上学时候用matlab学过一些图像处理的基础知识,当时课程作业是用haar实现人脸检测 but当时是心思根本不在图像处理上,so找了个同学帮忙做的,自己没上心 然鹅天道好轮回,现在捡起来了原来的算法一脸懵逼,自己挖的坑再深也得跳下去啊! 先上一张经典的lena图镇场子! 流程图: 读取一张图片→转灰度图→人眼/人脸检测→标识出来→显示/保存结果 其中,重中之重就是怎样进行检测?下面主要讲一下openCV中现成的一种算法——Haar 算法详解请参考https://blog.csdn.net/pla

欲直接下载代码文件,关注我们的公众号哦!查看历史消息即可! 前言:让我的电脑认识我 我的电脑只有认识我,才配称之为我的电脑! 今天,我们用Python实现高大上的人脸识别技术! Python里,简单的人脸识别有很多种方法可以实现,依赖于python胶水语言的特性,我们通过调用包可以快速准确的达成这一目的.这里介绍的是准确性比较高的一种. 01 首先 梳理一下实现人脸识别需要进行的步骤: 流程大致如此,在此之前,要先让人脸被准确的找出来,也就是能准确区分人脸的分类器,在这里我们可以用已经训练好的分

摘要:本篇文章主要讲解Python调用OpenCV获取图像属性,截取感兴趣ROI区域,处理图像通道. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 三.获取图像属性.兴趣ROI区域及通道处理 | [生长吧!Python]>,作者: eastmount . 一.获取图像属性 1.形状-shape 通过shape关键字获取图像的形状,返回包含行数.列数.通道数的元祖.其中灰度图像返回行数和列数,彩色图像返回行数.列数和通道数.如下图所示: # -*- coding:utf-8 -*- impor

#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF- -*- #Function: 微信报警python版(带波动图) #Environment: python import urllib2,chardet import sys,json,re def send_alter(): #发送报警到微信 AppID = ***** #应用ID UserID = ***** #用户ID,以|间隔可发送多人 PartyID = #组ID GURL = 'https://qyapi.we

Python进阶(七)----带参数的装饰器,多个装饰器修饰同一个函数和递归简单案例(斐波那契数列) 一丶带参数的装饰器 def wrapper_out(pt): def wrapper(func): def inner(*args,**kwargs): useinput = input('请输入用户名:>>').strip() password = input('请输入密码:>>').strip() with open(pt,encoding='utf-8') as f: for

1.不带括号时,调用的是这个函数本身 ,是整个函数体,是一个函数对象,不需等该函数执行完成 2.带括号(此时必须传入需要的参数),调用的是函数的return结果,需要等待函数执行完成的结果 如果函数本身带有参数的时候,带括号就就必须带参数,同理函数本身不带参数,带括号就不能带参数 # Python调用函数带括号和不带括号的区别 def bracket(data): return data def test_bracket(): # 不带括号调用的结果:是函数所在内存地址.a是整个函数体,是一个函

前言 随着科技的发展,人脸识别技术在许多领域得到的非常广泛的应用,手机支付.银行身份验证.手机人脸解锁等等. 识别 废话少说,这里我们使用 opencv 中自带了 haar人脸特征分类器,利用训练好的 haar 特征的 xml 文件,在图片上检测出人脸的坐标,利用这个坐标,我们可以将人脸区域剪切保存,也可以在原图上将人脸框出. 代码实现: # -*-coding:utf8-*-# import os import cv2 from PIL import Image, ImageDraw from

一.首先安装DLib模块 这里只介绍linux安装的过程,windows安装过程请自行百度 1.首先,安装dlib.skimage前:先安装libboost sudo apt-get install libboost-python-dev cmake 接下来到dlib官网dlib.net下载最新的dlib版本(我下的是dlib-19.7),进入文件所在目录解压 bzip2 -d dlib-19.7.tar.bz2 tar xvf dlib-19.7.tar 这是一个二级解压过程,解压得到文件dl

Face Recognition 人脸识别 摘要:本项目face_recognition是一个强大.简单.易上手的人脸识别开源项目,并且配备了完整的开发文档和应用案例,方便大家使用.对于本项目可以使用Python和命令行工具提取.识别.操作人脸.本项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib中的深度学习模型,用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试,有高达99.38%的准确率.但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升(比如下例子鞠婧祎图片就未能识别出来).本项

