1.准备工作,按博主的环境为准 Python 3.5 Opencv 3 Tensorflow 1.3.1 Keras 2 cudnn和CUDA,如果你的GPU足够厉害并且支持的话,可以选择安装 那就先安装起来,有兴趣的朋友给我个暗示,好让我有动力写下去,想实现整套的功能还是有点复杂的 . . . . . . 算了,没动力了,最后放一张训练一小时后的视频截图,用的是尼古拉斯凯奇的脸

给大家介绍最近超级火的黑科技应用deepfake,这是一个实现图片和视频换脸的app.前段时间神奇女侠加尔盖朵的脸被换到了爱情动作片上,233333.我们这里将会从github项目faceswap开始一步一步实现一个视频换脸的教程. 注意: 本技术存在一定的使用风险,本教程仅做技术交流,请不要用在其他不应该被使用的地方. 技术分析 faceswap 项目是一个学习重建脸部特征的深度学习算法.你给它一堆的图片,它学习几个小时后,通过分辨哪些是合成的图片最终.但是它并不是仅仅把相似的图片替换,而是通

视频分析的需求 人工智能的发展和在行业中的作用就不用多说了,已经到了势在必行的一个程度了,尤其是对于流媒体音视频行业来说,这基本上是人工智能重中之重的领域,视频人工智能,也就是视频视觉分析的应用方式大体上可以分为两种: 中心计算:所有视频图像数据都以图片或者视频编码流的形式传输到中心服务,再由中心服务进行视频数据的分析,这种模式比较考验中心服务的网络能力和中心硬件的算力: 边缘计算:将大部分的计算工作都在边缘设备中完成,比如人脸.车牌.物体.行为等的分析和比对,这种做法相比于中心计算的优势是不不

以下内容都是来自“悟空“大神的讲解,听他的视频课,利用Python实现堆栈的算法,自己做了一些小总结,可能会存在自己理解的一些误区, 1.栈的实现 队列的特征是先进先出,同我们生活中的队列具有相同的特性:先排队的先办事.队列的应用场景非常多,例如消息通信.多进程间的协同.多线程间的协同等. 在算法前,我们需要先知道3个值  1.节点(节点作用是 进行一个指针(假设的)一个指向  2.就是现在这个位置上的元素的值)  2.还需要知道一个头,一个尾,就如上面两个一个head,就对应下面的代码中的fi

from:https://36kr.com/p/5103044.html 到2020年,大多数先进的ML袖珍电脑(你仍称之为手机)将有能力执行一整套任务.个人助理将变的更加智能,它是打造这种功能的切入点.语音识别会不断优化.私人助理将不仅仅是云端搜索引擎的前端.因为个人AI将有拥有真正处理分析数据的能力,并使用搜索引擎来搜索数据. 以下是我的几个预测: 1)实时健康分析 - 当前,智能手表会监控您的心率和步数,并将其发送到您的手机中,之后手机会将其发送到云端.在不久的将来,您的个人AI将会实时读

泛娱乐应用成为主流,社交与互动性强是共性,而具备这些特性的产品往往都集中在直播.短视频.图片分享社区等社交化娱乐产品,而在这些产品背后的黑科技持续成为关注重点,网易云信在网易MCtalk 泛娱乐创新峰会上重点介绍了超越像素的AI视频黑科技“超分”. 超分辨率(Super-Resolution)通过硬件或软件方法提高原有图像的分辨率,通过一幅或者多幅低分辨率的图像来得到一幅高分辨率的图像过程就是超分辨率重建,可以通过人工智能深度学习将低分辨率视频重建成高分辨率视频模糊图像.视频瞬间变高清,为移动端

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一.引言 对于带Logo(如抖音Logo.电视台标)的视频,有三种方案进行Logo消除: 直接将对应区域用对应图像替换: 直接将对应区域模糊化: 通过变换将要去除部分进行填充. 其中: 方法1又可以使用三种方法,一是使用某固定图像替换.二是截取视频某帧的一部分图像替换.三是用每帧固定区域的图像替换当前帧的Logo区域,其中固定图像替换最简单,下面就不展开介绍:截取视频某帧的一部分图像比较简单,用每帧固定区域的图像替换当前帧的Logo区域最复杂: 方法2可

Python实现各种排序算法的代码示例总结 作者:Donald Knuth 字体:[增加 减小] 类型:转载 时间:2015-12-11我要评论 这篇文章主要介绍了Python实现各种排序算法的代码示例总结,其实Python是非常好的算法入门学习时的配套高级语言,需要的朋友可以参考下 在Python实践中,我们往往遇到排序问题,比如在对搜索结果打分的排序(没有排序就没有Google等搜索引擎的存在),当然,这样的例子数不胜数.<数据结构>也会花大量篇幅讲解排序.之前一段时间,由于需要,我复习了

