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Dlib 库 - 人脸检测及人脸关键点检测
= detector(img, 1) # len(dets) 即为检测到的人脸个数 print("Number of faces detected: {}".format(len(dets dets, scores, idx = detector.run(img, 1, -1) for i, d in enumerate(dets): print("Detection batch_size = 128) # len(dets) 即为检测到的人脸个数 print("Number of faces detected: {}".format(len(dets = detector(img, 1) # len(dets) 是检测到的人脸数量 print("Number of faces detected: {}".format(len(dets (len(dets))) for i, d in enumerate(dets): print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {}
16.1K41发布于 2019-03-11 - 来自专栏和蔼的张星的图像处理专栏
4.记一个特别的坑。
/demo_frame, dets[j][i].prob, 1, avg[i].prob, 1); avg[i].objectness += dets[j][i].objectness * /demo_frame; avg[i].bbox.x += dets[j][i].bbox.x * 1. = dets[0][i].objectness; } */ //非极大值抑制， if (nms > 0) do_nms_obj(dets, nboxes, l.classes [0]和dets[0].prob[0]这两个指针都是空的，把空指针传入printf就只能等着程序崩溃了。 */ if(nboxes>0) { printf("%f\n",dets[0].prob[0]*100); if(dets[0].prob[0]*100>
65830发布于 2019-03-11 - 来自专栏深度学习思考者
DL开源框架Caffe | 目标检测Faster-rcnn问题全解析
= np.hstack((cls_boxes, cls_scores[:, np.newaxis])).astype(np.float32) keep = nms(dets, NMS_THRESH) dets = dets[keep, :] #draw #vis_detections(im, cls, dets, thresh=CONF_THRESH) font = cv2 [:, -1] >= CONF_THRESH)[0] if len(inds) > 0: for i in inds: bbox = dets[i, :4 ] score = dets[i, -1] cv2.rectangle(im,(bbox[0], bbox[1]), (bbox[2], bbox[3]) , NMS_THRESH) dets = dets[keep, :] im=vis_detections_video(im, cls, dets, thresh=CONF_THRESH
1.4K80发布于 2018-01-02 - 来自专栏AIUAI
Caffe2 - (二十三) Detectron 之 utils 函数(1)
, all_dets, thresh, scoring_method='ID', beta=1.0): """ 对 all_dets 进行边界框投票(bounding-box voting ) 来改善 top_dets. x2 y2, sore] # all_dets is [N, 5] each row is [x1 y1 x2 y2, sore] top_dets_out = top_dets.copy () top_boxes = top_dets[:, :4] all_boxes = all_dets[:, :4] all_scores = all_dets[:, 4] return [] return cython_nms.nms(dets, thresh) def soft_nms(dets, sigma=0.5, overlap_thresh=0.3,
1.4K120发布于 2018-05-17 - 来自专栏机器学习与python集中营
object detection中的非极大值抑制(NMS)算法
四、使用python来简单模拟一个NMS过程 # python3 import numpy as np def py_nms(dets, thresh): """Pure Python NMS #x1、y1、x2、y2、以及score赋值 x1 = dets[:, 0] y1 = dets[:, 1] x2 = dets[:, 2] y2 = dets[:, 3 ] scores = dets[:, 4] #每一个候选框的面积 areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1) #order是按照score 1，所以要把这个1加回来 order = order[inds + 1] return keep # test if __name__ == "__main__": dets = py_nms(dets, thresh) print(keep_dets) print(dets[keep_dets]) 五、NMS loss 值的注意的是对多类别检测任务
9.3K50发布于 2019-06-02 - 来自专栏萝卜大杂烩
用 Python 给你一个圣诞帽
# 人脸检测 dets = self.detector(img, 1) x, y, w, h = dets[0].left(), dets[0].top(), dets[ 0].right() - dets[0].left(), dets[0].bottom() - dets[0].top() # 关键点检测 shape = self.predictor (img, dets[0]) point1 = shape.parts()[0] point2 = shape.parts(2) # 求两点中心 point2.x) // 2, (point1.y + point2.y) // 2) 接下来是按照比例缩小帽子的图片 # 帽子和人脸转换比例 hat_w = int(round(dets [0].right()/1.5)) hat_h = int(round(dets[0].bottom() / 2)) if hat_h > y:
50830编辑于 2022-12-27 - 来自专栏AIUAI
论文实践学习 - Faster R-CNN 测试
: ('ZF', 'ZF_faster_rcnn_final.caffemodel')} def vis_detections(im, class_name, dets inds = np.where(dets[:, -1] >= thresh)[0] if len(inds) == 0: return im = im[:, :, (2 plt.subplots(figsize=(12, 12)) ax.imshow(im, aspect='equal') for i in inds: bbox = dets [i, :4] score = dets[i, -1] ax.add_patch( plt.Rectangle((bbox[0], bbox[1 , NMS_THRESH) dets = dets[keep, :] vis_detections(im, cls, dets, thresh=CONF_THRESH)
64740发布于 2019-02-18 - 来自专栏深度应用
