Укладка для волос средней длины женские (78 фото)
Стрижки на пышные волосы
Кладка на средние волосы
Уелажеп на средние волосы
Дебют градуированный
Стрижка Каскад на средние кудрявые волосы 2021
Причёски на средние волосы
Причёски на средние волосы
Джон Хаф ева
Поически Шарлин стерон
Стрижка полудлинный Каскад
Прическа Каскад на короткие волосы волнистые с челкой
Шерил Коул блондинка
Локоны намкороткие волосы
Стрижки для полных женщин
Причёски на средние волосы
Кладка на средние волосы
Укладка волос на средние волосы
Стрижка Каскад 2021 на короткие вьющиеся волосы
Локоны на средние волосы
Прическа Дюна средние волосы
Джессика Альба с челкой
Укладка насредниее волосы
Каштановый Каскад
Стрижка Аллегро
Красивая укладка на средние волосы
Укладка на каре с челкой
Лера Шелест
Стрижки на средние волосы
Стрижка на средние вьющийся волосы
Прическа насредне волосы
Прически на волнистые волосы
Украдкана средние волосы
Кристина Сельдина Новикова
Стрижки на кудрявые волосы
Локоны на бок на короткие волосы
Крупные Локоны на средние волосы с челкой
Причёски на средние волосы
Прическа крупные Локоны на средние волосы
Стрижки женские Каскад итальянка
Ева Мендес блондинка
Шарлиз Терон с кудрями
Пышная укладка на средние волосы
Модные укладки на средние волосы
Келли Монако лицо
Модные стрижки на медные волосы
Женские прически
Каре шэг
Кладка на средние волосы
Стрижки рапсодия, дебют, итальянка
Нарядная прическа на каре
Стрижки на кудрявые волосы
Селена Гомес средние волосы
Стрижка Боб 2021 женская на средние волнистые волосы
Стрижки на вьющиеся волосы
Стрижки на волнистые волосы средней
Шерил Коул стрижка
Укладка на средние волосы на торжество
Искусственный парик Gina mono Ellen Wille
Колорирование на средние волнистые волосы
Вечерние прически на короткие волосы
Стрижки на средние волосы
Стрижки Боб для женщин после 40 на волнистые волосы
Красивые волосы
Прическа кудри на средние волосы с челкой
Легкие Локоны на средние волосы
Стрижка какскаде а на вьющиеся волосы средней длины
Кудри на средние волосы
Каскад лесенка Боб
Кудри на короткие волосы
Кудри на Боб каре
Стрижка Каскад 2021 на средние волнистые волосы
Парик Envy Ashley
Укладка неи средние волосы с чёлкой
Кудри на средние волосы
Марина Новокузнецк
Каскад
Хаар.
Хаар-подобная функция — это цифровое изображение… | by eLtronics villa 6 мин чтения·
5 июня 2019 г.Функция типа Хаара — это функции цифрового изображения, используемые при распознавании объектов. 09 вейвлетов Хаара вместо обычных интенсивностей изображения.
В Виола-Джонс структура обнаружения объектов, поэтому функции, подобные Хаару, организованы в нечто, называемое каскадом классификаторов , для формирования сильного ученика или классификатора. Это подход, основанный на машинном обучении, когда каскадная функция обучается на множестве положительных и отрицательных изображений для обнаружения объектов.
Например, с человеческим лицом для обучения классификатора требуется много позитивных изображений (изображений лиц) и негативных изображений (изображений без лиц). Общеизвестно, что у всех лиц область глаз темнее области носа. Поэтому общая функция Хаара (показана на изображении ниже — как сверточное ядро) для обнаружение лица.
Представляет собой набор из двух смежных прямоугольников, расположенных над областью глаз и носа. Положение этих прямоугольников определяется относительно окна обнаружения, которое действует как ограничительная рамка для лица (объекта). Каждая функция представляет собой отдельное значение, полученное путем вычитания суммы пикселей под белым прямоугольником из суммы пикселей под черным прямоугольником.
Очевидно, будут ошибки или неправильная классификация. Мы выбираем признаки с минимальной частотой ошибок, что означает, что они являются признаками, которые наиболее точно классифицируют изображения лица и не-лица. (Процесс не так прост. Каждому изображению вначале присваивается одинаковый вес. После каждой классификации веса неправильно классифицированных изображений увеличиваются. Затем выполняется тот же процесс. Рассчитываются новые коэффициенты ошибок. Также новые веса. Процесс продолжается до тех пор, пока не будет достигнута требуемая точность или коэффициент ошибок или не будет найдено необходимое количество признаков).
