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优雅的使用 vscode写 Markdown，预览样式美化 1 介绍 我已经习惯使用 vscode 写 markdown。不是很喜欢他的 markdown 样式，尤其是代码块高亮的样式。...第二项为 代码块的样式。 配置好之后再打开 Markdown 预览看一下，是不是美观很多？ 4.4 导出 pdf 文件 光自己看可不行啊，最终还是要导出 pdf 呢！
本篇介绍在人脸检测的基础上对眼睛进行检测。下面这个分类器用于检测眼睛。 cv2.CascadeClassifier('....所以我们只需在人脸矩形框的范围内检测眼睛。 以下图为例，我们想以红色矩形标记脸部区域，蓝色矩形标记眼睛区域。 ?...#eyes = eye_cascade.detectMultiScale(face_area, 1.03, 5, 0, (40,40)) #在人脸区域检测眼睛 eyes...我们发现对于上图，人脸和眼睛的检测都产生了假阳性。花朵被检测成了人脸，鼻子和嘴巴被误认为是眼睛。...我们可以做简单合理的假设，只有检测出眼睛的疑似人脸区域才能被检测为人脸，只有尺寸适中、位置偏人脸上部的疑似眼睛区域才能被识别成眼睛。
如果厌倦了WordPress一成不变的默认登录页面，可以通过代码美化样式《自定义WordPress登录页面》 ，也可以安装登录页面美化插件Login Designer，随意更换背景图片，实现一键美化。
7b2美化-导航二级菜单美化代码 ---- 以下代码放入css样式 /**菜单样式美化代码**/ .has_children .sub-menu { border-radius: 4px; } .top-menu
二、常用控件 1.Buttton 2.Picture Control 3.Static Text 4.Radio Button …… 三、程序实现 首先，值得注意的是，此程序中需要将图片显示在指定的控件之中...程序可分为两大块重点，一个是类似于上一篇文章（人脸检测（一）——单文档应用台)，如何检测人脸。另一个是如何在MFC中将指定的图片显示在指定控件中。 这里给出显示原图的BUTTON中的程序： ?...重点在于获取控件的句柄，即上图程序中的pWnd->GetClientRect(&rect); 篇幅有限，若需要完整项目代码请后台回复关键词：人脸检测MFC。 四、结果展示 ?
博客美化： 1.设置“推荐与反对”，固定在窗口的底部 进入自己的博客园->设置，将以下css代码添加到“页面定制CSS代码” /*推荐和反对*/ #div_digg { padding: 10px...关注一下楼主吧” 进入自己的博客园->设置，将以下css代码添加到“页脚Html代码” //为右下角推荐推荐区域添加关注按钮.../*推荐和反对*/ #div_digg{ position:fixed; bottom:5px; width:140px; right:390px; border:2px solid
以下是详细的活动解读、薅羊毛省钱攻略和产品推荐清单，帮大家高效地利用这次双十一活动。...行业/领域推荐清单以下是针对不同业务场景和行业的双十一推荐产品，适合各种开发者的需求：1. 轻量应用服务器推荐理由：轻量应用服务器非常适合个人开发者和小型团队，双十一价格低至几元/月。...双十一活动的充值返现也使其性价比提升。适用场景：电商图片库、视频存储、文件备份。推荐配置：按需计费模式，可根据需求选择容量大小。5....推荐配置：按流量包购买，适合流量较大的项目，双十一折扣适合大流量项目锁定低价。 双十一总结与购物建议2024年的腾讯云双十一活动为开发者和企业提供了绝佳的上云时机。...通过以上攻略和推荐清单，可以帮助开发者和企业在2024年双十一活动中用最少的预算获得最佳云服务，为接下来的项目提供坚实的基础。希望这份攻略能助力大家高效薅羊毛，享受双十一带来的云上盛宴！
