import cv2 import numpy as np images=[] images.append(cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/coins.png',cv2....IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 images.append(cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/coins.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE...=cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()#人脸识别 recognizer.train(images,np.array(labels))#模型训练 predict_image...predict_image",predict_image) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() label= 1 confidence= 19228.277485215305 算法：PCA...人脸识别是将高维的人脸数据处理为低维数据后（降维），再进行数据分析和处理，获取识别结果。
PCA人脸数据降维 matlab代码实现 pictures=dir('C:\Users\Yezi\Desktop\机器学习\实验1：PCA算法\face10080\*.bmp'); sample=[]...;% 样本矩阵 for i=1:length(pictures) picture=imread("C:\Users\Yezi\Desktop\机器学习\实验1：PCA算法\face10080\"...下面是对代码进行逐行分析： pictures=dir('C:\Users\Yezi\Desktop\机器学习\实验1：PCA算法\face10080\*.bmp'); 这行代码使用dir函数获取指定文件夹中的所有...picture=imread("C:\Users\Yezi\Desktop\机器学习\实验1：PCA算法\face10080\"+pictures(i).name); 该行代码使用imread函数读取指定路径下的图像文件...通过以上代码，可以将经过PCA降维处理的人脸样本进行可视化展示。具体而言，对于每个维度值，将选择相应数量的特征向量，并将样本数据投影到这些特征向量上，得到降维后的可视化数据。
经过完善的PCA理论分析： 机器学习之PCA算法_一片叶子在深大的博客-CSDN博客 经过完善的人脸识别实现： 机器学习之基于PCA的人脸识别_一片叶子在深大的博客-CSDN博客 ---- 主成分分析...在这次的人脸识别项目中，我们使用了PCA来对人脸数据进行降维，下图是识别率与前K个主成分之间的关系图，我们仔细观察这两者之间的线性图，不难发现，很有趣的是识别率在取到约前20个主成分的时候已经达到饱和了...基于PCA的人脸识别算法 我们首先从人脸数据库中读取图片，并把图片转换为数据存在矩阵中，然后把每一张图片的矩阵拉成列向量，把所有列向量装在一个矩阵里面。...主程序 X=X-ones(size(X,1),1)*mean(X);%去中心化 c=X*X'/size(X,2);%求协方差矩阵 [e,d]=eig(c);%特征值分解 [dummy,order]=sort...%人脸识别主程序：将测试集里的图片和训练集里的每一张图片做差，用knn进行邻近分类 [~,Z]=size(testdata);%读取测试集数据量 error=0; for j=1:Z%对测试集里每一张图片进行以下操作
一、选择题 1.以下选项中不合法的用户标识符是：C A）file B）number C）abc.d D）sum 2.以下选项中正确的实型常量是：B A）.123 B）0 C）e-2 ...D）2.06e1.2 3.C语言中运算符对象必须是整形的运算符是：B A） / B） % C） ! ...D） * 4.合法的八进制数是：B A）0 B） -077 C）028 D）01.0 5.VC 6.0 中int类型变量所占字节数是：D A）1 B）2 C）3 D）...#include #include int main() { char a; scanf("%c",&a); a=toupper(a); ...printf("%c",a); } 2.从键盘键入两个整型数据（int型），求它们之和，并把结果输出。
数据集 实验所用到的数据集在下面的链接中， 这些数据是来自剑桥大学提供的 AT&T 人脸数据 集,有 40 个人的人脸图像, 每个人有 10 张不同光照和姿态的照片。...数据集中包含了40个文件夹，对应了40个志愿者人脸，每个文件夹中有一个志愿者的人脸的多种状态。...这时候主成分分析法(PCA)便可以实现我们的要求.对于每个点xi∈Rn, 使得其被投影为ci∈Rl, 用函数来表示下列编码过程即是: f(x)=DTx=c。...同时, 我们也希望找到一个解码函数, 使得 g(f(x))=g(c)=Dc=DDTx≈x′其中D是一个列向量彼此正交的Rn∗lRn∗l矩阵. PCA有两种推导过程, 但它们的结论是一样的。...图像显示测试 ?
