参考自https://www.pyimagesearch.com/2017/04/03/facial-landmarks-dlib-opencv-python/ 在原有基础上有一部分的修改(image改为可选参数,若不填则为拍照后选取),如果有想深入学习的,可以去关注这位'吴克'先生的文章. 本文不涉及关于人脸检测的训练部分(虽然之后随着学习深入我会再发相关的随笔),只是简单的用轮子. 今天我们来使用dlib和opencv进行人脸的检测标注 首先安装opencv和dlib的方法 pip inst

目标检测中,原始图片的标注过程是非常重要的,它的作用是在原始图像中标注目标物体位置并对每张图片生成相应的xml文件表示目标标准框的位置.本文介绍一款使用方便且能够标注多类别并能直接生成xml文件的标注工具——labelImg工具,并对其使用方法做一个介绍. 1.下载LabelImg 方式1:网址:https://github.com/tzutalin/labelImg 点击打开链接 直接下载,下载后将labelImg-master.zip移动至home主文件夹下解压,得到LabelImg-mas

0. 引言 利用 Python 开发,借助 Dlib 库进行人脸检测 / face detection 和剪切:   1. crop_faces_show.py : 将检测到的人脸剪切下来,依次排序平铺显示在新的图像上: 实现的效果如 图1 所示,将 图1 原图中的 6 张人脸检测出来,然后剪切下来,在图像窗口中依次输出显示人脸: 2. crop_faces_save.py : 将检测到的人脸存储为单个人脸图像: 图 1 原图 和 crop_faces_show.py 处理后得到的平铺人脸图像窗

昨天我们使用了dlib和opencv进行了人脸检测标注(http://www.cnblogs.com/take-fetter/p/8310298.html) 但是运行环境是基于windows的而且可能因为我的电脑上的visual studio配置比较完备,安装运行没有出现任何问题. 因为之后我打算把做的程序在树莓派上运行,所以先打算把昨天做的程序移到linux上试试,坑遇到了很多总结一下吧,opencv安装倒是没遇到什么坑 环境:deep linux 15.5 , anaconda3 , pyc

在spring实战四中,使用在Spring中增加<context:annotation-config>的方式告诉Spring,我们打算使用基于注解的自动装配,希望Spring特殊对待我们所定义的Bean里的某一组注解,并使用这些注解指导Bean的装配.即使  <context:annotation-config>有助于完全消除Spring配置中的 <property>和<constructor-arg>元素,我们仍然需要使用<bean>元素显示定

Spring入门(7)-自动检测Bean 本文介绍如何自动检测Bean. 0. 目录 使用component-scan自动扫描 为自动检测标注Bean 1. 使用component-scan自动扫描 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="ht

0.引言 利用python开发,借助Dlib库进行人脸识别,然后将检测到的人脸剪切下来,依次排序显示在新的图像上: 实现的效果如下图所示,将图1原图中的6张人脸检测出来,然后剪切下来,在图像窗口中依次输出显示人脸. 图1 原图和处理后得到的图像窗口 1.开发环境 python: 3.6.3 dlib: 19.7 OpenCv, numpy import dlib # 人脸识别的库dlib import numpy as np # 数据处理的库numpy import cv2 # 图像处理的库Op

YOLOv1基本思想 YOLO将输入图像分成SxS个格子,若某个物体 Ground truth 的中心位置的坐标落入到某个格子,那么这个格子就负责检测出这个物体. 每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence score),以及C个类别概率.bbox信息(x,y,w,h)为物体的中心位置相对格子位置的偏移及宽度和高度,均被归一化.置信度反映是否包含物体以及包含物体情况下位置的准确性,定义为\(Pr(Object) \times IOU^{truth}_{pred},

本文逐步介绍YOLO v1~v3的设计历程. YOLOv1基本思想 YOLO将输入图像分成SxS个格子,若某个物体 Ground truth 的中心位置的坐标落入到某个格子,那么这个格子就负责检测出这个物体. 每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence score),以及C个类别概率.bbox信息(x,y,w,h)为物体的中心位置相对格子位置的偏移及宽度和高度,均被归一化.置信度反映是否包含物体以及包含物体情况下位置的准确性,定义为\(Pr(Object) \tim

1.存取图像 import cv2 img=cv2.imread('test.jpg') cv2.imwrite('test1.jpg',img) 2.图像的仿射变换 图像的仿射变换涉及图像的形状位置角度的变化,是深度学习预处理中常用的功能,仿射变换具体到图像中的应用,主要是对图像的缩放.旋转.剪切.翻转和平移的组合. 3.视频功能 两个模块:一个是VideoCapture,用于获取相机设备并捕获图像和视频,或是从文件中捕获   一个是VideoWriter,用于生成视频. import cv2

