通过上面级片文章,你应该基本知道了换脸的流出,也能换出一个视频来.此时,你可能会产生好多疑问,比如每个环节点点到底是什么意思,那些黑漆漆屏幕输出的又是什么内容,我换脸效果这么差,该如何提升?等等,好奇宝宝已上线,不搞明白睡不着.接下来,我就把每个环节展开说一说.本篇文章主要说“人脸提取部分”. DeepFaceLab 更目录如下. workspace工作目录如下 1) clear workspace.bat (清空项目) 这是一个用来初始化项目目录的文件,由于软件本身自带了一个workspace

一.实验目的:我这里完成的是,将8张人脸图片(4组,每组两张)存入库中,选取1张图片,程序识别出与其匹配的另一张. 这里介绍分三个步骤完成该工作,①程序读取摄像头.拍照 ②程序从电脑文档中读取图片   ③检测人脸,并用红框框出人脸 ④使用感知哈希算法匹配最相似的图片 二.实验环境: Win 7(x64).visual studio 2010.openCV-2.4.3 使用语言:C++ 三.实验准备:①安装好vs2010,本文不予介绍.   ②配置opencv : 1'进入官网下载http://o

原文 http://www.cnblogs.com/asxinyu/archive/2013/05/29/3107013.html 如果这些文章对你有用,有帮助,期待更多开源组件介绍,请不要吝啬手中的鼠标. [原创分享]Matlab.NET混编调用Figure窗体 http://www.cnblogs.com/asxinyu/archive/2013/04/14/3020813.html   [原创]Matlab与.NET基于类型安全的接口编程入门 http://www.cnblogs.com/

原文:[原创]Matlab与.NET混合编程解决人脸识别问题 如果这些文章对你有用,有帮助,期待更多开源组件介绍,请不要吝啬手中的鼠标. [原创分享]Matlab.NET混编调用Figure窗体 http://www.cnblogs.com/asxinyu/archive/2013/04/14/3020813.html   [原创]Matlab与.NET基于类型安全的接口编程入门 http://www.cnblogs.com/asxinyu/archive/2013/05/16/3082299.

AI时代的到来,手机上的APP开始应用人脸识别去完成事情,如iphoneX的人脸解锁,百度自动贩卖机的人脸识别系统进行支付,支付宝的人脸识别登录等,提高了使用软件的易用性,但也因为其便利性,在某些市面上的应用已经发生了非本人(活人)通过图片可通过人脸识别,想想这样自己在应用上存储的信息和钱财不能得到保障,是一件很可怕的事情.因为这样,更应该去了解人脸识别的理论及实现,从而更好的去防范这种行为的发生.话不多说,把实现方法和在实现过程中遇到的问题和大家讨论讨论~ 一.环境准备 MacOs+PyCha

在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节.人脸检测之Haar分类器),其检测效果也是不错的,但是目前人脸检测的应用场景逐渐从室内演变到室外,从单一限定场景发展到广场.车站.地铁口等场景,人脸检测面临的要求越来越高,比如:人脸尺度多变.数量冗大.姿势多样包括俯拍人脸.戴帽子口罩等的遮挡.表情夸张.化妆伪装.光照条件恶劣.分辨率低甚至连肉眼都较难区分等.在这样复杂的环境下基于Haar特征的人脸检测表现的不尽人意.随着深度学

人脸检测及识别python实现系列(3)——为模型训练准备人脸数据 机器学习最本质的地方就是基于海量数据统计的学习,说白了,机器学习其实就是在模拟人类儿童的学习行为.举一个简单的例子,成年人并没有主动教孩子学习语言,但随着孩子慢慢长大,自然而然就学会了说话.那么孩子们是怎么学会的呢?很简单,在人类出生之前,有了听觉开始,就开始不断听到各种声音.人类的大脑会自动组织.分类这些不同的声音,形成自己的认识.随着时间的推移,大脑接收到的声音数据越来越多.最终,大脑利用一种我们目前尚未知晓的机制建立了一个

这次给大家分享一个图像识别方面的小项目,主要功能是识别图像中的人脸并根据人脸在图片库找出同一个与它最相似的图片,也就是辨别不同的人. 环境:VS2013+opencv2.4.13 主要是算法:opencv中人脸识别算法(截取人脸)+哈希算法(辨别人脸) opencv中人脸识别算法:这个很常用,就是普通的人脸识别算法,直接上代码: void IdentifyFace(Mat image) //识别并截取人脸 { CascadeClassifier ccf; ccf.load(xmlPath); v

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

需要掌握知识python,opencv和机器学习一类的基础 过一段时间代码上传github,本人菜j一个,虽然是我自己谢的,也有好多不懂,或者我这就是错误方向 链接:https://pan.baidu.com/s/15IK5RWrRAr_wNLFreuK7VQ 提取码:ykkn 人脸识别的步骤: 人脸检测 haar人脸检测, lbp人脸检测 特征处理 图片大小尺寸统一 彩色灰度转换 图片编成一维矩阵 特征提取处理 归一化 特征选择-删除低方差的特征 分析进行特征降维 训练集与测试集以一定比例数据

Android 视频编辑 SDK接入说明 一.名词解释 分辨率:用于计算机视频处理的图像,以水平和垂直方向上所能显示的像素数来表示分辨率.常见视频分辨率的有1080P即1920x1080,720P即1080x720,640x480等. 宽高比:视频分辨率的宽高比,常见的有16:9,4:3,1:1.锐动视频编辑SDK对各宽高比的视频都支持编辑,导出的默认分辨率是640x360,宽高比是16:9. 帧率:每秒的帧数(fps)或者说帧率表示图形处理器处理场时每秒钟能够更新的次数. 码率: 数据传输时单