C.Matrix[j][k]; C.Matrix[j][k]= temp; } int temp; temp =C.weight[i]; C.weight...<<endl; return 0; } 测试图 G’和G’‘ 矩阵变化流程: 测试数据 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1...： 测试G和G‘: 测试数据: 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1...<<endl; } return 0; } 测试样例： 测试数据: 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0...再测试一下前面测试过的G和G’ 测试数据 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0
= 312; % M_pca = rank(S_W); [W_pca, D_pca] = eigs(S_T, M_pca); intermediate = (W_pca' * S_W * W_pca...)\(W_pca' * S_B * W_pca); accuracy_mldas = zeros(1, 51); for M_lda = 1:51 % M_lda = rank(S_B);...[W_lda, D_lda] = eigs(intermediate, M_lda); W_opt = W_pca * W_lda; %% testing W_opt...= 63.461538461538460; plot(accuracy_mldas) hold on plot(ones(1, 51)* accuracy_pure_pca) xlabel('$M_.../figures/q3_fisherfaces.png', '-dpng') PCA_KNN.m clear close all clc load('face.mat'); rng(1)
前言 平时需要测试一些比较模糊的知识点，或则想要验证一些函数时，我们常常会建一个test.c文件，然后在这个文件里写我们的测试代码，测试完毕后常常会删掉该文件。...void test1(void); // 测试函数1：交换a，b的值 void test2(void); // 测试函数2：C语言预定义宏 void test3(void); // 测试函数3：...1：交换a，b的值 case 2 : test2(); break; // 测试函数2：C语言预定义宏 case 3 : test3(); break; // 测试函数...printf("交换之前a = %d, b = %d\n", a, b); exchange(&a, &b); printf("交换之后a = %d, b = %d\n", a, b); } /* C语言预定义宏...：交换a，b的值\n"); printf("[02]测试：C语言预定义宏\n"); printf("[03]测试：C89与C99标准的区别\n"); printf("[04]测试：输出当前编译器数据类型范围
，并排序 #不同按照cos2大小设定颜色梯度，也可以设置alpha梯度 fviz_pca_var(wine.pca2,axes=c(1,2), col.var = "cos2", gradient.cols...", gradient.cols = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07")) 变量分组 #人为分组 bbc(rep(c("soil","micro...)#score 可视化coord fviz_pca_ind(wine.pca2, geom=c("point","text"), addEllipses = T,...，只需要关注方向与位置 样本在变量同侧是具有高数值，反之则值低 fviz_pca_biplot(wine.pca2, axes = c(1,2),repel = F,...rep(c("soil","plant"),6),"plant")) )%>%ggpar(xlab="PC1",ylab="PC2",title="PCA-Biplot
最近在写手机端的性能测试脚本的时候，发现手机在上传图片数据时，先将图片转换成一堆16进制的字符，将字符传输过去，服务器再将字符解码成图片 我们在loadrunner中测试时，就需要用C语言将图片编码 代码如下...= base64char[(int)current]; current = ( (unsigned char)(bindata[i+1] C...( bindata, base64, bytes ); fprintf( fp_out, "%s", base64 ); } } //获取图片文件指针 FILE * f_image = fopen("C:
什么是check 最近学习的开源代码中，测试代码都是依赖了一个叫做check库编写的，调查之后才知道，这个check是个单元测试框架。下面对它进行简单的介绍。...Check 最主要的优点是对于每一个测试用例的运行都 fork 一个子进程，这么做的原因是因为 C 语言的独特性： (1) 其它语言如 Java，Python，Ruby等，单元测试出错最多不过是抛出异常...； (2) C 语言如果指针操作错误，乱指一气，可是会 coredump的。...测试框架因此直接退出，用户是看不到任何返回的，只有郁闷的 coredump； (3) Check 的单元测试运行在 fork 的子进程中，可以避免测试框架由于 coredump 而崩溃。...// 测试用例加到测试集中 return s; } test_main.c文件 #include "unit_test.h" #include int main(void) { int
