原创 百度大腦人臉識別深度驗證與思考(十一)之動態實時

前言 我已經厭倦了靜態圖片的識別,那些技術對我已經沒有了挑戰性。今天我們就來看看動態實時的深度識別表現如何。 攝像頭 央視 我們直接採集央視rtmp推流地址的視頻,直接進行人臉識別和即時的分析,如下效果。

原创 人工智能眼中的2017全球最美100張面孔(中)

這是上中下的中集,從34名到66名共33張照片。 點贊 收藏 分享 文章舉報 艾克思工作室 發佈了68 篇原創文章 · 獲贊 60 · 訪問量 14萬+ 私

原创 用python玩微信跳一跳系列-棋子定位之像素遍歷

前言 在前幾篇博客中,分別就棋子的顏色識別、模板匹配等定位方式進行了介紹和實踐,這一篇博客就來驗證一下github中最熱門的跳一跳外掛中採用的像素遍歷的方法。 方法說明 像素遍歷的實質依然是顏色識別。 在github中給出

原创 用python玩微信跳一跳系列-像素遍歷定位棋盤

本篇博客是上一篇博客的續篇,這裏來驗證github中最熱門外掛中用像素遍歷方法確定棋盤中心位置的效果。 方法 在像素遍歷中,棋盤定位和棋子定位的原理幾無二致,其實質都是基於像素顏色的識別。 像素遍歷的方法是: 間隔一定

原创 用python玩微信跳一跳系列-棋子定位之顏色識別

前言 這是python玩跳一跳系列博文中一篇,主要內容是用顏色識別的方法來進行跳跳小人的定位。 顏色識別 通過觀察,我們可以發現,儘管背景和棋子在不停的變化,但跳跳小人的形狀和顏色基本保持不變,對於形狀,我們在上一篇博文中已

原创 python3.6.3轉化爲win-exe文件發佈的方法

今天小編就爲大家分享一篇python3.6.3轉化爲win-exe文件發佈的方法,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧 各種坑 用py2exe,不支持,僅支持2.x 用cx_frezee,

原创 opencv3.4+python3.6 中文教程7之圖像疊加

目標 圖像之間的疊加操作 函數cv.add(), cv.addWeighted() 等的用法​ ​圖像疊加add() 可以直接採用add(img1,img2)的形式,也可以直接採用ret=img1+img2的形式。 當然,需要兩

原创 opencv3.4+python3.6 中文教程4之鼠標操作

目標 學習opencv中的對鼠標事件的操作 學習 cv.setMouseCallback()函數的用法 函數說明 鼠標事件 鼠標動作的執行在opencv中有着固定的格式,鼠標事件包括常見的左鍵點擊、右鍵點擊、雙擊、中建拖動等

原创 opencv3.4+python3.6 中文教程3之繪圖操作

目標 在圖像上繪製不同的幾何圖形。 cv.line(), cv.circle() , cv.rectangle(), cv.ellipse(), cv.putText() 等函數的用法。 主要參數 img : 目標圖像 colo

原创 騰訊openAI驗證python篇之人臉分析

前言 和百度一樣,鵝家也開放了自己的openAI人工智能平臺,在官網的例程說明中,騰訊給出了PHP的API鑑權及調用示例代碼,可惜我一直在用python3.6+opencv3.4,在網絡上尋找幫助,竟然只找到寥寥幾篇相關的文章,而且還有

原创 用python玩微信跳一跳系列-色塊輪廓定位棋盤

在前幾篇博文中,我們分別採用顏色識別,模板匹配,像素遍歷等方法實現了棋子和棋盤的定位,具體內容可以參見我的前面的文章內容,在這一篇中,我們來探索一種定位棋盤的新方法。 分析 經過觀察,我們看到,無論什麼情況下,棋盤和背景之間總是存在着

原创 用python玩微信跳一跳系列之大結局

本系列博客只是以微信跳一跳遊戲作爲增熱點的樣本,用以學習實踐計算機視覺處理技術和python的練習,無意破解或者開掛,切勿用作它途。 前言 經過前面幾篇博文的介紹和實踐,並參考github上的跳一跳討論(已經非常完善了),如果不想額外

原创 opencv3.4中文教程(2)之視頻操作

這是opencv3.4教程中的Getting Started with Videos一節。 目標 視頻讀取、顯示和存儲 攝像頭捕獲和顯示 函數cv.VideoCapture(), cv.VideoWriter()的使用 攝像頭捕獲

原创 基於微軟認知服務Azure的人臉識別驗證

從 2018 年 3 月 1 日開始,微軟Azure 認知服務(國內由世紀互聯運營)的人臉識別 API 價格下調,降幅高達 50%。它集成了包括百萬級識別在內的幾項改進,能更好地幫助客戶實現他們的願景。要了解此服務及定價的更多信息,請訪問

原创 opencv3.4+python3.6 中文教程6之像素操作

目標 像素顏色值的獲取及變更 圖像特徵 RIO興趣區域 分割與融合 像素獲取及變更 import numpy as np import cv2 as cv img = cv.imread(‘sa