http://www.chinacloud.cn/show.aspx?id=25992&cid=12 本文中,笔者将介绍OpenFace中实现人脸识别的pipeline,这个pipeline可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架,很有学习价值,它的结构如下图所示: Input Image -> Detect 输入:原始的可能含有人脸的图像. 输出:人脸位置的bounding box. 这一步一般我们称之为“人脸检测”(Face Detection),在OpenFace中,使用的

市面上有多款AI换脸的方法,笔者这里节选了Github那年很火的开源项目FaceSwap: (很早就实践了,但是忘记记录啦hhh,请勿用于不正当用途哦) 做了一篇详细教学,包括配置,参数设置,换脸效果经验之谈.感兴趣的学友可以留言一起交流. 先上成果展示下吧(垃圾显卡跑了2天,有条件好的显卡跑个1周估计效果会好一些): 配置部分 ok,为了实现换脸,我们先从安装到配置工具开始(配置好的请直接跳到第一步),以下请按步骤操作: 首先需要下载该项目,这里建议直接下载GUI版软件:https://fac

每个微服务都有自己的配置文件application-local.yml和bootstrap.yml, 这个两个配置文件的读取顺序是先读取bootstrap.yml文件,在读取application-local.yml文件,参数名相同,则后者覆盖前者. 提取公共参数是因为,eureka.zipkin等配置都是一样的,每一个微服务都要进行配置,很繁琐,而且配置一多,就心烦. 提取公共配置参数,要借助Spring Cloud Config,我这里是把配置文件放在了gitlab上,当然你也可以放在Git

需求:查看“传入的参数”或者“正则表达提取的参数”等...... 解决:添加Debug Sampler组件,不需要配置,直接使用默认 1.使用CSV Data Set Config组件“传入的参数”直接使用Debug sampler组件可以查看到提取到的参数 2.查看“正则表达提取的参数” ①首先是正则表达式提取器的设置 百度一下查看响应数据中的变量结果 注:正则表达式提取的结果保存在errcode中, errcode_g0 :根据匹配规则所匹配的全部内容 : errcode_g1:根据匹配规则

http://blog.csdn.net/u011531010/article/details/52270023 http://www.vccoo.com/v/2ed520 第一步 在 openface 文件中建立一个名为./training-images/的文件夹 mkdir training-images 第二步 为你想识别的每个人建立一个子文件夹.例如:我找了7组图像,每组为不同的明星,每组明星人脸图像大概有10个 第三步 然后把这几个训练文件夹放到openface/tarin-image

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

1:登录接口 这里有一个实际的登录接口,在响应中返回了一串token,如下图 那么我们在接下来的接口-经验库列表中,就必须带入这一串token,否则响应报错,如下图所示    如何获取登录的口令呢?这里详细说明一下,如图所示 在接下来的接口中可以将获取的token作为变量调用,变量名为${center-token},如下图 观察请求头,发现传入了一串token,并且响应结果正确 自此,一个完整的登录关联就结束了.后续接口直接调用该token就可以.我们接下来继续说其它的参数关联 比如一个增删改查

基本的卷积神经网络 from torch import nn class SimpleCNN(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleCNN, self).__init__() layer1 = nn.Sequential() # 将网络模型进行添加 layer1.add_module('conv1', nn.Conv2d(3, 32, 3, 1, padding=1)) # nn.Conv layer1.add_module('relu1', n

一.使用正则表达式提取sessionId 1.在测试计划(跨线程组使用变量)--> 线程组(登录)--> 添加HTTP请求(登录接口) (1)创建测试计划: 勾选独立运行每个线程组(例如在一个组运行结束后启动下一个) (2)添加线程组,命名登录 (3)添加HTTP请求(登录接口) 2.在登录接口添加--后置处理器(正则表达式提取器) 因为我们是要提取的是这个请求接口返回的响应值,因此添加的是后置处理器正则表达式提取器: (1)设置正则表达式提取器: () 填写正则表达式的时候,一个小括号代表一

r = s.get(loginurl, verify=False) dom = etree.HTML(r.content.decode("utf-8")) try: result["lt"] = dom.xpath('//input[@name="lt"]')[0].get("value") result["execution"] = dom.xpath('//input[@name="execu