一、OpenCV人脸检测 要实现人脸识别功能，首先要进行人脸检测，判断出图片中人脸的位置，才能进行下一步的操作。...1、OpenCV人脸检测的方法 在OpenCV中主要使用了两种特征（即两种方法）进行人脸检测，Haar特征和LBP特征。 在OpenCV中，使用已经训练好的XML格式的分类器进行人脸检测。...haar”特征主要用于人脸检测，“hog”特征主要用于行人检测，“lbp”特征主要用于人脸识别。...在实际使用中，推荐使用上图中被标记的“haarcascade_frontalface_alt2.xml”分类器文件，准确率和速度都比较好。...Size(): 表示人脸的最大最小尺寸 二、代码实现 1、检测图片中的人脸 //头文件 #include #include<opencv2
前言 前面介绍了使用特征脸法进行人脸识别，这里介绍一下OpenCV人脸识别的另外两种算法，一种是FisherFace算法，一种是LBPH算法。...由于LDA算法与PCA算法很相似，我们简单的对二者做一个比较。LDA和PCA算法的相似之处在于： 在降维的时候，两者都使用了矩阵的特征分解思想。 两者都假设数据符合高斯分布。...KBPH是Local Binary Patterns Histograms的缩写，翻译过来就是局部二进制编码直方图。该算法基于提取图像特征的LBP算子。如果直接使用LBP编码图像用于人脸识别。...通过对图片的上述处理，人脸图像的特征便提取完了。 当需要进行人脸识别时，只需要将待识别人脸数据与数据集中的人脸特征进行对比即可，特征距离最近的便是同一个人的人脸。...利用支持向量机算法训练正负样本，显然这是一个二分类问题，可以得到训练后的模型。 利用该模型进行负样本难例检测，也就是难分样本挖掘(hard-negtive mining)，以便提高最终模型的分类能力。
一、关于ORL人脸数据库 ORL是一个40个人，每人采取10张人脸头像构成的一个人脸数据库，尺寸全部为92*112。分为40个文件夹，即每个文件夹中包含有10张人脸照片，为pgm格式。 ?...如果想看下这些人脸图是怎样的，可以使用opencv的imshow函数进行读取哦…… 二、添加进自己的人脸数据 上面截图中可以看出，笔者采集了自己的照片，这一步需要有几个注意点： 1.放入的图片格式不一定要...同时opencv自带了三个人脸识别算法：Eigenfaces，Fisherfaces 和局部二值模式直方图 (LBPH)。直接调用这三种算法很简单，一般都是三句话足够： ?...csv文件中包含两方面的内容，一是每一张图片的位置所在，二是每一个人脸对应的标签，就是为每一个人编号。这个at.txt就是我们需要的csv文件。...【往期推荐】 老司机带你用python来爬取妹子图 千元资料免费送——人工智能相关（100G+） 资源福利第三弹——Python等教程（包括部分爬虫入门教程） 程序员面试必备之排序算法汇总(上) 程序员面试必备之排序算法汇总
就是，由 蜜汁路易 二次修改发布的 Siren 主题！ 它的前身就是由 Fuzzz 制作的 Akina 主题。...主题居然自带（BAGUETTEBOX.JS）图片灯箱，只是使用条件苛刻，添加图片时需要把文件“链接到媒体文件”才能使用，也就是 IMG 标签需要 A 标签包裹，现在已写选项在后台与 ZOOMING.JS 二选一
一、关于ORL人脸数据库 ORL是一个40个人，每人采取10张人脸头像构成的一个人脸数据库，尺寸全部为92*112。分为40个文件夹，即每个文件夹中包含有10张人脸照片，为pgm格式。 ?...如果想看下这些人脸图是怎样的，可以使用opencv的imshow函数进行读取哦…… 二、添加进自己的人脸数据 上面截图中可以看出，笔者采集了自己的照片，这一步需要有几个注意点： 1.放入的图片格式不一定要...同时opencv自带了三个人脸识别算法：Eigenfaces，Fisherfaces 和局部二值模式直方图 (LBPH)。直接调用这三种算法很简单，一般都是三句话足够： ?...csv文件中包含两方面的内容，一是每一张图片的位置所在，二是每一个人脸对应的标签，就是为每一个人编号。这个at.txt就是我们需要的csv文件。...之后便是一些处理，将摄像头采集到的图像检测出人脸，再将人脸处理成指定格式，调用predict函数进行识别，和库内数据比较即可。 具体全面的程序和项目代码将在下一篇给出！
