Ваш браузер устарел

Пожалуйста, воспользуйтесь совместимым браузером

Сайт RT.ru может некорректно работать в некоторых устаревших браузерах (программах для
просмотра веб-страниц). Чтобы воспользоваться всеми возможностями сайта установите современный
браузер, поддерживающий HTML 5, CSS 3 и JavaScript. Также в настройках должны быть включены куки
(cookies). В противном случае, мы
не можем гарантировать
корректного отображения страниц и доступность функционала.

Внимание! В случае если операционная система, установленная на Вашем компьютере, больше не
поддерживается производителем, то некоторые ссылки для скачивания последних версий браузеров
могут не работать. Необходимо переустановить операционную систему, либо Вы можете использовать
другой браузер.

Приносим Вам извинения за причиненные неудобства.

Ваш браузер устарел

Пожалуйста, воспользуйтесь совместимым браузером

Сайт RT.ru может некорректно работать в некоторых устаревших браузерах (программах для
просмотра веб-страниц). Чтобы воспользоваться всеми возможностями сайта установите современный
браузер, поддерживающий HTML 5, CSS 3 и JavaScript. Также в настройках должны быть включены куки
(cookies). В противном случае, мы
не можем гарантировать
корректного отображения страниц и доступность функционала.

Внимание! В случае если операционная система, установленная на Вашем компьютере, больше не
поддерживается производителем, то некоторые ссылки для скачивания последних версий браузеров
могут не работать. Необходимо переустановить операционную систему, либо Вы можете использовать
другой браузер.

Приносим Вам извинения за причиненные неудобства.

Ваш браузер устарел

Пожалуйста, воспользуйтесь совместимым браузером

Сайт RT.ru может некорректно работать в некоторых устаревших браузерах (программах для
просмотра веб-страниц). Чтобы воспользоваться всеми возможностями сайта установите современный
браузер, поддерживающий HTML 5, CSS 3 и JavaScript. Также в настройках должны быть включены куки
(cookies). В противном случае, мы
не можем гарантировать
корректного отображения страниц и доступность функционала.

Внимание! В случае если операционная система, установленная на Вашем компьютере, больше не
поддерживается производителем, то некоторые ссылки для скачивания последних версий браузеров
могут не работать. Необходимо переустановить операционную систему, либо Вы можете использовать
другой браузер.

Приносим Вам извинения за причиненные неудобства.

Ваш браузер устарел

Пожалуйста, воспользуйтесь совместимым браузером

Сайт RT.ru может некорректно работать в некоторых устаревших браузерах (программах для
просмотра веб-страниц). Чтобы воспользоваться всеми возможностями сайта установите современный
браузер, поддерживающий HTML 5, CSS 3 и JavaScript. Также в настройках должны быть включены куки
(cookies). В противном случае, мы
не можем гарантировать
корректного отображения страниц и доступность функционала.

Внимание! В случае если операционная система, установленная на Вашем компьютере, больше не
поддерживается производителем, то некоторые ссылки для скачивания последних версий браузеров
могут не работать. Необходимо переустановить операционную систему, либо Вы можете использовать
другой браузер.

Приносим Вам извинения за причиненные неудобства.

Ваш браузер устарел

Пожалуйста, воспользуйтесь совместимым браузером

Сайт RT.ru может некорректно работать в некоторых устаревших браузерах (программах для
просмотра веб-страниц). Чтобы воспользоваться всеми возможностями сайта установите современный
браузер, поддерживающий HTML 5, CSS 3 и JavaScript. Также в настройках должны быть включены куки
(cookies). В противном случае, мы
не можем гарантировать
корректного отображения страниц и доступность функционала.

Внимание! В случае если операционная система, установленная на Вашем компьютере, больше не
поддерживается производителем, то некоторые ссылки для скачивания последних версий браузеров
могут не работать. Необходимо переустановить операционную систему, либо Вы можете использовать
другой браузер.

Приносим Вам извинения за причиненные неудобства.

Ваш браузер устарел

Пожалуйста, воспользуйтесь совместимым браузером

Сайт RT.ru может некорректно работать в некоторых устаревших браузерах (программах для
просмотра веб-страниц). Чтобы воспользоваться всеми возможностями сайта установите современный
браузер, поддерживающий HTML 5, CSS 3 и JavaScript. Также в настройках должны быть включены куки
(cookies). В противном случае, мы
не можем гарантировать
корректного отображения страниц и доступность функционала.

