matlab人脸检测框脸代码 matlab-real-time-face-detection These codes can detect face from real time video frame

Faster-Rcnn：Two-Stage目标检测模型在Pytorch当中的实现。 详细操作见readme.md 文件下载 训练所需的voc_weights_resnet.pth或者voc_weights_vgg.pth可以在百度云下载。 voc_weights_resnet.pth是resnet为主干特征提取网络用到的； voc_weights_vgg.pth是vgg为主干特征提取网络用到的； 链接: https://pan.baidu.com/s/1H_YQxUvGrOXQeEQWPJvixQ 提取码: 9eai

权重系数确定matlab代码CNN锥检测 如果您使用此软件的任何组件，请引用本文：D. Cunefare，L。Fang，RF Coo​​per，A。Dubra，J。Carroll，S。Farsiu，“用于在自适应光学检眼镜中自动检测视锥光感受器的开源软件使用卷积神经网络”，科学报告，2017年7月66日。根据GPL v2许可发布。 笔记： •该代码已在MatLab 2016b中进行了测试，并使用了MatConvNet团队开发的MatConvNet-1.0-Beta23（请参阅参考资料）。 •由于文件大小的限制，修补程序数据库被分为几部分。 如果您希望使用与本文中相同的培训补丁，请运行“ Code \ Reassemble_IMDBs.m”。 之后，您可以删除文件夹“ IMDB组件”。 •坐标按列保存为（x，y）像素位置（在Matlab的默认坐标系中）。 •AFLD线保存在每个.mat文件的“ CombinedPos”变量中。 •CNN方法的结果保存在“图像和结果... \ Validation CNN Coord”文件夹中。 锥坐标保存为每个.mat文件中的“ CNNPos”变量。 •

性别和年龄检测 客观的 ： 建立一个性别和年龄检测器，可以大致猜测图片或网络摄像头中人（脸）的性别和年龄。 关于该项目 ： 在此Python项目中，我使用深度学习从一张脸部图像中准确识别一个人的性别和年龄。 我使用了由训练的模型。 预测的性别可能是“男性”和“女性”之一，预测的年龄可能是以下范围之一-（0 – 2），（4 – 6），（8 – 12），（15 – 20） ，（25 – 32），（38 – 43），（48 – 53），（60 – 100）（最后一个softmax层中的8个节点）。 由于化妆，光线，障碍物和面部表情等因素，很难从一张图像中准确猜测出正确的年龄。 因此，我将其设为分类问题，而不是使其成为回归之一。 数据集： 对于这个python项目，我使用了Adience数据集； 数据集在公共领域可用，您可以在找到它。 该数据集可作为面部照片的基准，并包含各种现实世界中的成像

表格检测和表格提取 功能： 检测表单页面中的所有表格。 在它周围创建边界框。 将其分割并提取表格的单元格。 脚步： 灰度图像 二进制阈值 使用垂直内核和cv2.getStructuringElement获取所有垂直线 同样，使用水平内核和cv2getStructuringElement获取所有水平线 使用cv2.addWeighted组合所有水平线和垂直线 执行一些形态变换，如cv2.erode以获得清晰的线条和更好的结果。 查找轮廓并提取矩形/表格单元格。 先决条件 Python v3.6 OpenCV v3.4 import cv2 Numpy v1.16 import numpy as np 操作系统import os

用于目标检测的特征金字塔网络 推荐FPN的改进版本： : FPN检测框架的Tensorflow实现。 您可以参考论文《 基于FPN参考 ， 和和旋转检测方法如果对您有用，请加注星标以支持我的工作。 谢谢。 配置环境 ubuntu（在Windows上可能会出现编码问题）+ python2 + tensorflow1.2 + cv2 + cuda8.0 + GeForce GTX 1080 您还可以使用docker环境，命令：docker pull yangxue2docker / tensorflow3_gpu_cv2_sshd：v1.0 安装 克隆存储库 git clone https:/

莱德纳尔格 该软件包在C++实现了Leiden算法，并将其公开给python 。 它依靠(python-)igraph来起作用。 除了实现的相对灵活性外，它还可以很好地扩展，并且可以在数百万个节点的图形上运行（只要它们可以容纳在内存中即可）。 核心功能是find_partition ，它使用Leiden算法查找最佳分区，它是Louvain算法对于许多不同方法的扩展。 当前实现的方法是（1）模块化 ，（2）使用配置无效模型和Erdös-Rényi无效模型Reichardt和Bornholdt模型，（3）恒定Potts模型（CPM） ， （4）重要性 ，最后（5）惊奇 。 另外，它支持多路复用分区优化，允许在例如负面链接或多个时间片上进行社区检测。 有可能仅部分优化分区，以使某些社区分配保持固定 。 它还为二分图上的社区检测提供了一些支持。 有关更多信息，请参见。 安装 简而言之： pi

Depth from Camera Motion and Objection Detection 算法和数据理论部分翻译

多元数据的非参数多变化点检测 在这个项目中，我从下面的出色非参数变化点检测论文中提供了除法算法的python实现。 Matteson, David S., and Nicholas A. James. "A nonparametric approach for multiple change point analysis of multivariate data." Journal of the American Statistical Association 109.505 (2014): 334-345. 该论文的作者提供了一个R包，其中包含本文中讨论的其他算法 我还提供了一个Jupyter笔记本，用于评估综合数据集上的算法。

神经网络 概述 是等人提出的多任务级联卷积神经网络进行人脸检测的方法，它能够同时输出人脸的检测框以及5个关键点，是开源中效果最好的人脸检测器，，作者提供的版本为，它采用三级级联架构分阶段逐步过滤人脸，在CPU上可达到实时和较高的准确率，是目前人脸检测领域的基准。 由于各种不同的姿态，光照和遮挡等，人脸检测和对齐在非控制环境下非常具有挑战性。最近的研究表明使用深度学习能够获得惊艳的性能，MTCNN提出了一个多任务级联框架其发掘了检测和对齐的内在联系来提升性能。特别是，其通过由粗到细的方式设计了3个精心设计的级联式的网络来检测脸和关键点，从而又提出了一种在线难例挖掘的策略进一步提升性能。其超过能有