#!/usr/bin/python # encoding=utf-8 # Filename: send_email.py from email.mime.image import MIMEImage from email.mime.multipart import MIMEMultipart from email.mime.text import MIMEText import smtplib class SendEmail: # 构造函数:初始化基本信息 def __init__(self,

使用 PYTHON 的字符串填充方式 import mysql.connector sql = 'select \* from school.student where age > {age} and address = {addr};' info = {'age' : 18, 'addr' : 'shenzhen'} # 参数是字典类型 sql = sql.format(\*\*info) mysql\_conn = mysql.connector.connect(host='host', u

原文地址https://www.toutiao.com/a6475797999176417550 Face Recognition软件包 这是世界上最简单的人脸识别库了.你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它,来管理和识别人脸. 该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法,使得识别准确率在<Labled Faces in the world>测试基准下达到了99.38%. 它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具,以便你可以用命令行对一个文件夹中的图片进

一.Face Recognition软件包 我们的人脸识别基于face_recognition库.face_recognition基于dlib实现,用深度学习训练数据,模型准确率高达99.38%. 人脸数字化 人脸识别的第一步是检测照片中的人脸区域,然后将人脸的图像数据转换成一个长度为128的向量,这128个数据代表了人脸的128个特征指标,如下所示 1.安装Face Recognition软件包 使用python虚拟环境进行安装.现有一个mysuperset的python3.6虚拟环境,进入虚

IDLE自带了调试器(虽然不怎么使吧). 关于如何在 IDLE 中进行调试网上的教程讲的很模糊,于是自己整理了一下,和大家分享~ 第一步:打开python shell,并在shell中打开debuger 第二步:从该shell中打开想要调试的.py文件,选中某行,右键设置断点 第三步:运行 .py 文件 接下来就可以愉快的进行调试了~ 注意: py文件需要运行在与已经打开了 debuger 的shell 中,如果是运行的时候又新打开了一个 shell,debuger将不能捕获到运行信息 附注:

带参数的装饰器:就是在原装饰器外再包一层函数 def auth(driver='file'): def auth2(func): def wrapper(*args,**kwargs): name=input("user: ") pwd=input("pwd: ") if driver == 'file': if name == 'egon' and pwd == '123': print('login successful') res=func(*args,**k

python通过stmp发送qq邮件,带附件 import smtplib from email.mime.multipart import MIMEMultipart from email.mime.text import MIMEText from email.header import Header """ 1>测试邮件发送,带附件 2>有收件人.发件人.主题.邮件内容 """ sender = 'xx@qq.com' rece

https://github.com/huahuijay/python-selenium2这个就是 python +selenium的 里面还自带case 然后也有生成报告的模板 我的: https://github.com/scarlett1004/python-selenium2

之前用到的win32com读取带密码excel的相关内容,今天刚好准备整理下,突然发现方法又不灵了. 以下为错误示范: # 已知excel密码去除 def del_password(filename, password): excel = DispatchEx("Excel.Application") # 启动excel excel.Visible = True # 可视化 excel.DisplayAlerts = False # 是否显示警告 wb = excel.Workbook

说到装饰器,就不得不说python自带的三个装饰器: 1.@property 将某函数,做为属性使用 @property 修饰,就是将方法,变成一个属性来使用. class A(): @property def pfunc(self): return self.value @pfunc.setter def pfunc(self,value): self.value = value @property def pfunc1(self): print('this is property') if

代码环境,python3.5.2 RSA加密的过程是:使用公钥加密,私钥解密 RSA签名的过程是:使用私钥签名,公钥验证 所以核心代码就是,生成公钥私钥,使用公钥私钥分别进行加密解密. 在实际编码的时候,使用python自带的RSA库,需要特别处理编码问题,因为默认的加密解密函数是接收bytes类型的数据. 加密的核心代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import rsa import base64 (public_key, private_key) = rsa.new

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是周一Python专题,给大家带来的是Python当中生成器和迭代器的使用. 我当初第一次学到迭代器和生成器的时候,并没有太在意,只是觉得这是一种新的获取数据的方法.对于获取数据的方法而言,我们会一种就足够了.但是在我后来Python的使用以及TensorFlow等学习使用当中,我发现很多地方都用到了迭代器和生成器,或者是直接使用,或者是借鉴了思路.所以我们不能掉以轻心,今天就让我们仔细来看看,它们到底是怎么回事. 迭代器 我们先从