Внимание! В случае если операционная система, установленная на Вашем компьютере, больше не
поддерживается производителем, то некоторые ссылки для скачивания последних версий браузеров
могут не работать. Необходимо переустановить операционную систему, либо Вы можете использовать
другой браузер.

Приносим Вам извинения за причиненные неудобства.

Ваш браузер устарел

Пожалуйста, воспользуйтесь совместимым браузером

Сайт RT.ru может некорректно работать в некоторых устаревших браузерах (программах для
просмотра веб-страниц). Чтобы воспользоваться всеми возможностями сайта установите современный
браузер, поддерживающий HTML 5, CSS 3 и JavaScript. Также в настройках должны быть включены куки
(cookies). В противном случае, мы
не можем гарантировать
корректного отображения страниц и доступность функционала.

Внимание! В случае если операционная система, установленная на Вашем компьютере, больше не
поддерживается производителем, то некоторые ссылки для скачивания последних версий браузеров
могут не работать. Необходимо переустановить операционную систему, либо Вы можете использовать
другой браузер.

Приносим Вам извинения за причиненные неудобства.

Процентный калькулятор

Использование калькулятора

Найдите процент или вычислите процент с учетом чисел и значений процентов. Используйте формулы процентов, чтобы вычислить проценты и неизвестные в уравнениях. Добавьте или вычтите процент от числа или решите уравнения.

Как рассчитать проценты

Есть много формул для процентных задач.Вы можете думать о самом простом, как X / Y = P x 100. Формулы ниже являются математическими вариациями этой формулы.

Давайте рассмотрим три основные процентные проблемы. X и Y — числа, а P — процентное соотношение:

1. Найдите P процентов от X
2. Найдите, какой процент X равен Y
3. Найдите X, если P процентов от него Y

Прочтите, чтобы узнать больше о том, как рассчитывать проценты.

1. Как рассчитать процент от числа. Используйте процентную формулу: P% * X = Y

.

Пример: Что составляет 10% от 150?

• Преобразуйте задачу в уравнение, используя процентную формулу: P% * X = Y
• P равно 10%, X равно 150, поэтому уравнение 10% * 150 = Y
• Преобразуйте 10% в десятичное число, удалив знак процента и разделив на 100: 10/100 = 0.10
• Замените 0,10 на 10% в уравнении: 10% * 150 = Y становится 0,10 * 150 = Y
• Посчитайте: 0,10 * 150 = 15
• Y = 15
• Итак, 10% от 150 это 15
• Дважды проверьте свой ответ, задав исходный вопрос: Что составляет 10% от 150? Умножить 0,10 * 150 =
  15

2. Как узнать, какой процент от X равен Y.Используйте процентную формулу: Y / X = P%

Пример. Какой процент от 60 равен 12?

• Преобразуйте задачу в уравнение, используя процентную формулу: Y / X = P%
• X равно 60, Y равно 12, поэтому уравнение 12/60 = P%
• Посчитайте: 12/60 = 0,20
• Важно! Результат всегда будет в десятичной, а не процентной форме. Вам нужно умножить результат на 100, чтобы получить процент.
• Преобразование 0,20 в проценты: 0,20 * 100 = 20%
• Итак, 20% от 60 равно 12.
• Дважды проверьте свой ответ на исходный вопрос: какой процент от 60 равен 12? 12/60 = 0,20 и умножение на 100, чтобы получить процент, 0,20 * 100 =
  20%

3. Как найти X, если P процентов от него Y. Используйте процентную формулу Y / P% = X

Пример: 25 — это 20% от какого числа?

• Преобразуйте задачу в уравнение, используя процентную формулу: Y / P% = X
• Y равно 25, P% равно 20, поэтому уравнение 25/20% = X
• Преобразуйте процентное значение в десятичное число, разделив на 100.
• Преобразование 20% в десятичное число: 20/100 = 0,20
• Подставьте 0,20 вместо 20% в уравнение: 25 / 0,20 = X
• Посчитайте: 25 / 0,20 = X
• X = 125
• So 25 составляет 20% от 125
• Дважды проверьте свой ответ на исходный вопрос: 25 — это 20% от какого числа? 25 / 0,20 =
  125

Помните: как преобразовать процент в десятичные числа

• Убрать знак процента и разделить на 100
• 15.6% = 15,6 / 100 = 0,156

Помните: как преобразовать десятичную дробь в проценты

• Умножить на 100 и добавить знак процента
• 0,876 = 0,876 * 100 = 87,6%

Проблем в процентах

Есть девять вариантов трех основных задач, связанных с процентами. Посмотрите, сможете ли вы сопоставить вашу проблему с одним из примеров ниже.Форматы задач соответствуют полям ввода в калькуляторе выше. Формулы и примеры включены.

