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脚本实现集群检测和管理 场景是这样的:一个生产机房,会有很多的测试机器和生产机器(也就是30台左右吧),由于管理较为混乱导致了哪台机器有人用.哪台机器没人用都不清楚,从而产生了一个想法--利用一台机器来管理所有的机器,记录设备责任人.设备使用状态等等信息....那么,为什么选择python,python足够简单并且拥有丰富的第三方库的支持. 最初的想法 由于刚参加工作不久,对这些东西也都没有接触过,轮岗到某个部门需要做出点东西来(项目是什么还没情况,就要做出东西来,没办法硬着头皮想点

本文将Faster-RCNN用在了I3D的feature map上,用于视频中多人多动作的检测 challege比赛第二名的整体方法是将Faster-RCNN作用在I3Dfeature上.训练时,以标注的关键帧为中心采样64帧(clip)过I3D,取feature中的关键帧feature过rpn网络检测人的前景区域,取回归后产生的top 300 proposal在时间上扩展成3维,经过RoIPooling后,过I3D动作分类,其中RoIPooling针对每个时间点的2Dfeature做,最后在时

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 在数据挖掘方面,经常需要在做特征工程和模型训练之前对数据进行清洗,剔除无效数据和异常数据.异常检测也是数据挖掘的一个方向,用于反作弊,伪基站,金融欺诈等领域. 在之前已经学习了异常检测算法One Class SVM和 isolation  Forest算法,博文如下: Python机器学习笔记:异常点检测算法--One

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

前言: 文件打开的原则是“ 以什么编码格式保存的,就以什么编码格式打开 ”,我们常见的文件一般是以“ utf-8 ”或“ GBK ”编码进行保存的,由于编辑器一般设置了默认的保存和打开方式,所以我们在记事本或常见文档编辑器如Word中不容易看到乱码的情况发生,但是,当我们要在内存里读取打开一个文件时,如果文档编码方式和计算机内存默认读取文件的编码不同,或者我们打开文件时未设置正确的编码打开规则,则很有可能出现一堆乱码,无法正常读取文件内容,影响接下来的工作. 其实,这些情况早就有大佬想到了,所以

最近在学习Python网络相关编程,这个代码实现了Telnet自动连接检测root用户密码,密码取自密码本,一个一个检测密码是否匹配,直到匹配成功,屏幕输出停止. Python内置了telnetlib模块,支持telnet远程操作,只要直接import就可以. 代码如下: # encoding=utf-8 import telnetlib import time import sys import os def do_telnet(Host, Port, username, password,

关于正则表达式,如果想跟深入学习,建议您看一下<python 核心编程>(第三版)这本书,第一章的内容就是正则表达式. 关于我的学习,我在看<python编程快速上手>这本书第七章的内容对这个正则表达式有了点初步的了解,然后后面的实习项目就是强口令检测.然后看了半天,没写出来,网上找了代码,在编译器输入运行,居然是报错的,然后我今天在百度找人家代码,发现是自己昨天把人家代码理解错了,有看了半天的代码,照着人家代码写了一次,具体的我就不放出来了,大家百度,应该都会发现. 我现在只是多

def find_file(file_table): with open(file_table, 'r', encoding='utf-8') as read_f: line_dict = {} for line in read_f: line_list = line.strip().split(',') line_dict['staff_id'] = line_list[0] line_dict['name'] = line_list[1] line_dict['age'] = line_li

chardet:charset detection 一旦自动检测出编码,就可以解码了. 八种文件打开方式 w:一旦打开文件,文件内容就清空了 r:只读方式打开 a:追加方式打开 r+:先读后写 以上四种打开方式加上b,表示二进制方式. str.decoding(encoding,error='strice') 解码时遇到错误有三种处理方式 strict:默认,抛出异常 replace:替换 ignore:不管 utf.py import chardet import os import sys

