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： ?...（这张女神的右边未检出笑脸，大概是因为所用模型是基于嘴角是否上扬判断）
笑脸检测 其实也没什么可省略的，因为跟在opencv中，无论是人脸检测、人眼检测、猫脸检测、行人检测等等，套路都是一样的。正所谓： 自古深情留不住，总是套路得人心。...这里只说一下笑脸检测的流程，显然也都是套路： 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 检测的时候用的都是同一个函数，也即上述detectMultiScale()函数。...这里需要注意的一点是： 笑脸检测是在人脸检测之后得到的人脸区域中进行的。我猜它用到的算法很可能是检测人的嘴角的姿态，因为笑脸检测最后的输出结果就是框住了人上扬的嘴角。...C++版本：https://github.com/LiuXiaolong19920720/smile-detection-Cpp Python版本：https://github.com/LiuXiaolong19920720.../smile-detection-Python Python代码 # -*- coding=utf-8 -*- import cv2 # 人脸检测器 facePath = "lbpcascade_frontalface.xml
文章目录 完成一个圆的渲染 制作笑脸 优化代码，增加缩放和移动功能 让笑脸动起来 小结 开始学习ShaderToy， 往往不知所措，看不太懂；不容易懂，背后全是数学公式；请看这篇了解一下原理和基础。...vec3©:只给出一个值c，表示这个向量的 x , y , z x,y,z x,y,z都是c，即是 v e c 3 ( c , c , c ) vec3(c,c,c) vec3(c,c,c)，类似Python...float r = .3; c = smoothstep(r, r-0.02, d); fragColor = vec4(vec3(c), 1.0); } 制作笑脸...Circle(uv, vec2(0.,0.1), .3, .02); vec3 col = vec3(mouth); fragColor = vec4(col, 1.0); 效果 调整代码，生成笑脸...*mask; fragColor = vec4(col,1.0); } 效果图： 让笑脸动起来 通过把系统时间加入进来，并通过正弦、余弦函数改变笑脸位置，使其动起来,完整代码如下：
题目 打印楼梯，同时在楼梯上方打印两个笑脸。 思路 用 i 控制行，j 来控制列，j 根据 i 的变化来控制输出黑方格的个数。 注意编号在128～255的是扩展的编码，原本就不是作为显示用的。... int main() { int i,j; SetConsoleOutputCP(437); printf("\1\1\n"); //输出两个笑脸
console.log(obj2 + ""); // "true" -- hint 参数值是 "default" ---- 哈哈哈，看到这里，jym 不由觉得：呵呵，JavaScript 真好玩（苦笑脸
[Python] 纯文本查看 复制代码import osfrom aip import AipOcr import keyboard from PIL import ImageGrab from time...“”” options = {} options[“detect_direction”] = “true” options[“probability”] = “true” “”” 带参数调用通用文字识别...“”” options = {} options[“detect_direction”] = “true” options[“probability”] = “false” “”” 带参数调用通用文字识别...+’********’*2+’\n’) print(‘截屏识别填1，图片识别填2:’) pd=input(”) if pd==’2′: print(‘***************请将图片放置本目录下*
思路如下： 手机屏幕投影到电脑上； 截图并识别图片文字； 调用百度来进行搜索； 提取html关键字。...环境配置：python3.6、第三方库：pyautogui、PIL、pytesseract、识别引擎tesseract-ocr 要识别中文，ocr引擎要下载一个中文包chi_sim放进Tesseract-OCR...安装完ocr后还要配置一下调用路径，在Python36\Lib\site-packages\pytesseract找到pytesseract.py（这是我的windows路径），打开在里面添加一下路径：...”+str(x).rjust(4)+’,’+str(y).rjust(4) 4 print(posStr) 要获取两个坐标（截图开始坐标和结束坐标），然后利用获取的坐标运用如下代码截图并调用ocr引擎识别...screenshots sucess”)10 11 text=pytesseract.image_to_string(Image.open(‘C:/imgSave/1.jpg’),lang=’chi_sim’) #调用识别引擎识别
首先安装必要的库 pip install opencv-python pip3 install --user numpy scipy matplotlib pip3 install torch torchvision...torchaudio pip install matplotlib pip install torchvision 训练数字识别模型 """ ****************** 训练数字识别模型...imshow(images) print(labels) # 定义一个LeNet-5网络，包含两个卷积层conv1和conv2，两个线性层作为输出，最后输出10个维度 # 这10个维度作为0-9的标识来确定识别出的是哪个数字.../MNISTModel.pkl") 关闭开始训练 20次训练完成 已保存模型 实现MNIST手写数字识别 """ ****************** 实现MNIST手写数字识别 ********...enlarge_img) cv2.waitKey(0) # 定义一个LeNet-5网络，包含两个卷积层conv1和conv2，两个线性层作为输出，最后输出10个维度 # 这10个维度作为0-9的标识来确定识别出的是哪个数字
安装库 pip install pytesseract pip install Pillow windows安装 tesseract 中文识别 下载地址：https://digi.bib.uni-mannheim.de
动物识别系统，技术点：Python+TensorFlow。...获取q：2784127853训练预测部分代码图片图片QT界面图片模型封装，直接鼠标点击上传图片，识别结果WEB网页端界面图片图片图片安装调试添加q：2784127853，联系作者获得源码后，通过远程安装项目
