随笔分类 - 18.opencv
摘要：从泊松方程的解法，聊到泊松图像融合 成指导 字节跳动 算法工程师 成指导 字节跳动 算法工程师 成指导 字节跳动 算法工程师 成指导 成指导 成指导 字节跳动 算法工程师 字节跳动 算法工程师 字节跳动 算法工程师 283 人赞同了该文章 2004 年 SIGGRAPH 上，Micr
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摘要：Numpy能够读写磁盘上的文本数据或二进制数据。 将数组以二进制格式保存到磁盘 np.load和np.save是读写磁盘数组数据的两个主要函数，默认情况下，数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为.npy的文件中。 这样在程序所在的文件夹就生成了一个test.npy文件 将test.npy文件中
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摘要：前言在前面的博客中介绍了，如何使用dlib标定人脸（python dlib学习（一）：人脸检测），提取68个特征点（python dlib学习（二）：人脸特征点标定）。这次要在这两个工作的基础之上，将人脸的信息提取成一个128维的向量空间。在这个向量空间上，同一个人脸的更接近，不同人脸的距离更远。度
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摘要：原文：https://my.oschina.net/wujux/blog/2221444 实现思路： 1、使用Dlib识别并提取脸部图像 2、使用VGG Face模型提取脸部特征 3、使用余弦相似度算法比较两张脸部图像的特征 代码如下： 第一张图像与第二张图像人脸的相似度为：0.8697828 第一
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摘要：近几年来，兴起了一股人工智能热潮，让人们见到了AI的能力和强大，比如图像识别，语音识别，机器翻译，无人驾驶等等。总体来说，AI的门槛还是比较高，不仅要学会使用框架实现，更重要的是，需要有一定的数学基础，如线性代数，矩阵，微积分等。 幸庆的是，国内外许多大神都已经给我们造好“轮子”，我们可以直接来使用
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摘要：似度就是比较两个事物的相似性。一般通过计算事物的特征之间的距离，如果距离小，那么相似度大；如果距离大，那么相似度小。 问题定义：有两个对象X,Y,都包含N维特征，X=(x1,x2,x3,...,xn),Y=(y1,y2,y3,...,yn),计算X和Y的相似性。 闵可夫斯基距离(Minkowski
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摘要：什么是Delaunay三角剖分？ 图1：Delaunay三角剖分偏爱小角度 给定平面中的一组点，三角剖分指的是将平面细分为三角形，这些点为顶点。在图1中，我们在左侧图像上看到了一组地标，在中间图像上看到了三角剖分。一组点可以有许多可能的三角剖分，但是Delaunay三角剖分之所以突出是因为它具有一些
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摘要：本文链接：https://blog.csdn.net/u012247418/article/details/80170690开发环境linux: python3.5.2 + ubuntu-gnome-16.04-desktop-amd64windows：cygwin + powershell + p
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摘要：本文链接：https://blog.csdn.net/qq_27261889/article/details/80720359
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摘要：本文链接：https://blog.csdn.net/qq878594585/article/details/81838260本文为作者原创文章，未经同意严禁转载！ opencv中的仿射变换在python中的应用并未发现有细致的讲解，函数cv2.warpAffine的参数也模糊不清，今天和大家分享一
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摘要：本文链接：https://blog.csdn.net/m0_37393514/article/details/79538748在这里我们介绍两个拼接数组的方法： np.vstack():在竖直方向上堆叠 np.hstack():在水平方向上平铺 import numpy as nparr1=np.a
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摘要：本文链接：https://blog.csdn.net/rainpasttime/article/details/79831533函数：np.linalg.svd(a,full_matrices=1,compute_uv=1)。 参数：a是一个形如(M,N)矩阵 full_matrices的取值是为0
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摘要：本文链接：https://blog.csdn.net/lilong117194/article/details/78397329mean() 函数定义：numpy.mean(a, axis, dtype, out，keepdims ) mean()函数功能：求取均值经常操作的参数为axis，以m *
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摘要：本文链接：https://blog.csdn.net/Da_wan/article/details/80518725本文介绍numpy数组中这四个方法的区别ndim、shape、dtype、astype。 1.ndim ndim返回的是数组的维度，返回的只有一个数，该数即表示数组的维度。 2.sha
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摘要：01 dlib.get_frontal_face_detector #功能：人脸检测画框#参数：无#返回值：默认的人脸检测器 02 points1.astype 转换数组的数据类型 03 np.mean 取均值 04 np.linalg.svd 求奇异值 05 zeros(shape, dtype=
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摘要：PIL和cv2是python中两个常用的图像处理库，PIL一般是anaconda自带的，cv2是opencv的python版本。base64在网络传输图片的时候经常用到。 ##PIL读取、保存图片方法from PIL import Imageimg = Image.open(img_path)img
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摘要：cv2.imdecode()函数从指定的内存缓存中读取数据，并把数据转换(解码)成图像格式;主要用于从网络传输数据中恢复出图像。cv2.imencode()函数是将图片格式转换(编码)成流数据，赋值到内存缓存中;主要用于图像数据格式的压缩，方便网络传输。 imdecode()使用 从网络读取图像数据
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摘要：cv2.imread() cv2.imread() 使用opencv和caffe的伙伴们，可能会有一个疑问，那就是对于同时读取图片的cv2.imread()和caffe.io.loadimage两个函数，有什么差别？ 1、cv2.imread()接口读图像，读进来直接是BGR 格式数据格式在 0~2
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摘要：图像变形背后的想法很简单。给定两个图像，我们想通过将图像和混合来创建中间图像。图像的混合和由参数控制的是在0和1之间（）。当为0时，变形看起来像，而当为1 时，变形看起来像。天真的，您可以在每个像素上使用以下方程式混合图像 但是，使用上面的方程式将希拉里·克林顿国务卿和特德·克鲁兹参议员的图像设置为
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摘要：-- 图3.面部对齐。左：检测到面部标志和凸包。中：凸包上的点的Delaunay三角剖分。右：通过仿射扭曲三角形进行面部对齐。 1 人脸对齐 1.1 脸部地标检测 两个脸部的几何形状非常不同，因此我们需要对源脸部进行一些扭曲以使其覆盖目标脸部，但是我们还想确保我们不会使其扭曲而无法识别。 首先使用d
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