Поскольку такая функция, подобная Хаару, является лишь слабым обучаемым или классификатором, для описания объекта с достаточной точностью необходимо большое количество функций, подобных Хаару. Это достигается с помощью метода Adaboost . Вместо того, чтобы применять все 6000 функций к окну, функции сгруппированы по разным стадиям классификаторов и применяются одна за другой. Если окно не проходит первый этап, откажитесь от него. Остальные функции на нем не рассматриваем. Если он проходит, примените второй этап функций и продолжите процесс. Окно, прошедшее все этапы, является областью лица.
Создание собственного каскада Haar
Установки:
< sudo apt-get update > # обновите систему Ubuntu
# создайте каталог рабочей области
# переключитесь в свой каталог < sudo apt-get install git > # install git
git> # клонировать opencv
# установить компилятор
# установить необходимые библиотеки
# установить привязки python
# установить библиотеку разработки opencv вы можете установить python opencv с помощью команды ниже.
Подготовьте набор данных
Мы подготовим набор данных положительных и отрицательных изображений. Положительные изображения содержат объект, который вы хотите найти, а отрицательное изображение может быть любым, за исключением того, что они не могут содержать ваш объект. Держите его маленьким 50×50 или 20×20.
Загрузите положительные и отрицательные изображения, используя ссылку ниже.
Fast Image Downloader для Open Images V4
В прошлом году Google выпустила общедоступный набор данных под названием Open Images V4, который содержит 15,4 млн аннотированных границ…
www.learnopencv.com
Вы можете преобразовать его в оттенки серого и изменить его размер. Мы можем использовать простой счетчик, чтобы переименовать его. Создайте две папки с именами «pos» и «neg» и измените функцию ниже и запустите файл сценария Python для этого для создания файла .txt. Набор отрицательных образцов должен быть подготовлен вручную, тогда как набор положительных образцов создается с использованием opencv_createsamples приложение. Обратите внимание, что негативные образцы и образцы изображений также называются фоновыми образцами или фоновыми изображениями. Описываемые изображения могут быть разных размеров. Однако каждое изображение должно быть равно или больше желаемого размера окна обучения (что соответствует размерам модели, в большинстве случаев это средний размер вашего объекта) , потому что эти изображения используются для субдискретизации данного негативного изображения в несколько образцов изображений, имеющих этот размер обучающего окна.
Положительные образцы создаются приложением opencv_createsamples. Они используются в процессе бустинга, чтобы определить, что на самом деле должна искать модель при попытке найти интересующие вас объекты. Приложение поддерживает два способа создания набора данных положительного образца.
- Вы можете создать кучу позитивов из одного позитивного изображения объекта.
- Вы можете предоставить все позитивы самостоятельно и использовать инструмент только для того, чтобы вырезать их, изменить их размер и поместить в необходимый двоичный формат opencv.
Вы можете запустить приведенную ниже команду, чтобы создать положительный образец на основе вашего изображения pos_img.jpg.
opencv_createsamples -img Pos/pos_img.jpg -bg bg.txt -info info/info.lst -pngoutput info -maxxangle 0.5 -maxyangle 0.5 -maxzangle 0.5 -num 1950
На основе img, который мы указываем, bg — это справочная информация, информация, куда мы поместим вывод info.list (который очень похож на файл bg.
txt), затем -pngoutput — это то место, куда мы хотим поместить вновь сгенерированные изображения. Наконец, у нас есть несколько необязательных параметров, чтобы сделать наше исходное изображение немного более динамичным, а затем =num для количества образцов, которые мы хотим попытаться создать. Этот файл info.lst содержит в основном имя изображения, номер изображения и координаты объекта (аннотации) на изображении.
Теперь, когда у нас есть позитивные изображения, нам нужно создать векторный файл, в котором мы сшиваем вместе все наши позитивные изображения. На самом деле мы снова будем использовать opencv_createsamples для этого!
opencv_createsamples -info info/info.lst -num 1950 -w 20 -h 20 -vec Positives.vec
мы хотим куда-то поместить выходные данные, поэтому давайте создадим новый каталог данных. Вы можете подготовить структуру папок, как показано ниже.
Теперь запустим команду поезда:
opencv_traincascade -data data -vec Positives.vec -bg bg.txt -numPos 1800 -numNeg 900 -numStages 10 -w 20 -h 20
vec -bg bg.txt -numPos 1800 -numNeg 900 -numStages 10 -w 20 -h 20 Здесь мы говорим, куда мы хотим направить данные, где находится векторный файл, где находится фоновый файл, сколько положительных и отрицательных изображений использовать, сколько этапов, и ширина и высота. Обратите внимание, что мы используем значительно меньше numPos, чем имеем.
nohup opencv_traincascade -data data -vec Positives.vec -bg bg.txt -numPos 1800 -numNeg 900 -numStages 10 -w 20 -h 20 и
Это позволит продолжить выполнение команды даже после закрытия терминала.
