IOS CoreImage所有方向的面部检测 - 腾讯云开发者社区

8992 0

基于面部视觉的疲劳检测-哈欠

基于视觉的疲劳检测可以认为大致分为三个部分，点头，哈欠，眨眼。分别为姿态、嘴部特征、眼部特征。本文主要介绍哈欠的测定方法。首先研究了陈博士《基于可拓学与面部视觉。。。》...一文，他提出一种基于特征点曲线拟合的嘴唇内轮廓检测方法，先对嘴巴进行粗定位，然后对嘴巴区域进行Harris角点检测，利用检测到的角点坐标拟合出嘴巴内轮廓曲线。...Step5:分析完1min内所有图像，计算哈欠特征总数： ? ，按照 ? 计算Freq值，超过阈值则发出疲劳提醒。...对嘴部图像做垂直方向的Gabor变换，然后再经过二值化得到内部轮廓。 ? 第三列为垂直Gabor变换后结果，第四列为第三列二值化后的结果。...2、进行加权评分：基于眼睛和打哈欠的特征进行融合决策（打分，以模糊度表示）来源：《基于面部特征识别的管制员疲劳监测方法研究_汪磊》 ? 如何进行疲劳特征融合决策 ?

2.1K5 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

iOS-识别图片中二维码

在iOS的CoreImage的Api中，有一个CIDetector的类，Detector的中文翻译有探测器的意思，那么CIDetector是用来做哪些的呢？...public let CIDetectorMinFeatureSize: String // 指定最小尺寸的检测器，小于这个尺寸的特征将不识别，CIDetectorTypeFace(0.01 ~ 0.50...: String // 识别方向 public let CIDetectorEyeBlink: String // 眨眼特征 public let CIDetectorSmile: String //...获取识别结果，2个参数 in：需要识别的图片 options：需要识别的特征 CIDetectorMinFeatureSize: 指定最小尺寸的检测器...: 识别方向 CIDetectorEyeBlink: 眨眼特征 CIDetectorSmile: 笑脸特征 CIDetectorFocalLength

2.1K1 0

C#的机器学习：面部和动态检测

在本章中我们将展示两个独立的例子，一个用于人脸检测，另一个用于动态检测，以及如何快速地将这些功能添加到应用程序中。面部检测人脸检测，是人脸识别的第一部分。...如果你不能从屏幕上的所有东西中识别出一个或多个人脸，那么你将永远无法识别那是谁的脸。...我们在物体周围看到的是面部追踪器(白色线框)，它告诉我们我们这里有一张脸；以及我们的角度探测器(红线)，它提供了一些关于我们脸所处水平方向的参考。当我们移动物体时，面部追踪器和角度探测器会追踪他。...让我们先捋一捋面部检测到底是如果工作的。...，我们的图像帧是这样的: 如果把头偏向一边，我们现在的形象应该是这样的: 动态检测可以看到，在上一个例子中，我们不仅实现了面部检测，还实现了动态检测。

2653 0

Android检测当前屏幕的方向

做为一个不那么像初学者的初学者，我注意到Android已经提供了检测屏幕方向的API，而我在《Android 4编程入门经典——开发智能手机与平板电脑应用》书中经常看到的做法却是比较屏幕的宽度和高度以此来判断是横向还是纵向模式...else { //---portrait mode--- Log.d("Orientation", "Portrait mode"); } } 而一般利用Android提供的方法可以这么做

1.8K1 0

深度| 解密面部特征点检测的关键技术

面部特征点定位任务即根据输入的人脸图像，自动定位出面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等，如下图所示。...该特征的提取也很简单，即在当前人脸形状θi-1的每个特征点上提取一个128维的SIFT特征，并将所有SIFT特征串联到一起作为fi的输入。...由于人脸形状参数化模型很难完美地刻画所有形状变化，SDM的实测效果要优于DRMF。...然后提高人脸图像的分辨率，并根据f1得到的初始人脸形状θ1，抽取联合局部特征，输入到下一层自编码器网络f2来同时优化、调整所有特征点的位置，记作基于局部特征的栈式自编码网络。...针对纯侧面（±90°）、部分遮挡以及人脸检测与特征定位联合估计等问题的解决仍是目前的研究热点。