Что такое P процентов от X?

• Записывается в виде уравнения: Y = P% * X
• Что такое Y, которое мы хотим решить для
• Не забудьте сначала преобразовать процент в десятичное, разделив на 100
• Решение: Найдите Y, используя процентную формулу.
  
  Y = P% * X

Пример: Что составляет 10% от 25?

• Записано с использованием процентной формулы:
  Y = 10% * 25
• Сначала преобразуйте процент в десятичное число 10/100 = 0.1
• Y = 0,1 * 25 = 2,5
• Итак, 10% от 25 равно 2,5

Y какой процент от X?

• Записывается в виде уравнения: Y = P%?

х

• «Что такое» P%, которое мы хотим решить для
• Разделите обе части на X, чтобы получить P% с одной стороны уравнения
• Y ÷ X = (P%? X) ÷ X становится Y ÷ X = P%, что совпадает с P% = Y ÷ X
• Решение: Найдите P%, используя процентную формулу.
  
  P% = Y ÷ X

Пример: 12 — какой процент от 40?

• Записано по формуле:
  P% = 12 ÷ 40
• P% = 12 ÷ 40 = 0.3
• Преобразование десятичной дроби в проценты
• P% = 0,3 × 100 = 30%
• Так 12 составляет 30% от 40

Y это P процентов чего?

• Записывается в виде уравнения: Y = P% * X
• Что такое X, которое мы хотим решить для
• Разделите обе части на P%, чтобы получить X на одной стороне уравнения
• Y ÷ P% = (P% × X) ÷ P% становится Y ÷ P% = X, что совпадает с X = Y ÷ P%
• Решение: Найдите X, используя процентную формулу.
  
  X = Y ÷ P%

Пример: 9 — это 60% чего?

• Записывается по формуле:
  X = 9 ÷ 60%
• Преобразовать проценты в десятичные числа
• 60% ÷ 100 = 0.6
• Х = 9 ÷ 0,6
• X = 15
• Так 9 составляет 60% от 15

Какой процент X составляет Y?

• Записывается в виде уравнения: P% * X = Y
• «Что такое» P%, которое мы хотим решить для
• Разделите обе части на X, чтобы получить P% с одной стороны уравнения
• (P% * X) ÷ X = Y ÷ X становится P% = Y ÷ X
• Решение: Найдите P%, используя процентную формулу.
  
  P% = Y ÷ X

Пример: Какой процент от 27 равен 6?

• Записано по формуле:
  P% = 6 ÷ 27
• 6 ÷ 27 = 0.2222
• Преобразовать десятичную дробь в проценты
• P% = 0,2222 × 100
• P% = 22,22%
• Итак, 22,22% от 27 это 6

P процентов от того, что есть Y?

• Записывается в виде уравнения: P% × X = Y
• Что такое X, которое мы хотим решить для
• Разделите обе части на P%, чтобы получить X на одной стороне уравнения
• (P% × X) ÷ P% = Y ÷ P% становится X = Y ÷ P%
• Решение: Найдите X, используя процентную формулу.
  
  X = Y ÷ P%

Пример: 20% от 7?

• Записано по формуле:
  X = 7 ÷ 20%
• Преобразование процентов в десятичные числа
• 20% ÷ 100 = 0.2
• Х = 7 ÷ 0,2
• X = 35
• Итак, 20% от 35 равно 7.

P процентов X это что?

• Записывается в виде уравнения: P% * X = Y
• Что такое Y, которое мы хотим решить для
• Решение: Найдите Y, используя процентную формулу.
  
  Y = P% * X

Пример: 5% от 29 — это что?

• Записано по формуле:
  5% * 29 = Y
• Преобразование процентов в десятичные числа
• 5% ÷ 100 = 0.05
• Y = 0,05 * 29
• Y = 1,45
• Итак, 5% от 29 составляет 1,45

Y из чего P процентов?

• Записывается в виде уравнения: Y / X = P%
• Что такое X, которое мы хотим решить для
• Умножьте обе части на X, чтобы получить X из знаменателя
• (Y / X) * X = P% * X становится Y = P% * X
• Разделите обе части на P% так, чтобы X находился на одной стороне уравнения
• Y ÷ P% = (P% * X) ÷ P% становится Y ÷ P% = X
• Решение: Найдите X, используя процентную формулу.
  