自从工作后就没什么时间更新博客了,最近抽空学了点Python,觉得Python真的是很强大呀.想来在大学中没有学好数据结构和算法,自己的意志力一直不够坚定,这次想好好看一本书,认真把基本的数据结构和算法补一补. Python讲数据结构和算法的书,我想说的是真的太少了!!广泛搜索,中文的图书基本上没有,倒是找到两本外文的: Problem Solving with Algorithms and Data Structures (用Python讲解数据结构与算法) Python Algorithms

Python远程视频监控程序   老板由于事务繁忙无法经常亲临教研室,于是让我搞个监控系统,让他在办公室就能看到教研室来了多少人.o(>﹏<)o||| 最初我的想法是直接去网上下个软件,可是找来找去不是有毒就是收费,无奈技术不到家无法破解,只得另寻他法. 正当没有办法的时候,我看到一篇博文 一个基于python的高速视频传输程序 ,看完茅塞顿开,觉得完全可以自己写一个,在此感谢作者詹姆斯. 这个程序包括一个服务器和一个客户端.需要的库有 VideoCapture 和 pygame,一个用来得到

今天依旧是学算法,前几天在搞bbs项目,界面也很丑,评论功能好像也有BUG.现在不搞了,得学下算法和数据结构,笔试过不了,连面试的机会都没有…… 今天学了折半查找算法,折半查找是蛮简单的,但是归并排序我就挺懵比,看教材C语言写的归并排序看不懂,后来参考了别人的博客,终于搞懂了. 折半查找 先看下课本对于 折半查找的讲解.注意了,折半查找是对于有序序列而言的.每次折半,则查找区间大约缩小一半.low,high分别为查找区间的第一个下标与最后一个下标.出现low>high时,说明目标关键字在整个有序

Python实现常用排序算法 冒泡排序 思路: 它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来.走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成. 代码: def bubble_sort(lists): # 冒泡排序 count = len(lists) for i in range(0, count): for j in range(i + 1, count): if lists[i] > lists[j]: lists[i], lis

title: "Python实现图像边缘检测算法" date: 2018-06-12T17:06:53+08:00 tags: ["图形学"] categories: ["python"] 实现效果 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 from PIL import Image import numpy as np img_name = input("输入要处理的图片\n") #

源于经典 数据结构作为计算机从业人员的必备基础,Java, c 之类的语言有很多这方面的书籍,Python 相对较少, 其中比较著名的一本 problem-solving-with-algorithms-and-data-structure-using-python. 其中<用Python解决数据结构与算法问题>是problem-solving-with-algorithms-and-data-structure-using-python 的中文版. 在线阅读:https://facert.g

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用Python实现随机森林算法,深度学习 拥有高方差使得决策树(secision tress)在处理特定训练数据集时其结果显得相对脆弱.bagging(bootstrap aggregating 的缩写)算法从训练数据的样本中建立复合模型,可以有效降低决策树的方差,但树与树之间有高度关联(并不是理想的树的状态). 随机森林算法(Random forest algorithm)是对 bagging 算法的扩展.除了仍然根据从训练数据样本建立复合模型之外,随机森林对用做构建树(tree)的数据特征做

使用 Python实现 K_Means聚类算法: 问题定义 聚类问题是数据挖掘的基本问题,它的本质是将n个数据对象划分为 k个聚类,以便使得所获得的聚类满足以下条件: 同一聚类中的数据对象相似度较高: 不同聚类中的对象相似度较小. 相似度可以根据问题的性质进行数学定义. K-means算法就是解决这类问题的经典聚类算法 它的基本思想是以空间中k个点为中心,进行聚类,对最靠近他们的对象归类. 通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果其IPO描述如下: 输入:N个数据

最近在GitHub上学习了有关python实现常见机器学习算法 目录 一.线性回归 1.代价函数 2.梯度下降算法 3.均值归一化 4.最终运行结果 5.使用scikit-learn库中的线性模型实现 二.逻辑回归 1.代价函数 2.梯度 3.正则化 4.S型函数 5.映射为多项式 6.使用的优化方法 7.运行结果 8.使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现 逻辑回归_手写数字识别_OneVsAll 1.随机显示100个数字 2.OneVsAll 3.手写数字识别 4.预测 5.运行

我最近用Python写了一个算法,不需要写任何规则就能自动识别一个网页的内容,目前测试了300多个新闻网站的新闻页,都能准确识别

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点击了解更多Python课程>>> 零基础快速掌握Python系统管理视频课程[猎豹网校] 课程目录 01.第01章 Python简介.mp4 02.第02章 IPython基础.mp4 03.第02章 IPython_UnixShell.mp4 04.第02章 IPyton_信息搜索.mp4 05.第02章 IPython_自动和快捷方式.mp4 06.第03章 文本_Python字符串及内建功能函数.mp47 07.第03章 文本_Unicode字符串和re.mp4 08.第03章