推荐先看:VRChat模型制作及上传总篇(包含总流程和所需插件):https://www.cnblogs.com/raitorei/p/12015876.html 0.设置中文,安装cat插件 注意  界面  那三个也需要点,之后必须点保存. 设置插件 双击(或者点击后导入都可以) 点上勾,最好保存下,不然下次可能需要重新导入. 导入的cat.看到这个出来后预备工作就完成了. 一般用到这三个就足够了.其他的可以右键删除. 快捷键 :点击方块   A+X+回车 1.导入模型 导入模型(pmx文件)

x号:::-ms-clear{display:none;} 闭眼logo: ::-ms-reveal{display:none;} tips:如果在外部引用的css里面没有作用,可以在写本页面的<style></style>里面,可能是优先级别不够,坑....

如题,想实现一个简单的根据摄像头的某一帧检测睁眼闭眼的功能. 初步的想法是: 1. cv2调用计算机摄像头,读取某一帧的画面. 2. 将该画面作为 哈尔-人脸分类器的输入接口,根据分类器结果返回分类的结果区域. 3. 对结果区域图像裁剪,作为哈尔-眼睛分类器的输入接口. 4. 若在人脸分类器的输出图像上无法检测到眼睛的分类器即确认为闭眼状态并给予提示. 操作过程基本明了. 代码放上: # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import unicode_l

VRChat模型制作及上传总篇(包含总流程和所需插件):https://www.cnblogs.com/raitorei/p/12015876.html 0.新建工程, 导入VRCSDK及动态骨骼插件着色器shader, 登录VRchat账号 最好在下载unity之前看下官网用什么版本.不然有可能SDK不兼容. 目前: 打开unity后直接双击SDK. 着色器和动态骨骼也一样. 登录unity.  1.导入FBX格式的模型 如果不能上传模型,登录后会有一个提示. 把文件夹拖到assets项目里

Photoshop Elements2020强势来袭,一系列的黑科技让设计师和路人都惊叹不已!若某人的闭眼成为一张集体照的败笔,那该如何挽回? 想要挽救闭眼照?听起来很高大上,很困难?不,Photoshop Elements2020三秒钟帮你解决拍照闭眼的尴尬!一起来看看吧! Photoshop Elements2020神奇的一键睁眼功能[附详细图文教程] 1.首先,我们准备两张照片,(Mac教程:macdown.com)如下图所示: 2.先打开闭眼照,在菜单栏中选择[File]-[open]-

1.视频资源及软件插件模型资源: Kodoku-shi :https://www.bilibili.com/video/av20097333(自己目前找到讲的最详细的教程,但是blender减免部分貌似没了,之前记得有的.) 青龙圣者:https://www.bilibili.com/video/av18691563(很老的视频,里面有blender减面) 可爱的岛风:https://www.bilibili.com/video/av34246576(类似于PPT视频教程,第一次不推荐看,适合看

摘要:git bisect命令使用二分搜索算法来查找提交历史中的哪一次提交引入了错误.它几乎能让你闭着眼睛快速定位任何源码导致的问题,非常实用. 本文分享自华为云社区<利用好 git bisect 这把利器,帮助你快速定位疑难 bug>,作者: DevUI. 使用git bisect二分法定位问题的基本步骤: git bisect start [最近的出错的commitid] [较远的正确的commitid] 测试相应的功能 git bisect good 标记正确 直到出现问题则 标记错误

简介 DeepFaceLab是一种利用深度学习识别和交换图片和视频中的人脸的工具 这是一个github上的开源项目,所有人都可以查看源代码也能免费使用.个人认为这个项目的最大优点就是安装超级简单,几乎是无需安装,使用过程也不复杂,对于新手来说唯一的遗憾就是没有可视化界面,但这一点很容易克服,只要看完这个简易教程人人都能学会. 下面是关于这个项目的一些介绍,可以选择性阅读,不懂也没关系. 功能特性 安装方便,环境依赖几乎为零,下载打包app解压即可运行(最大优势) 添加了很多新的模型 新架构,易于

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谈起软件开发一定会想到用什么技术.采用什么框架,然而在盛行的敏捷之下,人的问题逐渐凸显出来.不少企业请人来培训敏捷开发技术,却发现并不能真正运用起来,其中一个主要原因就是大家还没有很好的学习能力.没有学习,就不会有合格的ScrumMaster,没有懂得敏捷本质的成员,没有Being敏捷的思想.其实学习敏捷开发本身就是一种学习,敏捷实践中也都是学习,学习无处不在.学习那么重要,但又有多少人不仅是爱学习,而且有学习方法呢?闲话不多说了,继续和大家侃侃IT人的自我导向型学习,这可是敏捷个人体系三个组件

老司机都有体会, 开发本身没有多难, 最纠结其实是最初的技术和框架选型, 本没有绝对的好坏之分, 可一旦选择了不适合于自己业务场景的框架, 将来木已成舟后开发和维护成本都很高, 等发现不合适的时候更换的成本更是令人胆颤, 数据观最早的接入层是采用ThinkPHP开发, 后来基于种种权衡后决定用node.js重制, web开发框架选型就成为首要必须慎重解决的问题, Express当然是头号映入视野的名字, 本着全面考察重点择优的原则又花不少时间简单研究对比几个主流的node.js web开发框架,

1.基础概念 机器学习是一门研究在非特定编程条件下让计算机采取行动的学科.最近二十年,机器学习为我们带来了自动驾驶汽车.实用的语音识别.高效的网络搜索,让我们对人类基因的解读能力大大提高.当今机器学习技术已经非常普遍,您很可能在毫无察觉情况下每天使用几十次.许多研究者还认为机器学习是人工智能(AI)取得进展的最有效途径.在本课程中,您将学习最高效的机器学习技术,了解如何使用这些技术,并自己动手实践这些技术.更重要的是,您将不仅将学习理论知识,还将学习如何实践,如何快速使用强大的技术来解决新问题.

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不断维护的地址:http://plzcoding.com/face-recognition-with-opencv/ 怎样使用OpenCV进行人脸识别 本文大部分来自OpenCV官网上的Face Reconition with OpenCV这节内容(http://docs.opencv.org/modules/contrib/doc/facerec/facerec_tutorial.html),小弟我尝试翻译一些重要内容.这部分内容是Philipp Wagner写的,他的github:https

本文主要参考OpenCV人脸识别教程:http://docs.opencv.org/modules/contrib/doc/facerec/facerec_tutorial.html 1.OpenCV 从2.4开始支持3个新的人脸识别算法. Eigenfaces 极值特征脸 createEigenFaceRecognizer() Fisherfaces createFisherFaceRecognizer() Local Binary Patterns Histograms局部二值直方图 cre