  X = Y ÷ P%

Пример: 4 из чего 12%?

• Записано по формуле:
  X = 4 ÷ 12%
• Решить относительно X: X = Y ÷ P%
• Преобразование процентов в десятичные числа
• 12% ÷ 100 = 0.12
• Х = 4 ÷ 0,12
• X = 33,3333
• 4 из 33.3333 это 12%

Что из X составляет P процентов?

• Записывается в виде уравнения: Y / X = P%
• Что такое Y, которое мы хотим решить для
• Умножьте обе стороны на X, чтобы получить Y на одной стороне уравнения
• (Y ÷ X) * X = P% * X становится Y = P% * X
• Решение: Найдите Y, используя процентную формулу.
  
  Y = P% * X

Пример: Какое из 25 составляет 11%?

• Записано по формуле:
  Y = 11% * 25
• Преобразование процентов в десятичные числа
• 11% ÷ 100 = 0.11
• Y = 0,11 * 25
• Y = 2,75
• Итак, 2,75 из 25 — это 11%

Y of X — это какой процент?

• Записывается в виде уравнения: Y / X = P%
• «Что такое» P%, которое мы хотим решить для
• Решение: Найдите P%, используя процентную формулу.
  
  P% = Y / X

Пример: 9 из 13 — это какой процент?

• Записано по формуле:
  P% = Y / X
• 9 ÷ 13 = P%
• 9 ÷ 13 = 0.6923
• Преобразуйте десятичную дробь в проценты, умножив на 100
• 0,6923 * 100 = 69,23%
• 9 ÷ 13 = 69,23%
• Итак 9 из 13 это 69.23%

Связанные калькуляторы

Найдите изменение в процентах в виде увеличения или уменьшения, используя
Калькулятор процентного изменения.

Преобразование десятичных чисел в процентные с помощью нашего
Калькулятор десятичных дробей в проценты.

Преобразование из процентов в десятичные с
Процент в десятичный калькулятор.

Если вам нужно переводить дроби в проценты, см.
Калькулятор дробей в проценты, или наш
Калькулятор процентных долей.

Список литературы

Вайсштейн, Эрик В. «Процент.» Из MathWorld — Интернет-ресурс Wolfram.

.

(Быстрее) Детектор лицевых ориентиров с dlib

Еще в сентябре 2017 года Дэвис Кинг выпустил версию 19.7 библиотеки dlib — и в примечаниях к выпуску вы найдете небольшой незаметный маркер нового 5-точечного детектора лицевых ориентиров dlib:

• Добавлена ​​5-точечная модель отметки лица, которая более чем в 10 раз меньше, чем 68-точечная модель, работает быстрее и работает как с HOG, так и с CNN-функцией обнаружения лиц.

Моя цель сегодня — познакомить вас с новым детектором лицевых ориентиров dlib, который на быстрее (на 8-10%), эффективнее, на и меньше (в 10 раз) , чем исходная версия.

В оставшейся части сегодняшней записи блога мы обсудим новый детектор лицевых ориентиров dlib, в том числе:

• Как работает 5-точечный детектор лицевых ориентиров
• Соображения при выборе между новой 5-точечной версией или исходным 68-точечным детектором лицевых ориентиров для ваших собственных приложений
• Как реализовать 5-точечный детектор лицевых ориентиров в ваших собственных скриптах
• Демонстрация 5-точечного детектора лицевых ориентиров в действии

Чтобы узнать больше об обнаружении лицевых ориентиров с помощью dlib, просто продолжайте читать.

(Быстрее) Детектор лицевых ориентиров с dlib

В первой части этой записи блога мы обсудим новый, более быстрый и компактный 5-точечный детектор лицевых ориентиров в dlib и сравним его с исходным 68-точечным детектором лицевых ориентиров, который был распространен с библиотекой.

После этого мы реализуем определение ориентиров на лице с помощью Python, dlib и OpenCV, а затем запустим его и просмотрим результаты.

Наконец, мы обсудим некоторые ограничения использования 5-точечного детектора лицевых ориентиров и выделим некоторые сценарии, в которых вы должны использовать 68-точечный детектор лицевых ориентиров 5-точечной версии.

Детектор по 5 точкам лица Длиба

Рисунок 1: Сравнение лицевых ориентиров из 68 точек dlib ( вверху, ) и 5-точечных ориентиров ( внизу, ).

На рисунке 1 выше показана разница между новым 5-точечным детектором лицевых ориентиров dlib и исходным 68-точечным детектором.