在过去的十年里,Python 语言获得了最大的增长幅度,已经成为最受欢迎的程序设计语言之一.JetBrains 近日发布了 2017 开发者生态报告,该报告包含开发人员对 11 种编程语言以及数据库和团队工具的偏好. 一起来看看此次 JetBrains 对 Python 开发者的调查结果. 调查结果显示,Python 是最多人想去尝试的语言,JavaScript 是使用最多的语言,Java 则在流行度上独领风骚.注意,下图数值皆为百分比(%). 绿色:频繁使用 橙色:即将采纳/迁移 在这一点上,

1. 这几天陆续收到很多读者.球友的留言.私信,说要怎么学Python?有没有基础的,偏小白的学习方法?我的回答是:等我统一答复. 小胖从不食言,今天就来说说我觉得一个零基础.想转行.一直不得法的人应该如何入门. 2. 对于Python来说,一直有个误区,那就是「Python很简单」. 不知道你有没有.或者曾经有过这样的想法.我也能理解,毕竟一句话就能打印hello world,3行代码就能人脸识别,真的太简单了. 但这真的是Python的全部吗?如果你只是满足于依靠强大的社区.优秀的第三方库来

很多人可能会有这样的疑问,数据分析Excel挺强大的,会Excel就行,为什么还要去学python? 是的,Excel和python对于数据分析而言,这两者都只是不同的工具而已. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:1097524789 但,有一点我们要考虑,我们生活在

可以检测两个字符串的组成是不是一样的,可以检测两个列表的元素是否一样,可以检测集合里的元素是否一致,可以检测字典里的值是否一致: 1 # !usr/bin/env python3 2 # *-* coding=utf-8 *-* 3 4 from collections import Counter 5 6 def check_element_unique(first,second): 7 return Counter(first) == Counter(second) 8 9 #检测字符串 1

极简python代码收集,实战小项目,不断撸码,以防遗忘.持续更新: 1,检测列表是否有重复元素: 1 # !usr/bin/env python3 2 # *-* coding=utf-8 *-* 3 4 def check_list_unique(lst): 5 return len(lst) == len(set(lst)) #返回lst长度和集合lst的长度,如果相等,则证明没有重复元素,如果不相等,就有重复元素 6 7 8 x = [1,1,2,2,3,2,3,4,5,6] 9 y =

年龄和性别检测 使用Python编程语言带你完成使用机器学习进行年龄和性别检测的任务. 首先需要编写用于检测人脸的代码,因为如果没有人脸检测,我们将无法进一步完成年龄和性别预测的任务. 下一步是预测图像中人的性别.在这里,我将性别网络加载到内存中,并将检测到的人脸通过网络传输,用于性别检测任务. 下一个任务是预测图像中人类的年龄.这里我将加载网络并使用前向传递来获取输出.由于网络架构与性别网络相似,我们可以充分利用所有输出来获得任务的预期年龄组来检测年龄. python答疑 咨询 学习交流群2:

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

设置下载中间件(Downloader Middlewares) 下载中间件是处于引擎(crawler.engine)和下载器(crawler.engine.download())之间的一层组件,可以有多个下载中间件被加载运行. 当引擎传递请求给下载器的过程中,下载中间件可以对请求进行处理 (例如增加http header信息,增加proxy信息等): 在下载器完成http请求,传递响应给引擎的过程中, 下载中间件可以对响应进行处理(例如进行gzip的解压等) 要激活下载器中间件组件,将其加入到

根据访问图片识别 # coding:utf-8 import sysimport math import cv2 # 待检测的图片路径 imagepath = r'l.png' face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml') # 读取图片 image = cv2.imread(imagepath) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY

我使用的是python2.7,我本来另装了一个python3.6,发现无法安装dnspython,于是只能换回来了 import dns.resolver #这个需要另外下载并安装(下载地址www.dnspython.org/kits/1.9.4/dnspython-1.9.4.tar.gz 解压之后,python setup.py install) import os import httplib #因为要用到http? iplist=[] #存储查到的ip appdomain="www.ba