1K6 0

一文看完 WWDC 2022 音视频相关的更新要点丨音视频工程示例

下面是未开启面部驱动的自动对焦和自动曝光和开启后的对照：开启面部驱动自动对焦的前后对照开启面部驱动自动曝光的前后对照 3）高级视频采集流 iOS 16 和 iPadOS 16 中的新增功能，应用程序可以同时使用多个...RoomPlan 使用由 ARKit 提供支持的复杂机器学习算法来检测墙壁、窗户、开口、门、壁炉、沙发、桌子和橱柜等房间定义对象。...在 iOS 15 中，运行会话时，平面会根据新进入视野的画面逐渐更新平面，并且在每次更新几何平面时，平面锚点也会旋转更新以反映平面的新方向。...iOS 15（左）与 iOS 16（右）的平面锚点行为对比所有关于平面几何的信息现在都包含在一个名为 ARPlaneExtent 的类中，旋转更新不再通过旋转平面锚本身来表示。...对于 2D 骨架：新增两个新关节的跟踪能力：左耳和右耳；改进了整体姿势检测。

2.6K1 0

开启你的GPUImage之旅

二、比较Core Image 、GPUImage框架 CoreImage框架，可以使用CIFiter内置的滤镜、使用框架内置的人脸检测、固定颜色的透明度剔除、能够移轴的高斯模糊等等。...虽然使用CoreImage框架能够满足大部分日程图片的滤镜处理之类的需求，而且是系统内置框架。性能上肯定是经过一番考究的。...GPUImage框架是目前比较主流的一款开源的图像处理框架。有iOS版也有安卓版，也推出了Swift版。在多平台选择性上没有顾虑。...GPUImage隐藏了在iOS所用需要使用OpenGL ES的复杂代码，并用极其简单的接口以很快的速度处理图像。GPUImage的性能甚至在很多时候击败了CoreImage。...这个时候关闭所有的Xcode窗口，再次打开工程目录就会看到多一个后缀名为.xcworkspace文件。以后打开工程就双击这一个文件打开即可。

5241 0

IOS 读取设备中的所有照片

self.imagePickerController, animated： true, completion：nil) 31 } 32 } //UIImagePickerControllerSourceType的枚举类型...image.png //　didFinishPickingMediaWithInfo参数的键值对 ? image.png

1.2K3 0

检测iOS项目中未使用的方法检测iOS项目中未使用的方法

工具地址 https://github.com/nst/objc_cover 此脚本方法只能检测 OC 可能未使用的方法，不适用其他场景开始检测 ? 输出 ?...所有的未使用方法都会被列出，包含pod三方库中的方法；原理原理利用 Mach-O 文件的结构和展示内容: __TEXT:__objc_methname: 中包含了代码中的所有方法; __DATA...__objc_selrefs:中则包含了所有被使用的方法的引用，通过取两个集合的差集就可以得到所有未被使用的代码. ?...由于正则表达式的一些问题造成的,可以将objc_cover.py中的: re_sig_sel_ios = re.compile("\s*imp 0x\w+ ([+|-]\[....可能未使用的方法、属性、类开始检测 1. cd 2.

4K2 0

XGBoost模型在时序异常检测方向的实践总结

在传统的机器学习比赛中， XGBoost模型是常客，甚至常常是获奖模型。 xgboost 在时间序列异常检测的两种形态：监督学习（分类）。...异常检测：将训练好的模型应用于新的时间序列数据，识别异常数据点。输入数据时序的特性时间序列往往呈现有序性、趋势性、季节性、周期性，以及随机性。...如下：待检测点+短时180分钟数据待检测点对应的天、周同比前后180分钟数据。这里的180分钟是一个经验值，当时尝试了30分钟， 60分钟， 2小时， 3小时， 6小时， 12小时。...当然，这里面有一些特征其实过于复杂了，本质上是将其他无监督的检测模型对应的一部分中间特征给放了进来。人工设计痕迹有点重。...数据集要训练一个效果达到预期的异常检测xgboost模型，所需要的样本数量大概在1万以上。