В то время как 68-точечный детектор локализует области вдоль глаз, бровей, носа, рта и линии подбородка, 5-точечный детектор лицевых ориентиров сокращает эту информацию до:

• 2 балла за левый глаз
• 2 балла за правый глаз
• 1 балл за нос

Наиболее подходящий вариант использования 5-точечного детектора ориентиров лица — это выравнивание лица.

Что касается ускорения, то я обнаружил, что новый 5-точечный детектор на 8-10% быстрее, чем исходная версия, но реальный выигрыш здесь — размер модели: 9,2 МБ против 99,7 МБ соответственно ( больше 10x меньший ).

Также важно отметить, что детекторы лицевых ориентиров обычно работают очень быстро (особенно если они реализованы правильно, как в dlib).

Реальный выигрыш в плане ускорения будет заключаться в том, чтобы определить, какой детектор лица вам следует использовать.Некоторые детекторы лиц работают быстрее (но потенциально менее точны), чем другие. Если вы вспомните нашу серию статей по обнаружению сонливости:

Как вы помните, мы использовали более точный детектор лиц HOG + Linear SVM для реализации на ноутбуке / настольном компьютере, но для достижения скорости в реальном времени на Raspberry Pi потребовался менее точный, но более быстрый каскад Хаара.

В целом, следующие рекомендации будут хорошей отправной точкой при выборе модели распознавания лиц:

• Каскады Хаара: Быстро, но менее точно.Настройка параметров может быть проблемой.
• HOG + Linear SVM: Обычно (значительно) более точный, чем каскады Хаара, с меньшим количеством ложных срабатываний. Обычно меньше параметров для настройки во время тестирования. Может быть медленным по сравнению с каскадами Хаара.
• Детекторы на основе глубокого обучения: Значительно более точные и надежные, чем каскады Хаара и HOG + Linear SVM при правильном обучении. Может быть очень медленным в зависимости от глубины и сложности модели. Можно ускорить выполнение логического вывода на графическом процессоре (вы можете увидеть детектор лиц с глубоким обучением OpenCV в этом посте).

Помните об этих рекомендациях при создании собственных приложений, использующих как функцию распознавания лиц, так и ориентиры по лицам.

Реализация лицевых ориентиров с помощью dlib, OpenCV и Python

Теперь, когда мы обсудили 5-точечный детектор лицевых ориентиров dlib, давайте напишем код, чтобы продемонстрировать и увидеть его в действии.

Откройте новый файл, назовите его Fast_facial_landmarks.py и вставьте следующий код:

 # импортируем необходимые пакеты
от imutils.импорт видео VideoStream
из imutils import face_utils
import argparse
импорт imutils
время импорта
import dlib
импорт cv2
 

На строках 2-8 мы импортируем необходимые пакеты, в частности, dlib и два модуля из imutils .

Пакет imutils был обновлен, чтобы обрабатывать и 68-точечные и 5-точечные модели ориентиров лица. Убедитесь, что вы обновили его в своей среде через:

 $ pip install - обновить imutils
 

Опять же, обновление imutils позволит вам работать с как 68-точечными, так и 5-точечными ориентирами лица.

Оттуда давайте проанализируем аргументы командной строки:

 # создать парсер аргументов и проанализировать аргументы
ap = argparse.ArgumentParser ()
ap.add_argument ("- p", "--shape-predictor", required = True,
help = "путь к предсказателю лицевых ориентиров")
args = vars (ap.parse_args ())
 

У нас есть один аргумент командной строки: --shape-predictor . Этот аргумент позволяет нам изменить путь к предиктору лицевых ориентиров, который будет загружен во время выполнения.

Примечание: Не знаете, что такое аргументы командной строки? Обязательно ознакомьтесь с моим недавним постом, в котором подробно рассматриваются аргументы командной строки.

Затем загрузим предсказатель формы и инициализируем наш видеопоток:

 # инициализировать детектор лиц dlib (на основе HOG), а затем создать
# прогнозирующий ориентир лица
print ("[ИНФОРМАЦИЯ] загрузка предсказателя ориентиров лица ...")
детектор = dlib.get_frontal_face_detector ()
predictor = dlib.shape_predictor (args ["shape_predictor"])

# инициализируем видеопоток и ненадолго засыпаем, позволяя
# датчик камеры для разогрева
print ("[ИНФОРМАЦИЯ] сенсор камеры прогревается ...")
vs = VideoStream (src = 1).Начало()
# vs = VideoStream (usePiCamera = True) .start () # Raspberry Pi
time.sleep (2.0)
 

В строках 19 и 20 мы инициализируем предварительно обученный HOG + Linear SVM для dlib детектор face и загружаем файл shape_predictor .