[深度应用]·实战掌握Dlib人脸识别开发教程
= detector(img) print('检测到了 %d 个人脸' % len(dets)) for i, d in enumerate(dets): print('- %d：Left %d Top ) dlib.hit_enter_to_continue() 代码很简单，通过imread读取照片，然后进行检测，输出结果为dets的list，有几张人脸就会有几个item， 每个item都有.left 最后通过win.add_overlay(dets)可以将标记的框显示在原图上。 原始照片 ? 输出照片 ? 其实我们就可以使用这个功能做一个简单的应用，用来检测图片或者视频中人脸的个数。 = detector(img) print('检测到了 %d 个人脸' % len(dets)) for i, d in enumerate(dets): print('- %d: Left % = detector(img) print('检测到了 %d 个人脸' % len(dets)) # 这里假设每张图只有一个人脸 shape = predictor(img, dets[0])
2.7K20发布于 2019-06-27 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
实战 | 如何用最快的速度学会Dlib人脸识别开发？
= detector(img) print('检测到了 %d 个人脸' % len(dets)) for i, d in enumerate(dets): print('- %d：Left %d Top ) dlib.hit_enter_to_continue() 代码很简单，通过imread读取照片，然后进行检测，输出结果为dets的list，有几张人脸就会有几个item， 每个item都有.left 最后通过win.add_overlay(dets)可以将标记的框显示在原图上。 原始照片 ? 输出照片 ? 其实我们就可以使用这个功能做一个简单的应用，用来检测图片或者视频中人脸的个数。 = detector(img) print('检测到了 %d 个人脸' % len(dets)) for i, d in enumerate(dets): print('- %d: Left %d Top = detector(img) print('检测到了 %d 个人脸' % len(dets)) # 这里假设每张图只有一个人脸 shape = predictor(img, dets[0])
1.6K40发布于 2019-06-20 - 来自专栏10km的专栏
faster rcnn demo.py:在一个窗口显示所有类别标注
, 'ZF_faster_rcnn_final.caffemodel')} #增加ax参数 def vis_detections(im, class_name, dets inds = np.where(dets[:, -1] >= thresh)[0] if len(inds) == 0: return # 删除这三行 # im = im plt.subplots(figsize=(12, 12)) # ax.imshow(im, aspect='equal') for i in inds: bbox = dets [i, :4] score = dets[i, -1] ax.add_patch( plt.Rectangle((bbox[0], bbox[1 , NMS_THRESH) dets = dets[keep, :] #将ax做为参数传入vis_detections vis_detections(im
1.3K90发布于 2018-01-03 - 来自专栏无人驾驶感知
【目标跟踪】多目标跟踪sort （python 代码）
, unmatched_trks = associate_detections_to_trackers(dets, trks, self.iou_threshold) # 如果匹配上 则更新修正当前检测框 for m in matched: self.trackers[m[1]].update(dets[m[0], :]) # 如果检测框未匹配上，则当作新目标，新起航迹 for i in unmatched_dets: trk = KalmanBoxTracker(dets[i, :] ): frame += 1 # 从1帧开始 dets = seq_dets[seq_dets[:, 0] == frame, 2:7] dets[:, (dets) # kalman 预测与更新 trackers = mot_tracker.trackers image_path = os.path.join(".
1.3K10编辑于 2024-02-05 - 来自专栏深度应用
『Python开发实战菜鸟教程』实战篇：一文带你了解人脸识别应用原理及手把手教学实现自己的人脸识别项目
= detector(img) print('检测到了 %d 个人脸' % len(dets)) for i, d in enumerate(dets): print('- %d：Left %d Top ) dlib.hit_enter_to_continue() 代码很简单，通过imread读取照片，然后进行检测，输出结果为dets的list，有几张人脸就会有几个item， 每个item都有.left 最后通过win.add_overlay(dets)可以将标记的框显示在原图上。 原始照片 输出照片 其实我们就可以使用这个功能做一个简单的应用，用来检测图片或者视频中人脸的个数。 = detector(img) print('检测到了 %d 个人脸' % len(dets)) for i, d in enumerate(dets): print('- %d: Left % = detector(img) print('检测到了 %d 个人脸' % len(dets)) # 这里假设每张图只有一个人脸 shape = predictor(img, dets[0])
1.6K10编辑于 2022-01-05 - 来自专栏AIUAI
目标检测 - 非极大值抑制(Non Maximum Suppression)
by Ross Girshick # -------------------------------------------------------- import numpy as np # dets : 检测的 boxes 及对应的 scores； # thresh: 设定的阈值 def nms(dets, thresh): # boxes 位置 x1 = dets[:, 0] y1 = dets[:, 1] x2 = dets[:, 2] y2 = dets[:, 3] # boxes scores scores = dets[:,
79430发布于 2019-02-18 - 来自专栏数据分析与挖掘
【pytorch-ssd目标检测】验证自己创建的数据集
format(index[1], dets[k, -1], dets[k, 0] + 1, dets[k, 1] + 1, dets[k, 2] + 1, dets[k, 3] + 1)) def do_python_eval(output_dir='output', use_07=True): cachedir = detections[0, j, :] mask = dets[:, 0].gt(0.).expand(5, dets.size(0)).t() dets = torch.masked_select(dets, mask).view(-1, 5) if dets.size(0) == 0: continue cls_dets = np.hstack((boxes.cpu().numpy(), scores[:, np.newaxis])).
