原创 【Face Recognition人臉識別】2. 人臉特徵點獲取
【 1. 獲取照片中人臉特徵點 】 可以使用 face_landmarks 函數，獲取人臉中特徵點： face_landmarks(face_image, face_locations=None, model="large")
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原创 【高電覆習4】角度調製與解調
角度調製包括調頻和調相。 【 1. 調頻、調相區別 】 調頻的本質：頻率的變化與調製信號呈正比， 調相的本質：相位的變化和調製信號呈正比關係。 【 2. 調頻 】 直接調頻頻偏大，穩定性差。 間接調頻頻偏小，穩定性好。 可以通
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原创 【Dlib人臉檢測】3. 檢測並繪製人臉區域
【 1. 加載模型 】 上一次我們訓練了自己的模型，並把模型保存在了detector.svm中了。 下面我們用以下代碼調用訓練的模型： detector = dlib.simple_object_detector("detecto
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原创 【Dlib人臉識別】1. Dlib人臉檢測的基本原理
Dlib中，人臉識別的基本思路爲： 計算已知圖片中所有人臉對應的特徵向量； 計算要識別的未知圖片中所有人臉對應的特徵向量； 計算人臉之間的歐式距離； 如果兩張人臉之間的歐式距離小於設定的閾值，則認爲是同一個人，否則認爲不是同一
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原创 【Face Recognition人臉識別】3. 單張圖片人臉識別
我們將使用7行代碼實現python人臉識別 【 1. 讀取圖片 】 與前面不同，因爲是識別圖片，所以我們需要分別讀取已知名字圖片和未知名字圖片： known_image = face_recognition.load_image_
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原创 施密特觸發電路
【 1. 電路結構 】 用門電路組成的施密特觸發電路 【 2. 原理 】 1. 工作過程 2. 回差電壓 3. 電路特點 施密特觸發電路輸出端的邏輯狀態隨輸入端的邏輯狀態而改變，它不具有存儲功
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原创 【Face Recognition人臉識別】4. 多張圖片人臉識別
【 1. 導入已知圖片 】 使用load_image_file導入這些圖片： # 加載已知圖片 known_image_cc = face_recognition.load_image_file("know/reba.jpg")
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原创 【Dlib人臉特徵提取】2. 檢測、繪製人臉特徵點
【 1. 人臉特徵點含義 】 在我們檢測到人臉區域之後，接下來要研究的問題是獲取到不同的臉部的特徵，以區分不同人臉，即人臉特徵檢測(facial feature detection)。它也被稱爲人臉特徵點檢測(facial lan
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原创 多諧振盪電路
【 1. 對稱式多諧振盪電路 】 1. 原理 2. 電壓波形 3. 振盪頻率 【 2. 非對稱式多諧振盪電路 】 1. 原理 2. 電壓波形 【 3. 環形振盪電路 】 1. 最簡單的環形振
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原创 【Dlib人臉檢測】2. 訓練人臉檢測模型
【 1. 準備數據 】 考慮到訓練時間和資源等因素，我們使用的極少量的數據集來訓練。雖然數據少，但效果很棒，而且流程健全。 使用到的圖片數據集： 訓練集 我們使用4張圖片作爲訓練集數據。 其中人臉相關的標註數據，存放於
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原创 【Dlib人臉識別】2. 繪製人臉識別結果
在OpenCV中提供了 cv2.putText() 函數用於給圖片添加文字： cv2.putText(圖片對象, 文字內容,座標，字體, 字體倍數, 字體顏色,字體厚度) font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPL
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原创 【Face Recognition人臉識別】1. 人臉檢測
我們已經學習了人臉識別的基本流程，包括人臉圖像採集、人臉檢測、特徵點提取和人臉識別的整個流程。不僅瞭解了其中的原理，還學會了編寫實際應用的代碼。 本次主要將介紹使用Face Recognition庫進行人臉識別。因爲F
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原创 【Dlib人臉特徵提取】1. 訓練人臉特徵點模型
【 1. 數據集 】 前面使用的Dlib中提供的68點特徵檢測模型，使用的數據集來自300-W(300 Faces In-The-Wild Challenge)。300-W是一項專注於人臉特徵點的檢測的競賽，通常與ICCV這類著名
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原创 【Dlib人臉檢測】1. HOG特徵描述方法
【 1. Harr級聯人臉檢測、Dlib人臉檢測器 】 OpenCV中的Harr級聯人臉檢測算是人臉識別中早期的檢測方法，現在Dlib庫在業內開始流行。因爲很大程度上是其使用的HOG-SVM人臉檢測比OpenCVHarr級聯人臉檢
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原创 單穩態觸發電路
單穩態電路的特點： 【 1. 微分型單穩態觸發電路 】 1. 原理 2. 參數 【 2. 積分型單穩態觸發電路】 1. 原理 2. 參數 【 3. 應用 】 1. 脈衝
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