基于人脸检测坐标的GTK+移动窗口 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

揭开Wayland的面纱（二）：Wayland应运而生

Compositor收到消息后，立马能知道哪个窗口该收到这个消息，因为它就是总控制中心，它掌握窗口的层级关系、动画效果，因此它知道该坐标产生的鼠标点击信息应该发送给谁，就这样，Compositor将鼠标的点击信息发送给了...大家都知道，GTK+、Qt，现在都是基于X的，它们能顺利地移植至基于Wayland吗？当然可以！...这意味着两点： GTK+的一直以来评价不怎么样的跨平台性，在3.0将有显著的突破； GTK+的Wayland后端，已经在路上了！...未来，对OpenGL ES有着良好支持的Wayland，不知道会不会给这些基于Linux内核的移动操作系统发力呢？我想是非常有可能的！...所以说，基于Wayland的Linux桌面/移动要真正得到应用，驱动这一关是一定要解决的。不过正所谓潮流不可挡，nVIDIA迟早会支持这项技术的。

4.1K7 0

走近人脸检测：从VJ到深度学习（下）

深度学习给目标检测带来的变革人脸检测作为一种特定类型目标的检测任务，一方面具有其自己鲜明的特点，需要考虑人脸这一目标的特殊性，另一方面其也和其它类型目标的检测任务具有一定的共性，能够直接借鉴在通用目标检测方法上的研究经验...，在这个过程中，合并前后的每一个块都对应于一个候选窗口，最后挑出最有可能包含待检测目标的窗口作为候选窗口。...用R-CNN进行目标检测的流程是：先采用如 Selective Search等方法生成候选窗口，然后用学习好的CNN提取候选窗口对应的特征，接着训练分类器基于提取的特征对候选窗口进行分类，最后对判别为人脸的窗口采用边框回归进行修正...DenseBox是一个典型的基于全卷积网络的目标检测器，其通过 FCN得到待检测目标的热度图，然后根据热度图来获得目标的位置和大小，这给目标检测又提供了一种新的问题解决思路。...基于CNN的人脸检测器上面提到的都是通用的目标检测器，这些检测器可以直接通过人脸图像来学习从而得到人脸检测器，虽然它们没有考虑人脸本身的特殊性，但是也能够获得非常好的精度，这反映出不同类型目标的检测其实是相通的

9788 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

2020年国内最新最优目标检测（完结篇）

人脸检测已经应用于各行各业，如数码相机中的 “ 微笑 ” 检测、电子商务中的 “ 刷脸 ”、移动应用中的人脸化妆等。...Real-time detection：移动设备上的人脸检测通常需要CPU的实时检测速度。 ? Literature review 人脸检测的研究可以追溯到20世纪90年代初。...然后经历了多个历史时期：早期人脸检测(2001年以前)、传统人脸检测(2001-2015)、基于深度学习的人脸检测(2015-至今)。我们请读者参考以下调查以了解更多详情。...3) 基于学习的方法：将人脸检测框架为滑动窗口+二进制分类 ( 目标 vs 背景 ) 的过程。这一组常用的模型包括神经网络和SVM。...为了提高对遮挡人脸的检测，最近提出了两种方法。第一个是融入 “ 注意机制（attention mechanism）”，突出潜在人脸目标的特征。

3.6K3 0

视觉目标检测和识别之过去，现在及可能

总结起来，实际上所有的方法都可以概括成：候选窗口 + 分类or回归；逻辑上滑窗也是提取候选窗口的一种方式。基于深度学习的方案的计算效率和进度大致对比如下： ?...2001年viola的cascade+harr进行人脸检测的方案取得了很好的正面人脸的检测效果；其实这之前通过普通的颜色特征，形状特征也可以处理一些基本的目标检测问题，并且这类方法至今在工业检测的场景仍然在使用...通过selective search的方式从图片中提取可能的目标的候选窗口，将窗口warp到同一个尺寸，通过卷积网络从warp之后的候选窗口提取特征，将特征送给分类器进行分类，最后在加上bounding...针对小目标的检测效果会不太好，因为7*7的网格的划分可能太粗糙了；2....可以看到，学习到的deformable cnn核会遵循目标的轮廓进行分布；我们可以想见，或许学习到的对人脸特别敏感的核应该是一个椭圆形的等等。感受一些deformable cnn的效果： ?