Чтобы получить доступ к камере, мы будем использовать класс VideoStream из imutils.

Вы можете выбрать (комментируя / раскомментируя строки , строки 25 и 26, ), будете ли вы использовать:

1. Встроенная веб-камера / USB-камера
2. Или, если вы будете использовать PiCamera на Raspberry Pi

Затем давайте переберем кадры и поработаем:

 # перебирать кадры из видеопотока
в то время как True:
# возьмите кадр из потокового видеопотока, измените его размер на
# иметь максимальную ширину 400 пикселей и преобразовать ее в
# оттенки серого
кадр = vs.читать()
frame = imutils.resize (рамка, ширина = 400)
серый = cv2.cvtColor (рамка, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
# обнаружение лиц в рамке в градациях серого
rects = детектор (серый, 0)

# проверить, было ли обнаружено лицо, и если да, нарисуйте общее
# количество лиц на кадре
если len (rects)> 0:
text = "найдено {} лиц" .format (len (rects))
cv2.putText (кадр, текст, (10, 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
0,5, (0, 0, 255), 2)
 

Сначала мы считываем кадр из видеопотока, изменяем его размер и конвертируем в оттенки серого ( строки 34–36, ).

Затем давайте воспользуемся детектором HOG + Linear SVM для обнаружения лиц на изображении в градациях серого (, строка 39, ).

Оттуда мы рисуем общее количество лиц на изображении на исходном кадре , сначала убедившись, что было обнаружено хотя бы одно лицо ( строки 43-46 ).

Теперь давайте пройдемся по детекторам лиц и нарисуем ориентиры:

 # зацикливание обнаружения лиц
для прямоугольников в прямоугольниках:
# вычисляем ограничивающую рамку лица и рисуем ее на
# Рамка
(bX, bY, bW, bH) = face_utils.rect_to_bb (прямоугольник)
cv2.rectangle (рамка, (bX, bY), (bX + bW, bY + bH),
(0, 255, 0), 1)

# определяем лицевые ориентиры для области лица, затем
# преобразовываем координаты лицевого ориентира (x, y) в NumPy
# массив
shape = предиктор (серый, прямоугольный)
shape = face_utils.shape_to_np (форма)
 
# перебираем (x, y) -координаты для лицевых ориентиров
# и нарисуйте каждую из них
for (i, (x, y)) в enumerate (shape):
cv2.circle (кадр, (x, y), 1, (0, 0, 255), -1)
cv2.putText (кадр, str (i + 1), (x - 10, y - 10),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0,35, (0, 0, 255), 1)
 

Начиная с , строка 49, , мы перебираем грани прямоугольников .

Мы рисуем ограничивающую рамку лица на исходном кадре ( Lines 52-54 ), используя наш модуль face_utils из imutils (подробнее о котором вы можете прочитать здесь).

Затем мы передаем лицо в предсказатель для определения лицевых ориентиров (, строка 59, ), а затем мы конвертируем координаты лицевых ориентиров в массив NumPy.

А теперь самое интересное. Чтобы визуализировать ориентиры, мы нарисуем крошечные точки с помощью cv2.circle и пронумеруем каждую из координат.

На строке 64 мы перебираем координаты ориентира. Затем мы рисуем небольшой закрашенный кружок, а также номер ориентира на исходном кадре .

Давайте закончим наш сценарий лицевых ориентиров:

 # показать рамку
cv2.imshow ("Фрейм", фрейм)
ключ = cv2.waitKey (1) & 0xFF
 
# если была нажата клавиша `q`, выйти из цикла
если ключ == ord ("q"):
перерыв

# сделаем небольшую уборку
cv2.destroyAllWindows ()
против остановки ()
 

В этом блоке мы отображаем фрейм ( Line 70 ) , выходят из цикла при нажатии «q» ( Lines 71-75 ) , и выполняем очистку ( Lines 78 и 79 ).

Запуск нашего детектора лицевых ориентиров

Теперь, когда мы реализовали наш детектор лицевых ориентиров, давайте проверим его.

Не забудьте прокрутить вниз до раздела «Загрузки» этого сообщения в блоге, чтобы загрузить исходный код и 5-точечный детектор лицевых ориентиров.