3131 0

无纺布折痕检测（1）· 基于构造方向滤波器的折痕检测

2 方向滤波器若需检测水平边缘，需要在竖直方向上进行梯度运算，若需检测垂直边缘，需要在水平方向进行梯度运算。...所以在检测垂直线条时，所构造的滤波器能在水平方向构成梯度差分运算，如一维水平滤波器[-1,0,1]，若要扩展成3*3矩阵形式，可构成Prewitt的水平梯度卷积核。 ?...使用此模板计算时，会将一些灰度值均匀分布的地方全部置0，如果我们不想要只得到的线条的效果，还需要原来的灰度值保持不变，这就需要将卷积模板所有值，相加等于1。 ?...如果需要考虑锚点（中心点）周围所有像素的影响，则需要将其8邻域像素要参与计算。 ? 此时，计算出的像素灰度值会偏大，所有值相加不等于1，需要在模板前乘以对应权值。 ?...4 使用构造方向滤波器检测折痕将构造滤波器转为halcon的Tuple形式 filter :=[5,5,5,-1,-5,1,5,1,-1,-5,1,5,1,-1,-5,1,5,1,-1,-5,1,5,1

2.1K6 0

iOS开发-音视频开发

想必大家也逐步了解,国内外的互联网公司也已经布局音视频,3D技术方面的开发者招聘和相关产品研发.目前落地推广最普遍的就是直播类项目和小视频类的项目.当然未来的方向肯定不止如此....Snip20180723_97.png 采集视频,音频使用iOS原生框架 AVFoundation.framework 视频滤镜处理使用iOS原生框架 CoreImage.framework 使用第三方框架...GPUImage.framework CoreImage 与 GPUImage 框架比较: 在实际项目开发中,开发者更加倾向使用于GPUImage框架....首先它在使用性能上与iOS提供的原生框架,并没有差别;其次它的使用便利性高于iOS原生框架,最后也是最重要的GPUImage框架是开源的.而大家如果想要学习GPUImage框架,建议学习OpenGL ES....视频数据通过流媒体协议发送到流媒体服务器推流技术流媒体服务器数据分发截屏实时转码内容检测拉流拉流: 从流媒体服务器中获取音频\视频数据流媒体协议: RTMP\RTSP\HLS\FLV

2.6K4 0

iOS有反检测能力的越狱工具shadow的分析和检测

本文的思路如下： iOS进程启动模型依赖分析钩子点分析检测 iOS进程启动模型 ---- iOS也是Unix族的衍生类。...这种方式，所有用户态进程都可以变成它的子进程，这个沙箱可以任意更改子进程的环境变量，完成静态注入，甚至可以通过ptrace之类的系统调用来进行动态注入。...这种方式可以非常好地绕过各种越狱检测工具的检测。在Unix族，和动态库加载相关的环境变量和系统配置，就各有各的不同。...iOS是否越狱，都是做下列动作：访问root才能够访问的目录和文件，执行读或写执行root才能够执行的命令访问或更改root才能够访问的环境变量调用root才能够调用的系统调用...对这个导入项进行分析剩余内容请关注本人公众号debugeeker, 链接为iOS有反检测能力的越狱工具shadow的分析和检测

2.2K1 0

iOS-Core系列框架介绍(一)

、抗锯齿、渐变、图像、颜色、PDF文档等定义了CGPath、CGImage等常用的对象定义了CGPoint、CGSize、CGRect等常用的数据结构并提供了相关的几何运算函数，定义了CGLayer...进一步封装封装了CALayer，它是使视图呈现出来的基础类封装了一些特殊用途的图层Layer(如粒子特效CAEmitterLayer、渐变CAGradientLayer)等 3.CoreImage...// 上下文 import CoreImage.CIContext // 检测 import CoreImage.CIDetector // 特征 import CoreImage.CIFeature...import CoreImage.CoreImageDefines import CoreImage import Foundation CoreImage是一个图像处理框架，为静态和视频图像提供接近实时的处理...，CoreImage提供如下功能滤镜：内置多个图像滤镜滤镜图表：是一个链接在一起的滤镜网络，使得一个滤镜的输出可以是另一个滤镜的输入，以达到创建自定义滤镜的效果特征检测 4.CoreText import

9623 0

iOS Document Scanner：矩形边缘识别（边缘检测） CIDetectorTypeRectangle

1.1 CoreImage的四种识别功能 1.2 边缘检测思路 1.3 用高精度边缘识别器识别特征 1.4 绘制边缘检测图层 1.5 Swift 版本 2.1 生成二维码 2.2 生成条码 2.3...涉及的权限 NSCameraUsageDescription 从CSDN下载Demo源码：https://download.csdn.net/download/u011018979/19260280 1...、应用场景：为了提升用户体验，在OCR识别场景都将利用到边缘检测 2、原理：采用原生CoreImage框架下CIDetector可进行边缘检测，识别到边缘之后使用CAShapeLayer将边缘绘制并显示...3、原理文章：https://kunnan.blog.csdn.net/article/details/117367345 I 、矩形边缘识别 1.1 CoreImage的四种识别功能 CoreImage...采用原生CoreImage框架下CIDetector可进行边缘检测 [CIDetector detectorOfType:CIDetectorTypeRectangle context:nil options

