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REG逐步有效地生成与各种曝光设置相对应的中间图像，然后由MED融合这些伪曝光，以检测不同照明条件下的人脸。所提出的方法名为REGDet，是第一个用于弱光人脸检测的“增强检测”框架。...2 背景 作为许多人脸相关系统的基石，人脸检测一直吸引着长期的研究关注。 它在以人为中心的重识别，人工分析中有广泛的应用。...尽管近十年取得了巨大的进展，但人脸检测仍然具有挑战性，尤其是在恶劣光照条件下的图像。在弱光条件下捕获的图像通常会使其亮度降低，强度对比度被压缩，从而混淆了特征提取，损害了人脸检测的性能。...为了对不利光照条件下的人脸检测算法进行系统评估，最近构建了一个具有挑战性的基准-DARK FACE，它显示了最先进的人脸检测器有明显的性能下降。...DARK FACE数据集上的人脸探测器的显著性能退化清楚地表明，在弱光条件下检测人脸仍然极具挑战性，这是本此分享的主要重点。
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而每周的steam会开启了一轮特惠，可以让游戏打折，而玩家就会购买心仪的游戏 传说每次有大折扣，无数的玩家会去购买游戏，可以让G胖亏死 不过，由于种种原因，我总会错过一些想玩的游戏的特惠价！！！...所以，我就在想，可不可以用Python收集steam所有每周特惠游戏的数据 代码部分 开发环境 Python 3.8 Pycharm 先导入本次所需的模块 import randomimport timeimport
.imread("C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png")#读取图像 detector=MTCNN() face_list=detector.detect_faces(img)#人脸检测与对齐...(img,keypoints["mouth_right"],1,(0,0,255),2) cv2.imwrite("C:/Users/xpp/Desktop/result.png",img) 算法：人脸检测是将人脸区域检测与人脸关键点检测放在了一起...P-Net：Proposal Net，实现人脸候选框提取 R-Net：Refine Net，在P-Net输出结果的基础上进一步去除错误的候选框 O-Net：Output Net，与R-Net类似，最终输出人脸
人脸检测历险记 可能跟我一样，人脸检测是很多人学习图像处理的第一个自驱动型的任务，OpenCV刚上手没几天可能就想先跑一跑人脸检测，然后一个坑接着一个坑的往里跳。...上面用的是深度学习模型的人脸检测，但是在此之前还是稍微回顾下OpenCV自带的人脸检测器。...OpenCV自带的人脸检测 OpenCV自带了基于级联分类器的人脸检测模型，只能检测正脸，在前深度学习时代，效果已经是很好的了。...基于深度学习的人脸检测 想要深入学习的小伙伴可以尝试自己训练一个人脸检测模型练手，这里直接在Github上找一个能跑的模型CenterFace。...人脸卡通化 仅仅是人脸检测，显得略微有些没意思，所以在人脸检测的基础上，加点其他的更有意思的东西，比如上次刚玩过的卡通化。
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前边已经详细介绍过人脸检测，其实检测类都可以归属于同一类，毕竟换汤不换药！...无论是人脸检测还是笑脸检测，又或者是opencv3以后版本加入的猫脸检测都是一个原理，用的是detectMultiScale函数，其具体使用参考公众号历史文章中的人脸检测（一）——基于单文档的应用台程序即可...~ 笑脸检测用的还是那个函数（还是熟悉的味道！）...这里主要分两步来说： 1.加载人脸检测器进行人脸检测 2 加载笑脸检测器进行笑脸检测 其具体程序如下，可以实现对图片的检测，也可以调用摄像头对采集到的实时图像进行检测，需要完整项目的后台回复关键词...“笑脸检测”即可~ 关键部分程序如下： ?
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