PCA算法可以使得高维数据(mxn)降到低维,而在整个降维的过程中会丢失一定的信息,也会因此而实现降噪除噪的效果,另外,它通过降维可以计算出原本数据集的主成分分量Wk矩阵(kxn),如果将其作为数据样本,则可以将其作为原来数据集特征的主特征分量,如果用在人脸识别领域则可以作为人脸数据集的特征脸具体实现降噪效果和人脸特征脸的代码如下所示: #1-1利用手写字体数据集MNIST对PCA算法进行使用和效果对比,体现PCA算法的降噪功能from sklearn import datasetsdigits

在看官方教程时,无意中发现别人写的一个脚本,非常简洁. 官方教程地址:http://pytorch.org/tutorials/beginner/data_loading_tutorial.html#sphx-glr-beginner-data-loading-tutorial-py 使用的是dlib自带的特征点检测库,初期用来测试还是不错的 """Create a sample face landmarks dataset. Adapted from dlib/python

有这样一个压力测试环境,有一个上传页面,上传成功之后服务器会返回一些上传信息(比如文件的 id 或者保存路径之类的信息),然后压力机会继续下一个请求,比如调整 id 为 xx 的文件的一些信息等等.问题来了:JMeter 是不知道上传后文件的 id 的,第二个请求势必从第一个请求的返回结果中提取出文件 id,然后依此为参数发起第二次请求.那么 JMeter 如何把上一个请求的结果作为下一个请求的参数呢?本文将介绍如何使用正则提取器解决这个问题.         1. 提参采样器添加正则表达式提取

#coding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 100 n_batch = mnist.train._num_examples // batch_size def weight_varia

在项目实践中,遇到了这样一个问题.用jmeter作http接口测试,需要的接口参数个数是不确定的.也就是说,在每次测试中,根据情况不同,可能页面中的列表中所含的参数个数是不确定的,那么要提取的参数个数也是不确定的,可能是1个,也可能是2个或3个,甚至更多. 例如,返回的接口消息json消息可能如下 { "data": { "records": [{ "DEVICE_TYPE": 194, "DEVICE_STATUS": 0,

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

00 环境配置 Anaconda 安装 1 下载 https://repo.anaconda.com/archive/ 考虑到兼容性问题,推荐下载Anaconda3-5.2.0版本. 2 安装 3 测试 在键盘按 Win + R, 输入 cmd,回车,将会打开cmd窗口,输入 activate base, 如下所示,表明anaconda环境系统变量无误. IDE PyCharm的安装 自行百度搜索下载并破解. http://idea.lanyus.com/ OpenCV安装 C:\Users\A

很早之前就做过一些关于人脸检测和目标检测的课题,一直都没有好好总结出来,趁着这个机会,写个总结,希望所写的内容能给研究同类问题的博友一些见解和启发!!博客里面涉及的公式太繁琐了,直接截图了. 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/adong7639/p/4194307.html 一 人脸检测之问题概述 人脸检测是CV领域的一个经典课题,很多学者对人脸检测做了深入的研究,但真正的分水岭却是在2001年viola等大神发表的那篇经典之作Rapid Object Detecti

0.引言 自己在下载dlib官网给的example代码时,一开始不知道怎么使用,在一番摸索之后弄明白怎么使用了: 现分享下 face_detector.py 和 face_landmark_detection.py 这两个py的使用方法: 1.开发环境 python: 3.6.3 dlib: 19.7 2.py文件功能介绍 face_detector.py : 识别出图片文件中一张或多张人脸,并用矩形框框出标识出人脸: link: http://dlib.net/cnn_face_detecto

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