图片人脸检测 人脸检测使用到的技术是OpenCV，上一节已经介绍了OpenCV的环境安装，点击查看....功能展示 识别一种图上的所有人的脸，并且标出人脸的位置，画出人眼以及嘴的位置，展示效果图如下： ? 多张脸识别效果图： ?...技术实现思路 图片转换成灰色（去除色彩干扰，让图片识别更准确） 图片上画矩形 使用训练分类器查找人脸 具体实现代码 图片转换成灰色 使用OpenCV的cvtColor()转换图片颜色，代码如下： import...在使用OpenCV的人脸检测之前，需要一个人脸训练模型，格式是xml的，我们这里使用OpenCV提供好的人脸分类模型xml，下载地址：https://github.com/opencv/opencv/...for faceRect in faceRects: # 单独框出每一张人脸 x, y, w, h = faceRect # 框出人脸 cv2
他的返回值会给成功与否的信息 二.添加一个人的脸/person/add_face 将一组Face加入到一个Person中。 注意，一个Face只能被加入到一个Person中。...person_name string 相应person的name person_id string 相应person的id 原创文章，转载请注明： 转载自URl-team 本文链接地址: face++人脸识别与人脸库匹配...python实现笔记二 Related posts: python_face++ 上传本地图片进行解析 人脸识别考勤系统－第二版本研发手札
下面，就来看看为什么囤服务器是双十一程序员购物清单上的明智选择，以及如何挑选最适合你的服务器方案。 一、为什么程序员要在双十一囤服务器？...趁双十一促销提前锁定三年期的低价，不仅省钱，而且免去了频繁续费的麻烦。 二、服务器的选择建议 服务器并不是“买最贵的就好”，而是要根据具体需求进行选择。...以下是一些服务器配置的选择建议： 轻度开发者 & 学习用途 推荐配置：1 核 2G 内存，1M 带宽，20-40GB 存储 推荐对象：适合初学者、个人开发者或小项目的部署和测试。...中小型项目开发者 推荐配置：2 核 4G 内存，3-5M 带宽，50-100GB 存储 推荐对象：适合中小型项目的开发者，如 API 服务、Web 应用，或小团队项目的托管。...企业级应用 & 高负载需求 推荐配置：4 核及以上，8G 或以上内存，5-10M 带宽，100GB+ 存储 推荐对象：适合中小型企业或需高负载处理的项目使用。
其中第二个网络之后、第四个网络之后、第五个网络之后使用NMS算法过滤掉冗余的框。...然后通过人脸局部图根据评分构建人脸候选区域，具体如下图所示： 第二个步骤：训练一个多任务的卷积网络来完成人脸二分类和矩形框坐标回归，进一步提升其效果，具体如下图所示： Faceness从脸部特征的角度来解决人脸检测中的遮挡和姿态角度问题...如下图所示： 第二阶段：第一阶段输出的候选人脸框作为更为复杂的R-Net网络的输入，R-Net进一步筛除大量错误的候选人脸框，同样也通过NMS过滤掉高重叠率的候选窗口。...如下图所示： 第三阶段：与第二阶段类似，最终网络输出人脸框坐标、关键点坐标和人脸分类（是人脸或不是）。...兼并了速度与准确率，速度在GPU上可以达到99FPS，在 FDDB数据集上可以达到95.04准确率，具体如下图所示： 二、人脸对齐（部分参考于GraceDD的博客文章） 人脸对齐通过人脸关键点检测得到人脸的关键点坐标
那么，这种桌面美化，是不是很难呢？ 小编实话实说，难度是有。 但是有句毒鸡汤说的好呀，“没有丑女人，只有懒女人”，这句话套在这里形容也是很适合的。 你的电脑看起来有多顺眼，完全取决于自己！...但是，程序的思维是强大的，想要win10赶超Mac，大家可以尝试以下两个桌面美化工具！ 接下来小编给大家分享这2款高质量桌面美化工具，让Win10瞬间颜值爆表，秒变万元Mac！...工具二：MyDock 仿Mac美化神器 这是一款高仿Mac OS系统桌面的软件，了解这款软件的朋友都知道，它可以让你有以假乱真的效果。
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