人脸特征提取 本文主要使用dlib库中的人脸特征识别功能. dlib库使用68个特征点标注出人脸特征,通过对应序列的特征点,获得对应的脸部特征.下图展示了68个特征点.比如我们要提 取眼睛特征,获取37到46这几个特征点即可. 开搞! 在代码中增加类似的映射,直接通过调用对应部位. Python学习交流Q群:660193417##3 FACIAL_LANDMARKS_68_IDXS = OrderedDict([ ("mouth", (48, 68)), ("right_ey

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12967.html Python人体肤色检测 概述 本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现, OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上. 它轻量级而且高效--由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. 本

参考OpenCV自带的例子,30行Python代码实现人脸检测,不得不说,Python这个语言的优势太明显了,几乎把所有复杂的细节都屏蔽了,虽然效率较差,不过在调用OpenCV的模块时,因为模块都是C语言编写,所以在效率上并不会比用C或者C++编写慢太多.本例子使用自带的级联分类器. #!/usr/bin/env python import cv2 ''' 想要学习Python?Python学习交流群:984632579满足你的需求,资料都已经上传群文件,可以自行下载! ''' def face

使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的,我们只需要组合一些合适的代码,接入实时视频,随后加入原有的目标检测功能. 在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目,使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中.这个任务会通过 VideoStream 类来完成. 深度学习目标检测教程:http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-detection-with-deep-learning-

 Python+OpenCV图像处理—— 直线检测 直线检测理论知识: 1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法.主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等).最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段). 2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上,根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解,那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数(比如说直线,那么就会得

镜头边界检测技术简述 介绍 作为视频最基本的单元帧(Frame),它的本质其实就是图片,一系列帧通过某种顺序组成在一起就构成了视频.镜头边界是视频相邻两帧出现了某种意义的变化,即镜头边界反映了视频内容的不连续性.这种变化反映了某些关键信息,通过设定不同的检测指标,我们能够得到这些关键信息的变化.因此镜头边界检测技术(Shot Bound Detection)的实质即设定一个检测指标来获取我们需要的关键信息.这种关键信息在不同任务中的体现使不一样的,动作识别中我们需要能检测动作变化的镜头边界,视频

这是篇是利用 OpenCV 进行人脸识别的技术讲解.阅读本文之前,这是注意事项: 建议先读一遍本文再跑代码——你需要理解这些代码是干什么的.成功跑一遍不是目的,能够举一反三.在新任务上找出 bug 才是. 请确保用的是 OpenCV v2 你需要一个网络摄像头 OpenCV OpenCV 是最流行的计算机视觉库,原本用 C 和 C++ 开发,现在也支持 Python. 它使用机器学习算法在图像中搜索人的面部.对于人脸这么复杂的东西,并没有一个简单的检测能对是否存在人脸下结论,而需要成千上万的特征

主要就是输入判断检测,以及一些正则的学习.刚开始玩python项目,代码写的不好.我以前玩C的!! 代码的价值与其是否能够实现功能等价! #密码输入检测 密码长度不少于8个字符,而且必须包含大写/小写/数字 import re def inputPasswordCheck(strInput): strInput = input() #长度判断 if len(strInput) != 8: print('len error') return #表达式匹配 小写字母 PasswordCheck =

一.说明 在JBoss服务器上部署web应用程序,有很多不同的方式,诸如:JMX Console.Remote Method Invocation(RMI).JMXInvokerServlet.HttpAdapter等.根据内网测试的需求,写了一段代码,代码逻辑看注释. 二.代码实现 读取带有IP的文本内容,如果有端口以冒号(:)分隔,那就默认将该端口当成WEB端口.如果只有IP,那么就把端口设定为默认的80. Python代码: #!/usr/bin/env python # coding=u

本文主要实现了伯乐在线上的一个实践小项目,原文链接,用以巩固opencv视频操作知识内容.整个项目均有代码注释,通俗易懂,短短几十行就可以达到还算不错的实现效果,做起来成就感满满哒.打开编辑器,一起来感受下opencv+python在CV中的无穷魅力吧 ^_^ import argparse import time import imutils import cv2 # 创建参数解析器并解析参数 ap = argparse.ArgumentParser() ap.add_argument("-v