本文转自:http://www.topeetboard.com Ubuntu系统烧写硬件平台:iTOP4412开发板 需要准备:串口线.读卡器.一张SD卡最好是2G(自备).另外一张卡(大于等于2G都可以,也可以使用U盘) 软件平台 Ubuntu操作系统,Windows系统 超级终端 镜像文件和压缩包,在光盘的Ubuntu文件夹中,和其它2种操作系统有区别 Ubuntu烧写步骤 第一步:通过PC机的Ubuntu系统把Ubuntu系统文件解压缩到TF卡里面 第二步:通过TF卡启动Ubuntu系统把

家里人手机被摔坏了,尽管不是什么值钱的手机.可是自从上了大学之后,就一直认为赚钱真的非常不easy,不到逼不得已,就不要乱花钱.于是,就从淘宝上买了外屏.以下是我在淘宝上的链接:点击打开链接.好不easy才找到的一个卖这个的,这里我得声明一下,我不是做代购的,这个也不是我的淘宝店,仅仅是认为找的不easy,也就把链接贴出来了. 废话不多说,立刻进入教程. 第一步:拆掉手机背面的外壳,拿下手机电池,存储卡,双SIM卡. 第二步:买屏幕的时候会附送一个工具(起子),把里面的8个螺丝给拆下来,当然你正

这几天时间一直在研究怎么实现自己的OAuth2服务器,对于太了解OAuth原理以及想自己从零开始实现的,我建议可以参考<Apress.Pro ASP.NET Web API Security>里面的章节.最后发现其实微软在这方面也已经做了实现,所以文介绍下怎么基于OWIN来实现自己的OAuth2.0授权服务器,,以及怎么使用DotNetOpenAuth作为客户端来访问受保护的资源.  OWIN是一套specification,微软的Katana开源项目是基于OWIN标准开发的,所以本本文更准确

一.运行环境 Android 4.1(api 16)以上: 处理器:双核 1GHz以上CPU(目前只支持ARM CPU, X86.MIPS暂不支持):推荐四核1.2GHz以上CPU 内存:1 GB以上: 二.注册申请AppKey和APPSECRET 1. 登录http://www.rdsdk.com 注册用户 2. 登录注册好的用户 3. 进入视频云管理 点击(新增)获取应用的 appkey .appsecret 三.下载并导入SDK 1. Android Studio 导入xpkUISdk 点

最近接触了一段时间的python,觉得python写脚本还是挺方便的,做一个简单的桌面应用也很nice,但是随着深入,对python做功能复杂的web项目我彻底死心了​,每个环节都是一堆的坑,部署阶段更甚,我真是被折磨的没招了,打算老老实实把项目迁到nodejs上面吧.希望有经验的django开发者,能指点一二. 先简要描述一下我的项目,整体框架采用django,项目功能涉及: 1.读写SQL Server数据库(完成) 2.文件上传和下载(完成) 3.读写Excel,读写txt(完成) 4.加

今天给大家带来一篇来自CVPR 2017关于人脸识别的文章. 文章题目:Deep Convolutional Neural Network using Triplets of Faces, Deep Ensemble, and 摘要: 文章动机:人脸识别在一个没有约束的环境下,在计算机视觉中是一个非常有挑战性的问题.同一个身份的人脸当呈现不同的装饰,不同的姿势和不同的表情都可以使人脸看起来完全不同.这种相同身份的变化可以压倒不同身份的变化,这样给人脸识别带来更大的挑战,特别是在没有约束的环境下.

1 下载所需工具 (1)qt-opensource-windows-x86-mingw491_opengl-5.4.2.exe  842M 下载地址https://download.qt.io/archive/qt/5.4/5.4.2/ (2)OpenCV  for windows(opencv-2.4.9.exe  348M) 下载地址http://opencv.org/downloads.html (3)cmake-2.8.12.2-win32-x86.exe  10M 下载地址https:

Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks 使用多任务级联卷积网络连接人脸检测和对齐 摘要-因为可能有着多种姿势.照明和遮挡(various poses, illuminations and occlusions),在非限制环境下的人脸检测和对齐是很有挑战性的.目前的研究显示了深度学习方法能够在这两个任务上获得优异的性能.在该论文中,我们提出了一个深度级联多任务框架,用来探

DEX: Deep EXpectation of apparent age from a single image 这个论文我们使用深度学习解决了在静态人脸图像中面部年龄的估计.我们的卷积神经网络使用了VGG-16结构,并在用于图像分类的ImageNet的数据集上预训练.除此之外,由于面部年龄的注释图像数量的限制,我们探究了微调带有可用年龄的爬取的网络人脸图片的好处.我们从IMDB和Wikipedia上爬取了0.5百万张名人的图片,并公布出来.这是目前为止最大的用于年龄检测的数据集.我们提出了将

概述 函数方法不只是适用下述场景,主要目的是在不同业务场景中个人解决问题的思维方法: 下图中数据都为测试数据,不具备真实性! 场景一 数据库Task表中存储的实际任务id太长,但PC/移动端看到展示的是任务id后7位(也具有唯一性),为方便在平台和移动端对照,追踪任务和排查问题需要从Task_id列截取右边位置后7位. 目标 从Task表中的原始数据id列中提取后7位. 解决方案 right()函数实现. 函数解释: =Right(string, length) #参数解释:string-要被提