1.2K30发布于 2020-08-26 - 来自专栏程序员奇点
RabbitMQ启动出现的问题与解决办法
========Error description: {could_not_start,rabbit, {{badmatch, {error, {{{badmatch, {error, {not_a_dets_file , "/var/lib/rabbitmq/mnesia/rabbit@n1/recovery.dets"}}}, [{rabbit_recovery_terms,open_table,0, [{file ,"/var/lib/rabbitmq/mnesia/rabbit@n1/recovery.dets"}}},[{rabbit_recovery_terms,open_table,0,[{file,"src terminating in do_boot ()Crash dump is being written to: erl_crash.dump...done 解决办法： find / -name recovery.dets 然后使用 rm 命令删除掉 recoer.dets 文件 问题3： 使用命令 rabbitmq-server start 报错如下： 提示 no space left on device /usr
14.8K30发布于 2019-08-13 - 来自专栏深度学习技术前沿
目标检测算法基础概念：边框回归和NMS
NMS的实现（Pytorch代码） from __future__ import absolute_import import numpy as np import torch def nms(dets , thresh): dets = dets.numpy() x1 = dets[:, 0] y1 = dets[:, 1] x2 = dets[:, 2] y2 = dets[:, 3] scores = dets[:, 4] areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1) order = scores.argsort
1.6K10发布于 2020-06-10 - 来自专栏叶子陪你玩编程
python opencv-有点意思同学讨论问题记录
import cv2 import numpy as np def py_nms(dets, thresh): """Pure Python NMS baseline. """ # x1、y1、x2、y2、以及score赋值 # （x1、y1）（x2、y2）为box的左上和右下角标 x1 = dets[:, 0] y1 = dets[:, 1] x2 = dets[:, 2] y2 = dets[:, 3] scores = dets[:, 4] # 每一个候选框的面积 areas = print(data_hstack) # 极大值抑制 返回对应的索引值 keep = py_nms(data_hstack,0.3) print(keep,len(keep)) # 取出索引对应的矩形框 dets = data_hstack[keep] print(dets,len(dets)) count = 0 for det in dets: count += 1 cv2.rectangle
86320编辑于 2021-12-08 - 来自专栏深度应用
[深度学习工具]·极简安装Dlib人脸识别库
dlib.image_window() paths = glob.glob('faces/*.jpg') print(paths) for path in paths: img = imread(path) dets = detector(img) print('检测到了 %d 个人脸' % len(dets)) for i, d in enumerate(dets): print('- %d：Left % d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom())) win.clear_overlay() win.set_image(img) win.add_overlay(dets
2K30发布于 2019-06-27 - 来自专栏Python编程 pyqt matplotlib
用 dlib 计算人脸68个关键点
(46).png") if img is None: print("the image file does not exist") # 与人脸检测程序相同,使用detector进行人脸检测 dets 为返回的结果 dets = detector(img, 1) # 使用enumerate 函数遍历序列中的元素以及它们的下标 # 下标k即为人脸序号 # left：人脸左边距离图片左边界的距离 ；right ：人脸右边距离图片左边界的距离 # top：人脸上边距离图片上边界的距离 ；bottom：人脸下边距离图片上边界的距离 for k, d in enumerate(dets): print("dets ') font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX def faceDetect(img): global fdetector, predictor, font dets ): # print(f"dets{d}") # print(f"Detection {k}: Left: {d.left()} Top: {d.top()} Right
2.4K20编辑于 2022-11-18 - 来自专栏漫画前端
如何用200行JavaScript代码实现人脸检测？
检测过程完成后，数组dets包含表单(r,c,s,q)，其中r,c,s指定人脸区域的位置(行，列)和大小，q表示检测分数。该地区得分越高，越有可能是人脸。 ctx.arc(dets[i][1], dets[i][0], dets[i][2]/2, 0, 2*Math.PI, false); ctx.lineWidth = 3; pico.js中的实现方式是： dets = pico.cluster_detections(dets, 0.2); // set IoU threshold to 0.2 IoU阈值设置为0.2。 现在我们不再从单帧中检测聚类，而是在聚类之前进行累加: dets = pico.run_cascade(image, facefinder_classify_region, params); dets = update_memory(dets); // accumulates detections from last f frames dets = pico.cluster_detections(dets
1.3K31发布于 2020-12-16
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