目录 1 读取图片 2 将图片灰度转换 3 修改图片尺寸 4 绘制矩形_圆 5 人脸检测 6 检测多张人脸 7 检测视频中的人脸 8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 8.2 人脸识别 1 读取图片...cv.cvtColor(reSize,cv.COLOR_BGR2GRAY) #加载特征数据 face_detector=cv.CascadeClassifier(r'E:\software\python3.8.2...cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) # 加载特征数据 face_detector = cv.CascadeClassifier(r'E:\software\python3.8.2...(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) # 加载特征数据 face_detector = cv.CascadeClassifier( 'E:\software\python3.8.2...= cv2.cvtColor(reSize, cv2.COLOR_BGR2GRAY) face_detector = cv2.CascadeClassifier( r'E:\software\python3.8.2
二、软件环境 操作系统：win10 语言：Python 版本：3.5.4 Python库：baidu-aip 三、原理概述 利用windows自带的录音机，基于百度API进行wav格式的音频转文本。...我写的是语音识别，默认就已经开通了语音识别和语音合成。 这就够了，所以接口选择，不用再选了。 语音包名，选择不需要。...接下来的Python代码会用到！ ? 点击左侧的技术文档 ? 点击左边的语言合成->SDK文档->Python SDK ? 文本不能太长 ? 目录结构 ? 支持2x和3x ?...接下来，需要进行语音识别，看文档 点击左边的百度语言->语音识别->Python SDK ? 支持的语言格式有3种。分别是pcm,wav,amr 建议使用pcm，因为它比较好实现。...jieba分词，完全开源，有集成的python库，简单易用。
---- 需求： 一、将红色区域的数据内容定位后，识别出来。 二、输出成能看懂的数据或文件或者图片等。 三、程序不允许断掉，不可以影响程序继续运行。 难题和问题分析： 一、我们需要怎么来处理（废话~。
我们训练模型以检测图像中的笑脸，然后使用MXNet模型服务器通过Web API将其托管以进行在线推理。...该数据集是近40MB的非笑脸和笑脸的实例。数据集有一个包含每个正面和反面训练图像的文件夹。此脚本获取这些图像并将其大小从64 x 64调整到32 x 32像素。...python train.py 训练网络基于mnist_cnn示例构建。根据你的硬件配置，训练此模型需要不同的时长。...python evaluation.py 如果一切设置正确，模型应该能够获取一个numpy数组并将结果预测为笑脸。 ?...输出数据形状在0和1之间变化，因为模型仅预测笑脸和非笑脸2个类。 我们将必要的synset.txt文件添加到列表标签中 – 每行一个标签，如MXNet-Model Server导出说明中所述。
1.画个笑脸给大家娱乐一下：
(全文完)
■环境 Python 3.6.0 Pycharm 2017.1.3 ■库、库的版本 OpenCV 3.4.1 (cp36) ■haarcascades下载 https://github.com/opencv...import cv2 # 引入人像识别训练库“haarcascade_frontalface_default.xml face_patterns = cv2.CascadeClassifier(r'D...haarcascade_frontalface_alt.xml') # 读取图片 image = cv2.imread('C:/Users/x230/Desktop/DSCF9093.JPG') # 获取识别到的人脸...faces = face_patterns.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=4, minSize=(40, 40)) # 将识别到的人脸框出来...for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 生成一张新的图片保存识别结果
为了把百度文档的内容弄下来，就弄了一下这个 基本环境 操作系统：win7 64位系统 python版本：3.7 2.安装配套环境 2.1 首先安装OCR字符识别库Tesseract 下载网址：https...digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 我下载的是：tesseract-ocr-w64-setup-v4.0.0-beta.4.20180912.exe 2.2 下载后双击进行安装，这里因为我们要识别中文字符...2.3 安装python环境 pip install Pillow pip install pytesseract 2.4 修改pytesseract.py（在这路径下 python37\Scripts...） tesseract_cmd = 'D:/Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe' 3.测试（识别中文的时候，在剪切图片，要让数字稍微大一点，把数字放在图片中心...，若识别出来，错别字比较多的话，再重新弄一次图片来识别） #coding=utf-8 from PIL import Image import pytesseract text=pytesseract.image_to_string
image 随便打开一张发票 image 提取目标： 金额 、 名称 、 纳税人识别号 、 开票人 。...03.提取内容 下面以其中一张图片为例，讲解如何提取目标内容： 金额 、 名称 、 纳税人识别号 、 开票人 。...image ok这样我们就将发票中的四个目标内容提取出来，接着将 文件夹pic 下的所有发票，进行识别将内容保存到excel。...04.批量识别发票并保存到excel 在读取图片之前，先将上面的四个操作封装成函数，方便每一种发票对象进行调用。 image 读取文件夹下的所有图片。...image 所有在上面的开始识别之前（自己公司的发票可能不需要查验这步），先调用一下第三方的接口，对发票进行识别，识别通过之后再将其提取发票中目标内容。
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