9747 0

人脸检测算法综述

由于人脸可能出现在图像的任何位置，在检测时用固定大小的窗口对图像从上到下、从左到右扫描，判断窗口里的子图像是否为人脸，这称为滑动窗口技术（sliding window）。...VJ框架是人脸检测历史上第一个最具有里程碑意义的一个成果，奠定了基于AdaBoost目标检测框架的基础，所以作为重点和大家唠唠。...由于DPM算法[16]本身是一种基于组件的检测算法，所以对扭曲，性别，多姿态，多角度等的人脸都具有非常好的检测效果（人脸通常不会有大的形变，可以近似为刚体,基于DMP的方法可以很好地处理人脸检测问题）。...Cascade CNN一定程度上解决了传统方法在开放场景中对光照、角度等敏感的问题，但是该框架的第一级还是基于密集滑动窗口的方式进行窗口过滤，在高分辨率存在大量小人脸（tiny face）的图片上限制了算法的性能上限...DenseBox 文献[18]提出了一种称为DenseBox的目标检测算法，适合人脸这类小目标的检测。这种方法使用全卷积网络，在同一个网络中直接预测目标矩形框和目标类别置信度。

3.3K1 0

Object Detection in 20 Years: A Survey

3)检测级联:在VJ检测器中引入多级检测范式(又称“检测级联”)，通过减少背景窗口的计算量，增加对人脸目标的计算量，从而降低计算开销。...2.3.6、难负样本挖掘技术的演进目标检测器的训练本质上是一个不平衡的数据学习问题。在基于滑动窗口的检测器的情况下，每个目标的背景和目标之间的不平衡可能达到极端的104∼105个背景窗口。...人脸检测已经应用于各行各业，如数码相机中的“微笑”检测、电子商务中的“刷脸”、移动应用中的人脸化妆等。...第一个是融入“注意机制”，突出潜在人脸目标的特征。第二种是“基于零件的检测”，它继承了DPM的思想。...未来的目标检测研究可能会集中在以下几个方面:轻量级目标检测:加快检测算法的速度，使其能够在移动设备上平稳运行。一些重要的应用包括移动增强现实、智能摄像头、人脸验证等。

3.1K5 5

什么是计算机视觉,计算机视觉的主要任务及应用

2.2 目标检测目标检测是最常见的计算机应用之一。目标检测用来解决“在哪里”的问题，如输入一张图片，输出待检测目标的类别和所在位置的坐标（矩形框的坐标值表示）。...目标检测应用在姿态估计、车辆检测、人脸检测、口罩佩戴检查等。图2：车辆检测 2.2.1 目标检测的主要流程人类在看东西的时候，可以知道物体是什么和物体的位置。...区域选取这一步是为了对物体进行定位，采用了滑动窗口的策略，物体在图像中的位置和大小是变化的，因而需要不同的矩形窗口的比例，再通过矩形窗口在图像中从左到右、从上到下的滑动，可以获得图像上任意位置不同大小的物体...常规的图像分割算法有基于阈值的分割、基于边缘检测的分割、区域生长算法、GrabCut 和分水岭算法等。...这里可以使用各种人脸检测模型对画面中的人脸进行检测，生成对应的人脸框，之后就可以将人脸框以外的图像排除，专注于对人脸框内图像的探索。第三步就是数据处理。

3791 0

深度学习教程 | CNN应用：目标检测

在标签中，这些特征点以多个二维坐标的形式表示。通过检测人脸特征点可以进行情绪分类与判断，或者应用于 AR 领域等等。也可以透过检测姿态特征点来进行人体姿态检测。...例如人脸识别，可以对人脸部分特征点坐标进行定位检测，并标记出来，如下图所示： [特征点检测] 上图中的网络模型共检测人脸上 64 处特征点，加上是否为人脸的标志位，输出标签共有 64x2+1=129 个值...除了人脸特征点检测之外，可以对其进行拓展，基于特征点连接检测人体姿势动作，如下图所示： [特征点检测] 3.目标检测 [目标检测 Object Detection] 目标检测问题中，我们要对图片中的多个对象进行识别和位置检测...，一种直观能想到的实现方法是基于滑动窗口的目标检测(Sliding Windows Detection)算法。...[基于卷积的滑动窗口实现] 前面提到的滑动窗口目标检测算法需要反复进行CNN正向计算。

