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跟踪物体（我是摸鱼王 opencv带有七个不同算法的跟踪器，其中KCF在3.4+的效果比较好，看了几个文章，写了一个玩玩.不需要像haar一样训练半天，省事不少。 import cv2 import time cap = cv2.VideoCapture(r'D:\code\python\find\123.mp4') flag = True bbox=(280,400,200,400) tracker = cv2.TrackerKCF_create() flag, img = cap.read() gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ''' Faces = face_recognition.face_locations(im...

依旧没什么进展 #include<iostream> #include"LuxandFaceSDK.h" #include<opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <cmath> #include <time.h> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { if (FSDKE_OK != FSDK_ActivateLibrary("your code")) { exit(-1); } /* test co...

补充一下贫乏的基础知识 之前API嫖的爽，但是基础知识太少了。补充一点api内部知识 之前的实现用的是opencv里自带的haar分类器， Haar分类器 = Haar-like特征 + 积分图方法 + AdaBoost +级联； Haar分类器算法的要点如下： ①　使用Haar-like特征做检测。 ②　使用积分图（Integral Image）对Haar-like特征求值进行加速。 ③　使用AdaBoost算法训练区分人脸和非人脸的强分类器。 ④　使用筛选式级联把强分类器级联到一起，提高准确率。 Haar特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。H...

又在玩机器人（你咋天天都在摸鱼 令则同志今天告诉我BUU出了个WEB api，可以查战队内人的做题情况，于是问我要不要给机器人加一个这个玩玩，我说吼啊。然后就做了。 coolq有http-api插件，这样子的开发就可以不光用cpp,易语言什么的开发，而是几乎所有高级语言都可以做到，有很多大佬专门做了这个的sdk，开发起来非常的方便，比如这次开发我就用了差不多二十行代码就完成了 这次用的是支持python3.7+版本的CQHTTP Python Async SDK，这个SDK是以http-api插件为基础的。按照文档的顺序，装了coolq-http-api插件，以及换上Python3.8以后，很快就搞好了环境，然后写了下就完成了 from aiocqhttp import CQH...

咸鱼摸鱼成果 这两个礼拜，高速入门了一下cpp（感觉貌似也就只有输入输出流和面对对象和c有点区别，挺好入门的）。 然后，装了个ubuntu20.04+win10双系统，感觉20.04很多支持还没跟上来，而且大刀阔斧改掉好多东西导致出现各种各样的小问题，不过目前来看，感觉还是挺不错的。（试图给Ubuntu也上opencv，编译失败了且没什么报错，没解决） 用cpp实现了下人脸检测，至于识别还没完成。这个程序稳定性欠佳，待完善(如果没检测到脸的话，会报错，应该写个if跳过一下，懒得搞了) 感觉还是python比较舒服，毕竟模块一装就开始跑了，不是很爽吗（写小东西没必要起项目，不过做大了的话，可能cpp会比较踏实一点） #include<opencv2/opencv.hpp&...

面部识别 先采集人脸数据 import cv2 import os import time cap = cv2.VideoCapture(0) time.sleep(1) FaceDetector = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml') Faceid = input('\n input your id:') count = 0 flag = True while flag: flag ,img = cap.read() Gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) Faces = FaceDetector.detectM...

一次人脸识别的摸鱼认真学习经历 这几天看见一个SIRB实验室好像有点意思，遂去参加招新，里面选了个人脸识别方向玩玩。这几天就在做这个东西。 其中人脸检测部分已经做的差不多了，就想着先写个博客，总结一下。 人脸检测我找到两个轮子，一个是python-opencv里的自带的轮子，采用的是haar算法，另一个是python有人已经做好封装的face_recognition库，装起来也挺容易的。本来看见一个cnn深度学习的算法api，本来想也弄起来玩，无奈CUDA并不支持我的显卡，只好作罢。 招新题目里推荐的是使用opencv实现人脸检测，附加是人脸识别名字。先做出人脸检测部分，话不多说上源码： import numpy as np import cv2 FaceCascade...

改装xiaomi3，为其用linux deploy挂置ubuntu的愉快玩耍历程 这段时间换了手机，然后发现家里闲置了大量的旧手机，于是在里面翻了一下，把其中的小米3改装成linux的server玩耍 本来是打算弄HUAWEI NOVA(我刚刚淘汰下来的机子)改装，但是由于不知道为什么bootloader锁解不开，以失败告终 1、准备工作 首先请取得你的手机的root权限，华为的root比较麻烦，小米官方支持你root（虽然有小小的阉割问题） 如果是小米手机，请刷机到开发版，然后可以直接进入权限管理点击root获得root权限 如果是华为手机，首先要解开bootloader锁，需要去淘宝购买解锁码（价格在30左右），用adb(带fastboot的那种),打fastboot ...