Оттуда откройте оболочку и выполните следующую команду:

 $ python быстрее_facial_landmarks.py \
--shape-predictor shape_predictor_5_face_landmarks.dat
 

Рисунок 2: 5-точечный детектор ориентиров лица dlib в действии.

Как видно из гифки выше, мы успешно локализовали 5 ориентиров на лице, в том числе:

• 2 балла за левый глаз
• 2 балла за правый глаз
• 1 балл за низ носа

Я включил более длинную демонстрацию детектора лицевых ориентиров в видео ниже:

Какой детектор лицевых ориентиров dlib по 5 или 68 точкам быстрее?

В моих собственных тестах я обнаружил, что 5-точечный детектор лицевых ориентиров в dlib на на 8-10% быстрее , чем оригинальный 68-точечный детектор лицевых ориентиров.

Ускорение на 8-10% является значительным; однако, здесь важнее размер модели .

Исходный лицевой ориентир из 68 точек занимает почти 100 МБ при весе 99,7 МБ.

5-точечный детектор лицевых ориентиров занимает менее 10 МБ, всего 9,2 МБ - это более чем в 10 раз меньше модели!

Когда вы создаете свои собственные приложения, использующие лицевые ориентиры, теперь у вас есть файл модели значительно меньшего размера, который можно распространять с остальной частью вашего приложения.

Модель меньшего размера тоже не вызывает нареканий - просто подумайте о сокращении времени загрузки / ресурсов для пользователей мобильных приложений!

Ограничения 5-точечного детектора ориентиров лица

Основное использование 5-точечного детектора лицевых ориентиров будет выравнивание лица:

Рис. 3: Выравнивание граней, примененное для получения канонического поворота входной грани.

Для выравнивания лица 5-точечный детектор ориентиров можно рассматривать как замену 68-точечному детектору - применяется тот же общий алгоритм:

1. Вычислить 5-точечные ориентиры лица
2. Вычислить центр каждого глаза на основе двух ориентиров для каждого глаза, соответственно
3. Вычислить угол между центроидами глаз, используя среднюю точку между глазами.
4. Получить каноническое выравнивание лица с помощью аффинного преобразования

В то время как 68-точечный детектор лицевых ориентиров может дать нам немного и лучшее приближение к центрам глаз, на практике вы обнаружите, что 5-точечный детектор лицевых ориентиров работает точно так же.

С учетом всего сказанного, хотя 5-точечный детектор лицевых ориентиров, безусловно, меньше (9,2 МБ против 99,7 МБ, соответственно), его нельзя использовать во всех ситуациях.

Отличный пример такой ситуации - обнаружение сонливости :

Рисунок 4: Мы используем dlib для вычисления ориентиров на лице + Соотношение сторон глаза (EAR), которое, в свою очередь, может предупредить нас о сонливости.

При применении обнаружения сонливости нам необходимо вычислить соотношение сторон глаза (EAR), которое является отношением ориентира ширины ориентира глаза к высоте ориентира глаза .

При использовании 68-точечного детектора лицевых ориентиров у нас есть шесть точек на глаз , что позволяет нам выполнять это вычисление.

Однако с 5-точечным детектором лицевых ориентиров у нас есть только две точки на глаз (по существу, и из , рис. 4, выше) - этого недостаточно для вычисления соотношения сторон глаза.

Если вы планируете создать детектор сонливости или любое другое приложение, которое требует большего количества точек на лице, включая лицевые ориентиры вдоль:

• Глаза
• Брови
• Нос
• Рот
• Линия подбородка

… тогда вы захотите использовать 68-точечный детектор лицевых ориентиров вместо 5-точечного.

Заинтересованы в обучении у Дэвиса Кинга, автора библиотеки dlib и эксперта по CV / ML?

Если вы заинтересованы в обучении у Дэвиса Кинга и других экспертов по компьютерному зрению и глубокому обучению, тогда обратите внимание на PyImageConf , практическую конференцию PyImageSearch, посвященную компьютерному зрению и глубокому обучению.

На PyImageConf 26-28 августа в Сан-Франциско, Калифорния , вы сможете посетить лекции и семинары более 10 известных докладчиков и ведущих семинаров, включая Дэвиса Кинга, Франсуа Шоле (исследователь ИИ в Google и автор книги Керас). ), Кэтрин Скотт (SimpleCV и PlanetLabs), Агустин Аззиннари + Алан Дескойнс (Faster R-CNN и эксперты по обнаружению объектов в TryoLabs), я, и другие!

