从视频中识别、裁剪和保存人脸作为图像 有关技术细节，请查看相关！ 如果您需要具有超高精度的专业人脸检测和识别项目，请联系。 快速演示 人脸正在跟踪、裁剪和保存为视频中的图像 从具有适当路径层次结构的视频中保存图像 理论 如果您想研究面部识别或面部检测的某些方面。 您想要的一件事是可用于您的系统的各种面Kong。 您可以通过此程序创建自己的人脸检测/识别数据库。 从视频中识别人脸，裁剪并将它们保存为适当路径层次结构下的图像。 一旦我们获得了人脸数据，我们就需要在我们的程序中读取它。 在演示应用程序中，我决定从一个非常简单的 CSV 文件中读取图像。 为什么？ 因为这是我能想到的最简单的独立于平台的方法。 但是，如果您知道更简单的解决方案，请与我联系。 基本上所有 CSV 文件需要包含由文件名后跟 ; 组成的行。 后跟标签（作为整数），组成如下一行： /path/to/image.e

Unity中的可种植作物 该存储库适用于那些希望获得灵感以使用Unity 3D Tilemaps使用某种增长机制来构建游戏的用户。 如果您熟悉Stardew山谷的农作物，那么这个项目的目的就是要像这样。 屏幕截图 实施设计 TLDR； 基于协程的增长系统，该系统调用所有订阅者（作物）的事件以更改其子画面。 当时我还没有关于如何使用Unity的tilemap实施作物生长的教程或文档，因此我决定发布自己的实施方案。 这可能不是最好的方法，但是对于我的目的来说效果很好。 基本上CropTile是一种GameTile ，可以克隆到tilemap并与有一些相似之处，因此AnimatedTile在

matlab dir源代码 Crop_Diseases Crop Diseases Detection 代码源于Google识别API，根据数据情况做了少许修改。 深度学习框架Tensorflow1.9 密码:yq30 生成TFrecords 运行 process.py 将数据图像压缩生成TFRecords类型的数据文件，可以提高数据读取效率 #修改process.py 主函数路径，改为自己的下载后压缩的路径 python process.py 训练模型 # 配置train.sh参数 #生成的TFrecords路劲(根据自己的实际修改，下同) DATASET_DIR=/media/zh/DATA/AgriculturalDisease20181023/tf_data #训练过程产生的模型，迭代保存的数据位置 TRAIN_DIR=/media/zh/DATA/AgriculturalDisease20181023/check_save/resnetv1_101_finetune #定义预训练模型定义(预训练模型下载地址上面有给出) CHECKPOINT_PATH=/media/zh/DA

kitti mini data object crop 数据是mini 版KITTI激光雷达数据集保留图像视野内的点云，已经将图片视野范围外点云加以剔除，含20个训练点云文件和5个测试点云文件。crop点云裁剪过程请参考：https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124817919。Mini版kitti可以用于快速验证三维点云算法模型，下载速度更快。详细介绍及使用方式请参考：https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124820161。

CROP(FILENAME,APPEND,MARGIN) 是完整的调用形式。 APPEND 和 MARGIN 是可选输入。 CROP('filename.ext') 裁剪文件中的图像并使用原始文件名保存它，覆盖旧图像。 扩展名 (ext) 可以是 IMREAD 支持的任何内容。 CROP(directory) 裁剪目录中的所有图像。 如果 APPEND 为 1，则 CROP 将裁剪后的图像保存为与原始图像相同的目录中的“filename_crop.ext”。 MARGIN 以像素为单位设置边距宽度（默认为 10）。 示例：crop('C:\MATLAB7\toolbox\matlab\demos\html\cruller_01.png',1) 要求：您的 FIND 必须允许“last”选项（版本 7+？）

请在Tomcat上运行,手机测试手势 本版本,使用cropper.js+hammer.js 实现手势旋转拖拽放大缩小图片功能,在截取图片时 清晰度远远大于jcanvas版本.有截取框,点击截取canvas bug 设置截取框cropbox的高度 不能大于图片高度,不知道新版的croppper.js是否修复

IMDB-WIKI人脸数据库是有IMDB数据库和Wikipedia数据库组成，其中IMDB人脸数据库包含了460,723张人脸图片，而Wikipedia人脸数据库包含了62,328张人脸数据库，总共523,051张人脸数据库，IMDB-WIKI人脸数据库中的每张图片都被标注了人的年龄和性别，对于年龄识别和性别识别的研究有着重要的意义。

IMDB 的人脸数据集 共100个文件夹以及一份标签数据 文件集非常大(6.5G),故分成10份传，本部分为00~09部分

深度学习对作物产量的预测 我们论文的必要代码，《 ，AAAI 2017（计算机可持续性研究最佳学生论文奖）。 我们很高兴也赢得了赛的“最佳大数据解决方案”。 这是每个文件夹的实用程序的简要介绍。 “ / 1下载数据”我们如何将数据从Google Earth Engine下载到Google云端硬盘。 然后，用户需要将数据从Google云端硬盘导出到其本地文件夹（例如集群）。 诀窍在于，我们首先将所有可用年份（例如2003年至2015年）中的所有图像连接在一起，然后立即下载大图像，这可能会快数百倍。 “ / 2干净数据”如何对原始数据进行预处理，包括对巨大图像进行切片以获取单个图像，3-D直方图计算等。 “ / 3模型” CNN / LSTM模型结构，以张量流（v0.9）编写。 用Python编写的高斯过程模型。 “ / 4 model_batch”由于我们每年和每个月都在训练不同的

作物产量毫升 这是使用随机森林回归的作物产量预测指标。