Если вы остановили его запуск, у вас должна быть куча файлов stageX.xml в вашем каталоге «data». Откройте его, посмотрите, сколько этапов вы сделали, а затем вы можете снова запустить opencv_traincascade с таким количеством этапов, и вы сразу же получите файл cascade.xml.
Оцените свою модель
Вы можете переименовать файлы stageX.xml, чтобы проверить производительность обученной модели (здесь я переименовал его в my_trained_haarcascade.
xml) , ниже приведен простой код псевдопитона. Вы также помещаете предварительно обученный каскадный классификатор, чтобы проверить сравнение производительности вашей модели. haarcascade_frontalface_default.xml и haarcascade_eye.xml файлы должны находиться в вашем текущем рабочем каталоге.
Примечание. Чтобы не тратить время на обучение, мы можем писать текст поверх объекта, а не рисовать рамку. Вы можете изменить приведенный выше код, как указано ниже.
cv2.putText(img,'my_object',(x-w,y-h), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (11 255 255), 2, cv2.LINE_AA)
На этом пока все, вы также можете проверить здесь справочный код C++.
Приятного обучения 😍
Цикады, факты и фотографии
Пожалуйста, соблюдайте авторские права. Несанкционированное использование запрещено.
Пожалуйста, соблюдайте авторские права. Несанкционированное использование запрещено.
Пожалуйста, соблюдайте авторские права.
Несанкционированное использование запрещено.
1 / 3
1 / 3
Однолетняя цикада (Neotibicen canicularis), сфотографированная на острове Южный Биоко, Экваториальная Гвинея.
Однолетняя цикада ( Neotibicen canicularis ) сфотографировано на острове Южный Биоко, Экваториальная Гвинея.
Фотография Джоэла Сарторе, National Geographic Photo Ark0172 CicadoideaЧто такое цикады?
Цикады являются членами надсемейства Cicadoidea и физически отличаются крепким телом, широкой головой, крыльями с прозрачными перепонками и большими сложными глазами.
Существует более 3000 видов цикад, которые делятся примерно на две категории: однолетние цикады, которые появляются каждый год, и периодические цикады, которые проводят большую часть своей жизни под землей и появляются только раз в десять или два десятилетия.
Цикады известны своей склонностью к полному исчезновению на многие годы только для того, чтобы снова появляться через определенные промежутки времени. Несмотря на свое название, однолетние цикады обычно живут от двух до пяти лет, хотя некоторые виды могут жить дольше, а жизненные циклы их потомства перекрываются, а это означает, что каждое лето появляются некоторые цикады. Даже периодические цикады встречаются большую часть лет в разных географических регионах, поскольку они разделены на 15 циклов расплода, каждый из которых длится 13 или 17 лет.
Удивительный образ жизни цикад вызывает восхищение с древних времен. В некоторых культурах эти насекомые считались мощными символами возрождения из-за их необычного жизненного цикла.
В раннем китайском фольклоре цикады также считались существами с высоким статусом, которым правители должны стремиться подражать в их чистоте, а мотивы цикад даже стали частью гардероба императорского двора в седьмом веке.
Географический ареал
В то время как однолетние цикады можно найти по всему миру, периодические издания существуют только в Северной Америке. Периодические выводки сосредоточены в центральных и восточных регионах США, а в некоторых районах бывает несколько выводков.
Жизненный цикл
Жизненный цикл цикад состоит из трех стадий: яйца, нимфы и взрослые особи. Самки цикад могут откладывать до 400 яиц, распределенных по десяткам участков, как правило, на ветках и ветвях. Через шесть-десять недель молодые нимфы цикад вылупляются из яиц и закапываются в землю, чтобы высосать жидкости из корней растений. Они проводят весь свой период развития в этих подземных норах, прежде чем линяют свои раковины и выходят на поверхность во взрослом возрасте, чтобы спариваться и откладывать яйца.
Процесс развития различается по продолжительности, но периодические выводки появляются синхронно в зависимости от года и температуры почвы. Они ждут подходящих условий для размножения, когда земля оттаивает до 65 ° F (18 ° C) в назначенный год для выводка. Непонятно, почему у этих цикад такие разные и странные по времени циклы, хотя некоторые ученые предполагают, что это связано с тем, что они избегают хищников.
Периодические цикады не создают разрушительных нашествий, как это делают некоторые виды саранчи, хотя на одном акре может скапливаться до 1,5 миллионов цикад. В отличие от саранчи, цикады не едят растительность, а пьют сок из корней деревьев, веток и ветвей. Большие стаи могут сокрушать и повреждать молодые деревья, питаясь и откладывая в них яйца, но старые деревья обычно уходят без серьезных повреждений, поскольку цикады долго не задерживаются. Взрослые особи умирают в течение примерно четырех-шести недель после появления.
Вокализация
Цикады также известны своим жужжанием и щелчками, которые могут быть усилены множеством насекомых до непреодолимого жужжания.