1. imghdr是什么 imghdr是一个用来检测图片类型的模块,传递给它的可以是一个文件对象,也可以是一个字节流. 能够支持的图片格式: 2. 如何使用 提供了一个api叫做imghdr.what,这个方法接受两个参数,第一个参数是一个文件对象,第二个参数是一个字节流数组. 文件对象用来对本地文件做检测,字节流用来对网络上的做检测. 当需要对文件进行检测的时候只传入第一个参数即可. 当需要对一个字节流检测的时候第一个参数传None,第二个参数传入字节流即可,当第二个参数被指定的时候第一个参数

# -------------------------------------------------------------- # @文件: 行人识别.py # @工程: blog # @时间: 2018/3/16 21:12 # @作者: liu yang # @博客: liuyang1.club # @邮箱: liuyang0001@outlook.com # ------------------------------------------------------------- # 编

OpenCV的人脸检测功能在一般场合还是不错的.而ubuntu正好提供了python-opencv这个包,用它可以方便地实现人脸检测的代码. 写代码之前应该先安装python-opencv: $ sudo apt-get install python-opencv 具体原理就不多说了,可以参考一下这篇文章.直接上源代码. #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- # face_detect.py # Face Detection using OpenCV

作者:R语言和Python学堂 链接:https://www.jianshu.com/p/35cfc959b37c 1. 什么是目标检测? YOLO目标检测的一个示例 啥是目标检测? 拿上图 (用YOLOv3检测) 来说,目标检测 (Object Detection) 就是将图片中的物体用一个个矩形框框出来,并且识别出每个框中的物体是啥,而且最好的话是能够将图片的所有物体都框出来. 再来看下YOLOv3在视频上的效果: 总之,目标检测本质上包含两个任务:物体识别和物体定位. 2. 目标检测技术的

要知道图像中的目标是什么? 或者你想数一幅图里有多少个苹果? 在本文中,我将向你展示如何使用Python在不到10行代码中创建自己的目标检测程序. 如果尚未安装python库,你需要安装以下python库: opencv-python cvlib matplotlib tensorflow 下面的代码导入所需的python库,从存储中读取图像,对图像执行目标检测,并显示带有边界框和关于检测目标的标签的图像. import cv2 import matplotlib.pyplot as plt i

opencv下载地址:http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/2.4.3/OpenCV-2.4.3.exe/download Python 操作可以找到一张图片中突出点的,比如周围都是黑色像素的一个白色像素将被找到   import cv2.cv as cv     #load image filename = "../Video/cat.jpg" image = cv.LoadImage(filen

1.Harris角点检测 Harris角点检测算法是一个极为简单的角点检测算法,该算法在1988年就被发明了,算法的主要思想是如果像素周围显示存在多于一个方向的边,我们认为该点为兴趣点.基本原理是根据公式: 化简为求解矩阵,最后根据矩阵的特征值判断是否为角点 实现效果: 代码(不用OpenCV): # -*- coding: utf-8 -*- from pylab import * from PIL import Image from numpy import * from scipy.ndi

0x00前言: 大家都知道sqlmap是非常强大的sql注入工具,最近发现他有个sqlmap API,上网查了一下.发现这是 sqlmap的微端.(可以叫做sqlmap在线检测sql注入= =) 0x001准备: 环境: Ubuntu 16.04 Python3 Python2 用到的库:requests,parform,os 0x002正文: 首先我们来启动sqlmapapi sqlmapi -s 出现如下图就成功了: sqlmapapi介绍: http://127.0.0.1:8775/ta

Isolation,意为孤立/隔离,是名词,其动词为isolate,forest是森林,合起来就是“孤立森林”了,也有叫“独异森林”,好像并没有统一的中文叫法.可能大家都习惯用其英文的名字isolation forest,简称iForest . iForest适用于连续数据(Continuous numerical data)的异常检测,将异常定义为“容易被孤立的离群点(more  likely to be separated)”——可以理解为分布稀疏且离密度高的群体较远的点.用统计学来解释,在

Isolation,意为孤立/隔离,是名词,其动词为isolate,forest是森林,合起来就是“孤立森林”了,也有叫“独异森林”,好像并没有统一的中文叫法.可能大家都习惯用其英文的名字isolation forest,简称iForest . iForest适用于连续数据(Continuous numerical data)的异常检测,将异常定义为“容易被孤立的离群点(more  likely to be separated)”——可以理解为分布稀疏且离密度高的群体较远的点.用统计学来解释,在