Вам следует запланировать посещение, если вы:

• Готовы учиться у лучших преподавателей в этой области
• Работаете в крупной компании и подумываете о создании продукта или приложения для компьютерного зрения
• Предприниматель, готовый оседлать волну компьютерного зрения и глубокого обучения
• Учащийся, желающий установить связи, чтобы помочь вам как сейчас в ваших исследованиях, так и в ближайшем будущем, чтобы найти работу?
• Наслаждайтесь блогом и сообществом PyImageSearch и готовы к дальнейшему развитию отношений с помощью интерактивного обучения.

Я гарантирую, что вы будете более чем довольны вложением времени и ресурсов в PyImageConf - доклады и семинары принесут огромные дивиденды от вашего собственного компьютерного зрения и проектов глубокого обучения.

Чтобы узнать больше о конференции, вы можете прочитать официальное объявление здесь.

И оттуда вы можете использовать следующую ссылку, чтобы получить свой билет!

Сводка

В сегодняшней записи блога мы обсудили новый, более быстрый и компактный 5-точечный детектор лицевых ориентиров от dlib.

Этот 5-точечный детектор ориентиров на лице можно рассматривать как замену 68-точечному детектору ориентиров, изначально поставлявшемуся с библиотекой dlib.

После обсуждения различий между двумя детекторами лицевых ориентиров я затем представил пример сценария применения 5-точечной версии для определения области глаз и носа моего лица.

В своих тестах я обнаружил, что 5-точечный детектор лицевых ориентиров на 8-10% быстрее , чем 68-точечная версия, при этом в 10 раз меньше.

Чтобы загрузить исходный код + 5-точечный детектор лицевых ориентиров, используемый в этом посте, просто введите свой адрес электронной почты в форму под - я также обязательно напишу вам электронное письмо, когда новые учебники по компьютерному зрению будут опубликованы здесь на Блог PyImageSearch.

Загрузите исходный код и БЕСПЛАТНОЕ 17-страничное руководство по ресурсам

Введите свой адрес электронной почты ниже, чтобы получить ZIP-архив кода и БЕСПЛАТНОЕ 17-страничное руководство по компьютерному зрению, OpenCV и глубокому обучению . Внутри вы найдете мои тщательно отобранные учебники, книги, курсы и библиотеки, которые помогут вам освоить CV и DL!

.

Все множители числа

Перейти прямо к калькулятору факторов .

У числа может быть много факторов.

Пример: все факторы 12

• 2 × 6 = 12,
• , но также 3 × 4 = 12,
• и конечно 1 × 12 = 12.

Итак, 1, 2, 3, 4, 6 и 12 являются делителями 12.

А также -1, -2, -3, -4, -6 и -12, потому что вы получаете положительное число, когда умножаете два отрицания, например (-2) × (-6) = 12

Ответ: 1, 2, 3, 4, 6, 12, -1, -2, -3, -4, -6, -12

Без дробей!

Факторы обычно представляют собой положительные или отрицательные целые числа (без дробей), поэтому ½ × 24 = 12 - это , а не в списке.

Калькулятор всех факторов

Этот калькулятор найдет всех множителей числа (а не только простых множителей). Работает на номерах до 4 294 967 295. Попробуйте и убедитесь.

Примечание. Также включены отрицательные числа, поскольку умножение двух отрицательных чисел дает положительное значение.

Как я могу сделать это сам?

Работа снаружи внутрь!

Пример: все множители 20.

Начните с 1 : 1 × 20 = 20, поэтому поставьте 1 в начале, а его «партнера» 20 на другом конце:

Затем попробуйте 2 .2 × 10 = 20 работает, поэтому вставьте 2 и 10:

Затем попробуйте 3 . 3 не работает (3 × 6 = 18 слишком мало, 3 × 7 = 21 слишком много).

Затем попробуйте 4 . 4 × 5 = 20 работ, поэтому поместите их в:

Нет целого числа от 4 до 5, так что готово! (Не забывайте отрицательные).

Вот как работает калькулятор?

На самом деле калькулятор сначала вычисляет простые множители, затем объединяет их вместе, чтобы найти все остальные числа, которые можно умножить для получения вашего числа.

.

c ++ 11 - Как узнать номер предупреждения C ++

Переполнение стека

1. Около

2. Товары

3. Для команд

1. Переполнение стека
Общественные вопросы и ответы

2. Переполнение стека для команд
Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами

3. Вакансии
Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста

4. Талант
Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя

5. Реклама
Обратитесь к разработчикам и технологам со всего мира

6. О компании

.