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

http://blog.csdn.net/sunmc1204953974/article/details/49976045 人脸检测 #coding=utf-8 # -*- coding: utf-8 -*- import sys import dlib from skimage import io #使用dlib自带的frontal_face_detector作为我们的特征提取器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() #使用dlib提供的图片窗

# -*- coding: cp936 -*- #python 27 #xiaodeng #参数关键点和return返回多个(伪多个)值问题 #传递参数的概念: #即:对象作为输入,发送给函数的方式 #传递参数:通过赋值来传递 #下面阐述参数传递关键点: ''' 1)参数的传递是通过自动将对象赋值给本地变量名来实现 2)在函数内部的参数名的赋值不会影响到调用者 3)改变函数的可变对象参数的值也许可能会对调用者有影响(参数是简单的赋值给传入的对象,函数能够就地改变传入的可变对象, 因此其结果会影响

1.什么是描述符? 描述符是Python新式类的关键点之一,它为对象属性提供强大的API,你可以认为描述符是表示对象属性的一个代理.当需要属性时,可根据你遇到的情况,通过描述符进行访问他(摘自Python核心编程).   2.描述符及其相关属性的简单定义 2.0 属性:__dict__ 作用:字典类型,存放本对象的属性,key(键)即为属性名,value(值)即为属性的值,形式为{attr_key : attr_value}.__dict__是对象的默认属性,所以每个类对象和实例化对象都有这个属

参考文章: 理解Python装饰器(Decorator) 关键点: 写装饰器一定要搞定楚函数名后面带小括号和不带小括号的含义.带小括号,表示调用这个函数,而不带小括号,则表示的是该函数引用地址 简单装饰器: def a(func): def wrapper(): print('in a') return func() #执行func函数中的代码 return wrapper #返回wrapper函数的引用地址 @a #b=a(b) = wrapper的地址 def b(): print('in

face_recognition 人脸识别 api 说明 1 load_image_file 将img文件加载到numpy 数组中 2 face_locations 查找图像中所有面部和所有面部特征的位置 3 batch_face_locations 批次人脸定位函数(GPU) 4 face_landmarks 人脸特征提取函数 5 face_encodings 图像编码转为特征向量 6 compare_faces 特征向量比对 7 face_distance 计算特征向量差值 图像载入函数--

python字符串关键点有下面几点: 1.一些引号分隔的字符 你可以把字符串看出是Python的一种数据类型,在Python单引号或者双引号之间的字符数组或者连续的字符集合.在python中最常用的引号为('')和("").两者的功能是一样的,字符串的实际内容是引号之间的字符,不包含引号本身. 2.不可分字符类型 字符串是唯一的字面上的字符序列类型.不过,字符本身并不是一种类型,所以,字符串是字符存储操作的最基本单位. 3.字符串格式化操作符(%)提供类似printf()的功能 字符串

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

关键点常识 Python的发音与拼写 Python的作者是Guido van Rossum(龟叔) Python正式诞生于1991年 Python的解释器如今有多个语言实现,我们常用的是CPython(官方版本的C语言实现),其他还有Jython(可以运行在Java平台).IronPython(可以运行在.NET和Mono平台).PyPy(Python实现的,支持JIT即时编译) Python目前有两个版本,Python2和Python3,最新版分别为2.7.13和3.6.2 Life is s

0x00 背景 从接触Python以来,一直都是采用virtualenv和virtualenvwrapper来管理不同项目的依赖环境,通过workon.mkvirtualenv等命令进行虚拟环境切换,很是愉快. 然而,最近想让项目能兼容更多的Python版本,例如至少同时兼容Python2.7和Python3.3+,就发现采用之前的方式行不通了. 最大的问题在于,在本地计算机同时安装Python2.7和Python3后,即使分别针对两个Python版本安装了virtualenv和virtuale

目录结构 app.py web代码 store.db 存储信息的轻量数据库,用的sqlite3 schema.sql 数据库的初始化建表语句 settings.cfg 配置信息 static/style.css html中每个标签相关的格式信息,比如,字体颜色,字体大小,背景颜色,占用宽度高度等 templates/layout.html 目录名必须是templates.显示的web页面,使用jinja2渲染引擎,支持一些判断循环的语句 css 一个style.css的例子 body { fon

安装的是anaconde3.python3.7.3,3.7环境安装dlib太麻烦, 在anaconde3中新建环境python3.6.8, 在3.6环境下安装dlib-19.6.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl,下载地址:https://pypi.org/project/dlib/19.6.1/#files vscode更改配置 其中shape_predictor_68_face_landmarks.dat官方训练数据下载地址:http://dlib.net/files/,里

将面部的范围识别出来后,可以对识别出来的部分进行抓取.抓取一张图片中 的部分图形是通过 pillow 包中的 crop 方法来实现的 我们首先学习用 pillow 包来读取图片文件,语法为: 例如,打开 test.jpg 图片文件,然后保存至 img 变量: 接着我们用 crop 方法抓取图片的指定范围,语法为: 例如,抓取( 50,50 )到( 200,200 )的图片并保存在 img2 变量: 不同图片所抓取下来的面部大小可能不一致,为了方便图形对比,可以将图片 调整为固定大小 . pill

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

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%   github源码:https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测.行人跟踪.甚至到了动态物体的跟踪.由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理.而且算法已经由以前的Adaboots.PCA等传统的统计

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%(附源码) 转https://cloud.tencent.com/developer/article/1359073   11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 在这篇文章中: 人脸识别的过程 人脸识别分类 DeepFace 1.DeepFace的基本框架 2. 验证 3. 实验评估 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS

原文连接:https://mp.weixin.qq.com/s/3BgDld9hILPLCIlyysZs6Q 哈喽,大家好. 今天给大家总结几个简单.好用的人脸识别算法. 人脸识别是计算机视觉中比较常见的技术,生活中,我们接触最多的人脸识别场景是人脸考勤,我之前还专门写过一篇人脸考勤的项目,感兴趣的朋友可以看看. 人脸识别的算法最核心的工作是从一张图片中识别出人脸的位置.识别的算法可以说是多种多样, 下面我就来为大家一一介绍下. 1. HoG人脸检测 该算法采用传统的机器学习算法来识别人脸.传统

一.什么是反射 反射的概念是由Smith在1982年首次提出的,主要是指程序可以访问.检测和修改它本身状态或行为的一种能力(自省).这一概念的提出很快引发了计算机科学领域关于应用反射性的研究.它首先被程序语言的设计领域所采用,并在Lisp和面向对象方面取得了成绩. 二.四个可以实现自省的函数(下列方法适用于类和对象) 1.hasattr(object,name) 判断object中有没有一个name字符串对应的方法或属性 2.getattr(object, name, default=None)

Python全栈开发[面向对象进阶] 本节内容: isinstance(obj,cls)和issubclass(sub,super) 反射 __setattr__,__delattr__,__getattr__ 二次加工标准类型(包装) __getattribute__ 描述符(__get__,__set__,__delete__) 再看property __setitem__,__getitem,__delitem__ __str__,__repr__,__format__ __slots__

系统性能信息模块psutil 跨平台库 轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率(包括CPU.内存.磁盘.网络等)信息. 主要用于系统监控,分析和限制系统资源及进程的管理 实现同等命令行工具提供的功能(ps.top.lsof.netstat.ifconfig.who.df.kill.free.nice.ionice, iostat.iotop.uptime.pidof.tty.taskset.pmap)等 源码安装步骤 # wget https://pypi.python.org/packages