9265 1

还没听过“无锚点框(no anchor)”的检测算法？看看这篇吧！

能否跳出这种窗口式或锚点框式的限制而实现目标检测？本文重新回顾了早期的属于低层视觉的特征检测或者感兴趣区域检测的思路，其中大部分是基于卷积式的响应。...一个简单的示意图如下图所示，首先将一张图像输入全卷积网络，基于网络提取的特征图再卷积式地预测两个映射图，一个以热图的方式呈现目标的中心点位置，一个负责预测目标的尺度大小。...即使是当前基于卷积神经网络的主流检测器，不管是两阶段的 Faster R-CNN 系列，还是单阶段的 SSD 系列，其采用的铺设锚点框的检测方法，本质上仍然是子窗口分类器的形式。...可见 CSP 取得了与当前领先的人脸检测算法可比较的检测性能，而这其中大部分算法都是基于「锚点框」的。特别是在困难子集上，验证集和测试集上 CSP 都达到了比当前已发表的方法更好的性能。 ?...值得注意的是，DSFD 是基于锚点框的人脸检测器的优秀代表，亦收录于 CVPR2019，并且其一大贡献就是改进了锚点框的匹配策略。

3.6K1 0

CVPR 2019 | CSP行人检测：无锚点框的检测新思路

能否跳出这种窗口式或锚点框式的限制而实现目标检测？本文重新回顾了早期的属于低层视觉的特征检测或者感兴趣区域检测的思路，其中大部分是基于卷积式的响应。...一个简单的示意图如下图所示，首先将一张图像输入全卷积网络，基于网络提取的特征图再卷积式地预测两个映射图，一个以热图的方式呈现目标的中心点位置，一个负责预测目标的尺度大小。...即使是当前基于卷积神经网络的主流检测器，不管是两阶段的 Faster R-CNN 系列，还是单阶段的 SSD 系列，其采用的铺设锚点框的检测方法，本质上仍然是子窗口分类器的形式。...可见 CSP 取得了与当前领先的人脸检测算法可比较的检测性能，而这其中大部分算法都是基于「锚点框」的。特别是在困难子集上，验证集和测试集上 CSP 都达到了比当前已发表的方法更好的性能。 ?...值得注意的是，DSFD 是基于锚点框的人脸检测器的优秀代表，亦收录于 CVPR2019，并且其一大贡献就是改进了锚点框的匹配策略。

1K3 0

人脸检测（一）——基于单文档的应用台程序

Opencv自带训练好的人脸模型（人脸的人眼、口等器官类似），此文基于vs2013建立应用台单文档程序，具体建立过程不予详细叙述，主要记录利用的Opencv自带的分类器和训练好的人脸模型。...，一般为灰度图像加快检测速度；参数2：objects--被检测物体的矩形框向量组；参数3：scaleFactor--表示在前后两次相继的扫描中，搜索窗口的比例系数。...默认为1.1即每次搜索窗口依次扩大10%; 参数4：minNeighbors--表示构成检测目标的相邻矩形的最小个数(默认为3个)。...如果组成检测目标的小矩形的个数和小于 min_neighbors - 1 都会被排除。...三、编程后的展示运行程序可得到待识别的原图和检测结果图以及显示共检测到的人脸个数：选取三组实验，其显示结果如图所示：实验1：国民闺女 ? 实验2：who？ ? 实验3：可看过？ ?

1.4K5 0

·人脸识别MTCNN解析

Proposal Network (P-Net)：该网络结构主要获得了人脸区域的候选窗口和边界框的回归向量。...和边界回归一样，还是计算网络预测的地标位置和实际真实地标的欧式距离，并最小化该距离。其中，，带尖的y为通过网络预测得到，不带尖的y为实际的真实的地标坐标。...B、效果本文的人脸检测和人脸特征点定位的效果都非常好。关键是这个算法速度很快，在2.6GHZ的CPU上达到16fps，在Nvidia Titan达到99fps。...总结本文使用一种级联的结构进行人脸检测和特征点检测，该方法速度快效果好，可以考虑在移动设备上使用。这种方法也是一种由粗到细的方法，和Viola-Jones的级联AdaBoost思路相似。...这里不讨论通用的NMS算法，而是用于在目标检测中用于提取分数最高的窗口的。例如在行人检测中，滑动窗口经提取特征，经分类器分类识别后，每个窗口都会得到一个分数。

