.com/zhiyiYo/yolov4. Yolov4 Yolov4 的神经网络结构相比 Yolov3 变化不是很大,主要更换了激活函数为 Mish,增加了 SPP 块和 PAN 结构(图源 <yolo系列学习笔记----yolov4(SPP原理)>). 感觉 Yolov4 最大的特点

0.引言  利用机器学习的方法训练微笑检测模型,给一张人脸照片,判断是否微笑:   使用的数据集中69张没笑脸,65张有笑脸,训练结果识别精度在95%附近: 效果: 图1 示例效果 工程利用python 3 开发,借助Dlib进行 人脸嘴部20个特征点坐标(40维特征)的提取, 然后根据这 40维输入特征 和 1维特征输出(1代表有微笑 / 0代表没微笑)进行ML建模, 利用几种机器学习模型进行建模,达到一个二分类(分类有/无笑脸)的目的,然后分析模型识别精度和性能,并且可以识别给定图片的人脸是

0. 引言 利用机器学习的方法训练微笑检测模型,输入一张人脸照片,判断是否微笑: 精度在 95% 左右( 使用的数据集中 69 张没笑脸,65 张有笑脸 ): 图1 测试图像与检测结果 项目实现的笑脸识别,并不是通过 计算嘴唇角度,满足一定弧度认定为笑脸进行判定, 而是通过机器学习模型,让模型去 学习人脸嘴唇的坐标和判定笑脸的关系: 输入: 人脸嘴唇的坐标 输出: 有没笑脸  借助 Dlib 进行 人脸嘴部 20 个特征点坐标( 40 维特征)的提取,然后根据这 40 维输入特征 作为 模型输入

Summary:利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测(Facial Landmark Detection) Author:    Amusi Date:       2018-03-20 Note:       OpenCV3.4以及上支持Facemark 原文:OpenCV实战:人脸关键点检测(FaceMark) PS:点击“阅读原文”,可以下载所有源码和模型,记得给star哦! 教程目录 测试环境 引言 Facemark API Facemark训练好的模型 利用OpenCV代码

Opencv-Facial-Landmark-Detection 利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测(Facial Landmark Detection) Note: OpenCV3.4+OpenCV-Contrib以及上支持Facemark 下面是Amusi具体利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测的教程,**大家如果喜欢这个教程,记得给个star!**项目的教程和源码,只需要你在命令行或终端打开git后,输入下述命令即可,或者直接点击Clone or download

摘要:本案例将在ModelBox中使用YOLO v3模型,实现一个简单的口罩检测应用 本文分享自华为云社区<ModelBox开发体验Day05开发案例-使用YOLOv3做口罩检测>,作者: 孙小北. 本案例将使用YOLO v3模型,实现一个简单的口罩检测应用 代码:https://github.com/sunxiaobei/modelbox_gallery 代码tag:v1.5 mask_det_yolo3,v1.5.1 mask_det_yolo3_camera 开发准备 开发环境安装和部署

deepface是一个Python轻量级人脸识别和人脸属性分析(年龄.性别.情感和种族)框架,提供非常简单的接口就可以实现各种人脸识别算法的应用.deepface官方仓库为deepface.deepface提供了多种模型,模型下载地址为deepface_models. 安装方式: pip install deepface -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple deepface主要提供以下人脸识别算法,具体对应接口为: DeepFace.verif

Python人脸识别库face_recognition使用教程 face_recognition号称是世界上最简单的开源人脸识别库,可以通过Python或命令行识别和操作人脸.face_recognition提供了十分完整的技术文档和应用实例,人脸识别初学者建议研究该库上手.face_recognition的官方代码仓库为:face_recognition.face_recognition也有自己的官方中文文档,该文档详情见:face_recognition中文使用说明. 本文所有的代码和大部分

  用 Python 和 OpenCV 检测图片上的的条形码 这篇博文的目的是应用计算机视觉和图像处理技术,展示一个条形码检测的基本实现.我所实现的算法本质上基于StackOverflow 上的这个问题,浏览代码之后,我提供了一些对原始算法的更新和改进. 首先需要留意的是,这个算法并不是对所有条形码有效,但会给你基本的关于应用什么类型的技术的直觉. 假设我们要检测下图中的条形码: 图1:包含条形码的示例图片 现在让我们开始写点代码,新建一个文件,命名为detect_barcode.py,打开并编

本文系原创,转载请注明出处~ 小喵的博客:https://www.miaoerduo.com 博客原文(排版更精美):https://www.miaoerduo.com/c/dlib人脸关键点检测的模型分析与压缩.html github项目:https://github.com/miaoerduo/dlib-face-landmark-compression 人脸关键点检测的技术在很多领域上都有应用,首先是人脸识别,常见的人脸算法其实都会有一步,就是把人脸的图像进行对齐,而这个对齐就是通过关键点

项目地址 https://github.com/guoyaohua/SmileyFace 开发环境 Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 功能描述 静态图像人脸检测 视频人脸追踪检测 摄像头人脸检测 人脸切割显示 实时面部识别 样本自动采集 基于面部识别的程序锁 系统框图 人脸检测 人脸识别 系统截图 本程序以用户体验为中心,界面简洁.明了.易于操作.即使第一次使用该应用,也可以流利的操作. 1.主界面 2.人脸检测效果图--标准正脸 3.人脸检测效果图--人脸集 4.

上一个代码只能实现小数据的读取与训练,在大数据训练的情况下.会造内存紧张,于是我根据keras的官方文档,对上一个代码进行了改进. 用keras实现人脸关键点检测 数据集:https://pan.baidu.com/s/1cnAxJJmN9nQUVYj8w0WocA 第一步:准备好需要的库 tensorflow  1.4.0 h5py 2.7.0 hdf5 1.8.15.1 Keras     2.0.8 opencv-python     3.3.0 numpy    1.13.3+mkl 第

用keras实现人脸关键点检测 改良版:http://www.cnblogs.com/ansang/p/8583122.html 第一步:准备好需要的库 tensorflow  1.4.0 h5py 2.7.0 hdf5 1.8.15.1 Keras     2.0.8 opencv-python     3.3.0 numpy    1.13.3+mkl 第二步:准备数据集: data.7z 如图:里面包含着标签和数据 第三步:将图片和标签转成numpy array格式: def __data

1.dlib.get_frontal_face_detector()  # 获得人脸框位置的检测器, detector(gray, 1) gray表示灰度图, 2.dlib.shape_predictor(args['shape_predictor'])  # 获得人脸关键点检测器, predictor(gray, rect) gray表示输入图片,rect表示人脸框的位置信息 参数说明: args['shape_predoctor]  人脸检测器的权重参数地址 3.cv2.convexHull

原文地址:http://python.jobbole.com/80448/ 假设我们要检测下图中的条形码: # load the image and convert it to grayscale 12 image = cv2.imread(args["image"]) 13 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 14 15 # compute the Scharr gradient magnitude representatio

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12967.html 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

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

Python isalpha() 方法检测字符串是否只由字母组成.

Python isdigit() 方法检测字符串是否只由数字组成

一定要注重代码规范,按照平时的代码管理,可以将Python代码规范检测分为两种: 静态本地检测:可以借助静态检查工具,比如:Flake8,Pylint等,调研了一下,用Flake8的相对较多,功能满足,本文将使用Flake8 git:可借助git hooks,本文推荐使用pre-commit. 静态本地检测 Flake8包装了Pyflakes.Pycodestyle和McCabe,也可以自定义插件.功能包括: 检查代码是否符合PEP8 检查是否包含语法错误和未使用的变量和导入 检查代码的复杂度