与文章配对的，数据集和预训练模型均已经上传到CSDN资源，下载后将model.zip移动到根目录下的models文件夹下并解压得到一个*.h5的模型参数文件，将data.zip移动到根目录下的dataset文件夹下并解压得到包含多个数据集压缩文件，均解压即可得到包含图像的数据集（其中rar后缀的为原始jaffe数据集，这里建议使用我处理好的）。 主要在FER2013、JAFFE、CK+上进行训练，JAFFE给出的是半身图因此做了人脸检测。最后在FER2013上Pub Test和Pri Test均达到67%左右准确率（该数据集爬虫采集存在标签错误、水印、动画图片等问题），JAFFE和CK+5折交叉验证均达到99%左右准确率（这两个数据集为实验室采集，较为准确标准）。

本文实例讲述了Python实现将照片变成卡通图片的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 之前的文章介绍了使用Photoshop将照片变成卡通图片，今次介绍用代码来实现这项任务，可以就此探查各种滤镜的内部机制。 制作环境：Windows10，Python2.7，Anaconda 任务描述：将D盘某文件夹中的所有图片使用代码进行卡通化，然后保存到另一文件夹中。 如前文所述，卡通化的关键是强化边缘与减少色彩，所以使用Photoshop进行卡通化的时候就使用了照亮边缘和干笔画的滤镜来处理。使用代码处理图片的时候也是在对边缘和色彩上做文章。以下使用OpenCV库来对照片处理，大致分为四步来完成。 1.

一个通过调用笔记本电脑的内置摄像头进行开发的，python语言+opencv库，AI 手势贪吃蛇源代码。代码可以直接跑通，代码的header部分注释了需要下载的相关库文件以及安装方式。

直接替换文件运行即可，增加wls滤波选择。

基于python-opencv实现SGBM，带有滑动窗口，方便直接调整参数，观察参数影响。

只使用Opencv图像处理的方法完成手势识别 使用tkinter完成gui界面的制作

使用Tensorflow 构建卷积神经网络，训练手势识别模型，使用opencv DNN 模块加载模型实时手势识别 效果如下： 先显示下部分数据集图片（0到9的表示，感觉很怪） 构建模型进行训练 数据集地址 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets,layers,optimizers,Sequential,metrics from tensorflow.python.framework.convert_to_constants import conve

基于视图变形方法的图像插值的视点合成程序，在一些场合需要提供真实接触感觉，可以根据视角位置变化而生成对应视点的视图，提供相应的三维感觉，从而能够“环视”场景中的三维物体。-image interpolation procedures, in some occasions the need to provide access to real sense, it may change position and perspective generation of the corresponding Perspective View, with a corresponding three-dimensional feel, to "look at" the scene of the 3D object.

里面有各种图像处理，图形矫正 人脸识别的接口给Unity调用，大家可以下载来学习学习。里面有各种图像处理，图形矫正 人脸识别的接口给Unity调用，大家可以下载来学习学习。里面有各种图像处理，图形矫正 人脸识别的接口给Unity调用，大家可以下载来学习学习。

Qt+Opencv 显示多通道摄像头画面，双击放大画面，再双击缩小 PC机的多个USB摄像头应各自连接至独立的USB接口上。 具体原理请参照博客https://blog.csdn.net/wang_chao118/article/details/126277898?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22126277898%22%2C%22source%22%3A%22wang_chao118%22%7D&ctrtid=970KD