1.5K2 1

快乐学AI系列——计算机视觉（3）目标检测

基于传统机器学习的目标检测算法滑动窗口法滑动窗口法是一种常见的目标检测方法。其基本思想是将一个固定大小的窗口在图像上以一定的步长进行滑动，并在每个窗口位置处使用分类器判断窗口中是否包含目标物体。...如果是，就返回该窗口的位置和大小作为目标的检测结果。滑动窗口法的优点在于实现简单，可以用于检测各种不同种类的目标物体，但是其缺点也比较明显，例如计算量大、容易出现误检和漏检等问题。...LBP算法的人脸检测准确率相对于现在的先进方法非常低。实际中我们使用其他更先进的算法来提高准确率，比如基于深度学习的人脸检测算法，如MTCNN、RetinaFace、CenterFace等。...然后，我们使用detectMultiScale函数来检测人脸，该函数返回每个检测到的人脸的矩形框的坐标。...其中，YOLO（You Only Look Once）算法是一种基于深度卷积神经网络的目标检测算法，其主要思路是将整张图像作为一个整体来进行目标检测，同时预测每个目标的类别、位置和置信度等信息，其优点是速度快

7530 0

走近人脸检测：从 VJ 到深度学习（上）

本文分上下两篇，上篇主要介绍人脸检测的基本流程，以及传统的VJ人脸检测器及其改进，下篇介绍基于深度网络的检测器，以及对目前人脸检测技术发展的思考与讨论。...这些早期的工作主要关注于检测正面的人脸，基于简单的底层特征如物体边缘、图像灰度值等来对图像进行分析，结合关于人脸的先验知识来设计模型和算法（如五官、肤色），并开始引入一些当时已有的的模式识别方法。...VJ人脸检测器通过积分图、AdaBoost方法和级联结构取得的巨大成功对后续的人脸检测技术研究产生了深远的影响，大量的科研工作者开始基于VJ人脸检测器进行改进，这些改进也分别覆盖了VJ人脸检测器的三个关键要素...基于这样一种想法，在2014年出现了Joint Cascade，即把检测人脸所需要的分类器和预测特征点位置的回归器交替级联，同时进行人脸检测和特征点定位两个任务。...对于一个给定的窗口，我们并不知道特征点的位置，因此采用一个“平均位置”作为初始位置，即基于标注有特征点坐标的人脸样例集，计算出的每个点坐标的平均值；在平均位置的基础上，我们提取特征预测各个特征点真实的位置

7376 0

新技术：高效的自监督视觉预训练，局部遮挡再也不用担心！

该模型主要关注接近目标的补丁，这促使我们限制重建中使用的注意力范围。因此，研究者提出了一种新模型，称为局部掩码重建或LoMaR。该模型将注意力区域限制在一个小窗口，例如7×7图像块，这足以进行重建。...小窗口也已在视觉领域进行了探索，以提高训练和推理速度。但与以前的transformers不同，例如Swin Transformer，它为每个图像创建具有固定坐标的移动窗口。...ABOUT 计算机视觉研究院计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。...扩展到千兆像素图像霸榜第一框架：工业检测，基于差异和共性的半监督方法用于图像表面缺陷检测 CLCNet：用分类置信网络重新思考集成建模（附源代码下载） YOLOS：通过目标检测重新思考Transformer...（附源代码）工业检测：基于密集尺度特征融合&像素级不平衡学习框架（论文下载） Fast YOLO：用于实时嵌入式目标检测（附论文下载）计算机视觉研究院：AI部署以及工业落地学习之路（文章较长，建议收藏

6964 0

Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks

本文的重点在于，训练卷积网络同时对图像中的目标进行分类、定位和检测，可以提高分类精度，提高所有任务的检测和定位精度。本文还介绍了一种新的基于累积预测边界框的定位检测方法。...然而，即使有了这个，许多查看窗口也可能包含目标的一个完全可识别的部分(例如，狗的头部)，但不是整个目标，甚至不是目标的中心。这导致了良好的分类，但较差的定位和检测。...最近，ConvNets被证明在自然图像中的文本检测、人脸检测和行人检测方面具有最先进的性能。...一些作者还建议训练ConvNets来直接预测要定位的目标的实例化参数，比如相对于查看窗口的位置，或者目标的位置。例如Osadchy等人的描述了一个用于同时进行人脸检测和姿态估计的卷积网络。...其主要思想是训练ConvNet将查看窗口的中心像素按照其所属目标的类别进行分类，并将窗口作为决策上下文。应用范围从生物图像分析，到移动机器人的障碍标记，到照片的标记。