1.2K2 0

实战 | 本地GPU训练YOLOv8带方向的目标检测

前言目标检测是指在图像或视频帧内识别和定位物体的任务。定向目标检测具体涉及检测具有定义方向或旋转的物体，例如检测具有不同角度的车辆或检测自然场景中具有不同方向的文本。...此任务通常需要专门的算法或模型，能够准确检测和识别图像中的物体，无论其方向或旋转如何。定向物体检测可应用于各个领域，包括自动驾驶、文档分析和工业自动化。...官方文档可以在下面链接找到： https://docs.ultralytics.com/tasks/obb/ 从计算上来说，这比传统的物体检测稍微昂贵一些，因为传统的物体检测中所有框都是完美的矩形...这是因为 OBB 除了需要检测物体外，还需要检测方向。...我们可以看到，预测结果有一个根据物体方向而定的有角度的矩形，而不是像传统物体检测方法中的直线矩形。

1.1K1 0

系统框架--47：系统框架

iOS基于UNIX系统，iOS的系统架构分为四层可触摸层（Cocoa Touch layer） UIKit、Foundation等等媒体层（Media layer） CoreGraphics、CoreImage

1341 0

VoxAtnNet | 手机面部生物识别系统的新型3D呈现攻击检测算法！

将所提出的方法的性能与现有方法进行了比较，以使用三种不同的评估协议来基准检测性能。实验结果表明，所提出的方法在检测已知和未知面部呈现攻击方面都表现出改进的性能。...Voxel 化的结果取决于 Voxel 网格空间的原始点、方向和分辨率。在本研究中，作者采用了[19]中提到的过程来计算参数。原始点被认为是输入，方向被认为是将网格框架与重力方向对齐。...为了保持围绕z轴的目标的一致方向，作者通过将输入点云旋转 360^{\circ} 来创建副本，从而在训练过程中对数据集进行调整。...平均D-EER(%)是通过在Intra和Inter协议内独立计算提出或现有方法的D-EER平均值得出的。根据上述一系列实验报告，提出的方法在所有三种性能评估协议上均表现出最佳性能。...实验结果表明，由3D包裹照片伪仿制品引入的伪深度，使用所提出的VoxAttNet检测起来较为容易。因此，伪仿制品检测（PAD）技术的泛化能力必须扩展到其他能反映面部几何的3D面部面具。

1391 0

ARKit

class ARWorldTrackingConfiguration 使用后置摄像头的配置，跟踪设备的方向和位置，并检测真实世界的表面，以及已知的图像或对象。...class ARPlaneAnchor 有关在世界跟踪AR会话中检测到的真实世界平面的位置和方向的信息。...class ARImageAnchor 有关在世界跟踪AR会话中检测到的图像的位置和方向的信息。物体检测使用用户环境中的已知3D对象来增强世界跟踪AR会话。...class ARObjectAnchor 有关在世界跟踪AR会话中检测到的真实3D对象的位置和方向的信息。...class ARFaceAnchor 有关在面部跟踪AR会话中检测到的面部的姿势，拓扑和表情的信息。

2.2K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

iOS使用CoreImage处理图像40中可用的滤镜名称

基于面部视觉的疲劳检测-哈欠

iOS-识别图片中二维码

C#的机器学习：面部和动态检测

Android检测当前屏幕的方向

深度| 解密面部特征点检测的关键技术

一文看完 WWDC 2022 音视频相关的更新要点丨音视频工程示例

开启你的GPUImage之旅

IOS 读取设备中的所有照片

检测iOS项目中未使用的方法检测iOS项目中未使用的方法

XGBoost模型在时序异常检测方向的实践总结

无纺布折痕检测（1）· 基于构造方向滤波器的折痕检测

iOS开发-音视频开发

iOS有反检测能力的越狱工具shadow的分析和检测

iOS-Core系列框架介绍(一)

iOS Document Scanner：矩形边缘识别（边缘检测） CIDetectorTypeRectangle

实战 | 本地GPU训练YOLOv8带方向的目标检测

系统框架--47：系统框架

VoxAtnNet | 手机面部生物识别系统的新型3D呈现攻击检测算法！

ARKit

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