前言 在WPF嵌入地图,有两种方式: 浏览器方式:控件方式. 1)浏览器方式就是使用浏览器控件WebBrowser,设置好网址就行了.这种方式与地图的交互不太直接,需要懂html.javascript.对于不懂web编程的开发者来说,有点困难. 2)控件方式就是使用第三方控件:不需要处了解web相关知识,使用起来比较直接,易于理解.GMap.net 类库就实现了这种控件. GMap.net 简介 GMap.NET 是一个强大.免费.跨平台.开源的.NET控件,它在Windows Forms 和W

本文逐步介绍YOLO v1~v3的设计历程. YOLOv1基本思想 YOLO将输入图像分成SxS个格子,若某个物体 Ground truth 的中心位置的坐标落入到某个格子,那么这个格子就负责检测出这个物体. 每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence score),以及C个类别概率.bbox信息(x,y,w,h)为物体的中心位置相对格子位置的偏移及宽度和高度,均被归一化.置信度反映是否包含物体以及包含物体情况下位置的准确性,定义为\(Pr(Object)×IOU^

有兴趣查看原文:YOLO详解 人眼能够快速的检测和识别视野内的物体,基于Maar的视觉理论,视觉先识别出局部显著性的区块比如边缘和角点,然后综合这些信息完成整体描述,人眼逆向工程最相像的是DPM模型. 目标的检测和定位中一个很困难的问题是,如何从数以万计的候选窗口中挑选包含目标物的物体.只有候选窗口足够多,才能保证模型的 Recall.传统机器学习方法应用,使用全局特征+级联分类器的思路仍然被持续使用.常用的级联方法有haar/LBP特征+Adaboost决策树分类器级联检测 和HOG特征 +

本文将从以下三个方面介绍如何制作自己的数据集 数据标注 数据扩增 将数据转化为COCO的json格式 参考资料 一.数据标注 在深度学习的目标检测任务中,首先要使用训练集进行模型训练.训练的数据集好坏决定了任务的上限.下面介绍两种常用的图像目标检测标注工具:Labelme和LabelImg. (1)Labelme Labelme适用于图像分割任务和目标检测任务的数据集制作,它来自该项目:https://github.com/wkentaro/labelme . 按照项目中的教程安装完毕后,应用界

对实现人脸瘦脸简单功能的一个记录,大概流程如下: 1.使用dlib检测出人脸关键点 2.使用Interactive Image Warping 局部平移算法实现瘦脸 参考:https://blog.csdn.net/grafx/article/details/70232797?locationNum=11&fps=1 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import dlib import cv2 import numpy as np i

4.1 自动装配 Bean Spring 装配 bean 时,有时非常明确,就是需要将某个 bean 的引用装配给指定属性. 例如,若应用上下文中只有一个 javax.sql.DataSource 类型的 bean,那么任意一个依赖 DataSource 的其他 bean 就是需要这个 DataSource Bean. 为了应对这种明确的装配场景,Spring提供了自动装配(autowiring). 4.1.1 四种类型的自动装配 Spring提供了4种自动装配策略 (1)byName——把与

原文出处: 朱小厮 1. Spring框架的作用 轻量:Spring是轻量级的,基本的版本大小为2MB 控制反转:Spring通过控制反转实现了松散耦合,对象们给出它们的依赖,而不是创建或查找依赖的对象们. 面向切面的编程AOP:Spring支持面向切面的编程,并且把应用业务逻辑和系统服务分开. 容器:Spring包含并管理应用中对象的生命周期和配置 MVC框架: Spring-MVC 事务管理:Spring提供一个持续的事务管理接口,可以扩展到上至本地事务下至全局事务JTA 异常处理:Spri

Java Spring IOC用法 Spring IoC 在前两篇文章中,我们讲了java web环境搭建 和 java web项目搭建,现在看下spring ioc在java中的运用,开发工具为Intellij Idea. 1.简介 IoC(Inversion of Control)通常称为控制反转,是Spring框架的核心.即通过Spring容器控制对象之间的依赖关系,而不是对象自己通过new的方式去创建依赖的对象,相对于主动去创建对象,这种失去对对象的控制便叫做控制反转,控制反转用另一种角

这次博客园的排版彻底残了..高清版请移步: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116 本篇是前面两篇教程: 给深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 的番外篇,因为严格来说不是在讲Python而是在讲在Python下使用OpenCV.本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: - 延时摄影小程序 - 视频中截屏采样的小程序 - 图片数据增

自动装配(autowiring)有助于减少甚至消除配置<property>元素和<constructor-arg>元素,让Spring自动识别如何装配Bean的依赖关系. 自动检测(autodiscovery)比自动装配更进了一步,让Spring能够自动识别哪些类需要被配置成Spring Bean,从而减少对<bean>元素的使用. 1.自动装配属性 1.1  4种类型的自动装配 ● byName——把与Bean的属性具有相同名字(或者ID)的其他Bean自动装配到Be