1.4K3 0

人脸检测发展：从VJ到深度学习（上）

本文分上下两篇，上篇主要介绍人脸检测的基本流程，以及传统的VJ人脸检测器及其改进，下篇介绍基于深度网络的检测器，以及对目前人脸检测技术发展的思考与讨论。...这些早期的工作主要关注于检测正面的人脸，基于简单的底层特征如物体边缘、图像灰度值等来对图像进行分析，结合关于人脸的先验知识来设计模型和算法（如五官、肤色），并开始引入一些当时已有的的模式识别方法。...VJ人脸检测器通过积分图、AdaBoost方法和级联结构取得的巨大成功对后续的人脸检测技术研究产生了深远的影响，大量的科研工作者开始基于VJ人脸检测器进行改进，这些改进也分别覆盖了VJ人脸检测器的三个关键要素...基于这样一种想法，在2014年出现了Joint Cascade，即把检测人脸所需要的分类器和预测特征点位置的回归器交替级联，同时进行人脸检测和特征点定位两个任务。...对于一个给定的窗口，我们并不知道特征点的位置，因此采用一个“平均位置”作为初始位置，即基于标注有特征点坐标的人脸样例集，计算出的每个点坐标的平均值；在平均位置的基础上，我们提取特征预测各个特征点真实的位置

1.7K7 0

OpenCV与图像处理（十）

二值图像的腐蚀和膨胀就是将一个结构元素（小型二值图，一般为3*3大小）在一个大的二值图上逐点移动并进行比较，根据比较的结果作出相应处理而已。...4）霍夫圆检测：cv2.HoughCircles() 假设平面坐标的任意一个圆上的点C，转换到极坐标中，在点C处有最大值，霍夫变换正是利用这个原理实现圆的检测。...基于效率考虑，Opencv中实现的霍夫变换圆检测是基于图像梯度的实现，分为两步：（1）检测边缘，发现可能的圆心。（2）基于第一步的基础上从候选圆心开始计算最佳半径大小。...9、特征提取：Haar 基于哈尔小波的特征而不是图像强度，使用积分图加速计算特征，使用检测窗口中指定位置的相邻矩形，计算每一个矩形的像素和并取其差值，然后用这些差值来对图像的子区域进行分类。...第六期主要内容： 11、HOG+SVM算法实现行人检测模型训练第七期主要内容： 12、HOG+SVM：行人检测 13、Haar+Adaboost级联：人脸检测 14、LBP+Adaboost级联：人脸检测

1.4K2 0

OpenCV 入门之旅

人脸检测人脸检测？...NumPy ndarray 的行和列值，这是带有人脸矩形坐标的数组第 3 步：使用矩形人脸框显示图像首先，我们创建一个 CascadeClassifier 对象来提取人脸的特征，参数就是包含面部特征的...让我们看看人脸检测的完整代码： import cv2 # Create a CascadeClassifier Object face_cascade = cv2.CascadeClassifier(...下面我们看看如何使用 OpenCV 做一个非常有趣的运动检测器基于 OpenCV 的运动检测器问题场景：通过一个网络摄像头，可以检测到摄像头前任何运动物体，并且返回一个图表，这个图表包含人/物体在相机前面的时间...来存储对象检测和移动出现在帧中的时间值在这里我们定义了一个状态标志位，我们在录制开始时使用此状态为零，因为对象最初不可见当检测到对象时，我们将状态标志更改为 1 我们将列出每个扫描帧的状态，如果发生更改以及发生更改的位置

2K1 1

HAAR人脸检测

(gray,scaleFactor=1.03,minNeighbors=3,minSize=(3,3))#人脸检测 #步骤3：打印检测到的人脸 print(faces) print("发现{0}个人脸"....format(len(faces))) #步骤4：在原图中标记检测到的人脸 for (x, y, w, h) in faces: #步骤5：绘制圆环，标记人脸 cv2.circle(img,(...waitKey() cv2.destroyAllWindows() [[192 163 168 168]] 发现1个人脸算法：HEAR人脸检测是构造能够区分包含人脸实例和不包含人脸实例的分类器。...img [, scaleFactor[, minNeighbors[, flags[, minSize[, maxSize]]]]]) img表示输入图像 scaleFactor表示在前后两次扫描过程中窗口的缩放因子...inNeighbors表示构成检测目标的相邻矩形的个数 flags表示插值方法，可省略 minSize表示检测目标的最小尺寸 maxSize表示检测目标的最大尺寸

1.8K1 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

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