但对于测试同学来讲，还要考虑异常场景的表现，即任何可能造成拍不到，拍不清晰，判断不出是人脸，或者不完整的表现。详细场景比如： 1) 人脸没有正对摄像头，角度有倾斜。 2) 拍照环境过暗或者过黑。...那么针对这个原理，在测试时需要考虑不同肤色，或者是面部特征过于复杂的案例，比如黑人、比如脸上有皱纹的老人。 再看人脸比对。 实际应用场景中，人脸比对的本质是照片的比对。...这些漏洞即是测试的重点： 1) 拍摄人脸正面、侧面、张嘴、闭眼等照片，用不同角度的静态照片绕过本人现场检测。 2) 录制各种动作视频，按照一定的标准拼接起来，绕过本人现场检测。...阈值设定过高，则人脸比对通过率低，误报率可能也会降低也可能会增高。 因此在人脸识别的测试中，除了要关注通过率，还要关注误报率。这两项也可以统称为是查准率。 ?...目前人脸识别在金融、教育、景区、出入境、机场等领域已经大量应用，方便的同时也带来了一些问题，怎么做好人脸识别的测试，还是一个需要思考和深挖的课题。
资源获取：关注文末公众号回复 模式识别实验 2 PCA人脸识别 2.1 研究目的 掌握主成分分析（PCA）在人脸识别领域的基本原理和应用。...2.2 研究环境 C++编程语言及其相关库： 语言支持： VSCode具备强大的C++语言支持，提供代码高亮、自动完成等功能，使得编码更加高效。...2.3 研究内容 2.3.1 PCA人脸识别方法 将PCA方法用于人脸识别，其实是假设所有的人脸都处于一个低维线性空间，而且不同的人脸在这个空间中具有可分性。...PCA人脸识别算法步骤包括： a.人脸图像预处理 【人脸大小都是高200，宽180】 b.读入人脸库，训练形成特征子空间 【特征值、特征向量的求法，采用我上一篇文章的QR算法】 c.把训练图像和测试图像投影到上一步骤中的特征子空间上...2.4 研究体会 深入理解PCA机制： 通过详细实现PCA算法和人脸识别模型，在C++环境中深入挖掘了PCA在人脸识别中的内在机制。
自测-双指针算法 先让AI自己出一个C++的双指针题目。 基础算法题目还成。 经典算法-八皇后 经典八皇后题目也是没有问题的。...输入格式 第一行是一个整数T，代表有几个测试样例 每个测试样例第一行是一个整数N（1< =N< =50））代表迷宫的大小（N*N）。随后的N行每行由N个字符串组成，代表迷宫。...理解效果： 实际返回测试，判断是出来的，但是结果有些异常，但是整体上基本给出了答案，还不错。
1.简介：facenet 是基于 TensorFlow 的人脸识别开源库，有兴趣的同学可以扒扒源代码：https://github.com/davidsandberg/facenet 2.安装和配置 facenet...5.评估 Google 预训练模型在数据集中的准确性 facenet提供了两个预训练模型，分别是基于CASIA-WebFace和 VGGFace2人脸库训练的。
原理 PCA 是一种较为常用的降维技术，PCA 的思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征。...iris.pca<-prcomp(iris[,-5],scale=T,rank=4,retx=T) #相关矩阵分解 #retx表四返回score，scale表示要标准化 summary(iris.pca...) #方差解释度 iris.pca$sdev #特征值的开方 iris.pca$rotation #特征向量，回归系数 iris.pca$x #样本得分score 2.2 princomp函数 princomp...wine.pca$loading #特征向量，回归系数 wine.pca$score screenplot(wine.pca) #方差分布图 biplot(wine.pca,scale=F) #碎石图...$loadings #载荷，不是特征向量 #此处score=prcomp的score/sdev model_pca$scores[1:5,] #此处为因子得分，不是主成分得分 model_pca$weights
顾老师新书《全栈软件测试工程师宝典》 https://item.m.jd.com/product/10023427978355.html 以前两本书的网上购买地址： 《软件测试技术实战设计、工具及管理》...软件安全测试 https://study.163.com/course/courseMain.htm?...courseId=1209779852&share=2&shareId=480000002205486 接口自动化测试 https://study.163.com/course/courseMain.htm...courseId=1209835807&share=2&shareId=480000002205486 性能测试第1季:性能测试基础知识 https://study.163.com/course/courseMain.htm...courseId=1209852815&share=2&shareId=480000002205486 性能测试第2季:LoadRunner12使用 https://study.163.com/course
工作久了，难免有一些知识点容易遗忘，每次遗忘都会去重新写一个测试demo，然后测试出结果后就把这个demo给删掉了，下次又忘了，又要重写去写，这真是一件吃力不讨好的事情。...看到身边有朋友写了这么一套测试框架，觉得非常有用。执行程序，输入对应的项目，即可进行测试。...如需添加项目，只需在枚举上增加项目后，在Run_User_Test_App的switch语句上添加枚举，最后编写测试函数即可。...48 printf("测试项目三\n"); 49} 50 51void TEST_4_APP(void) 52{ 53 printf("测试项目四\n"); 54} 55 56void ...TEST_5_APP(void) 57{ 58 printf("测试项目五\n"); 59} 60 61void TEST_6_APP(void) 62{ 63 printf("测试项目六
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