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  • 人脸检测中几种框框大小的选择~

    千次阅读 2014-11-18 10:18:52
    人脸检测应用极为广泛,内部细节也偏多,尤其是涉及到几种类型的框,这几种框的大小之前有着千丝万缕的联系,对检测性能的好坏影响程度大小不一。本篇文章基于自己在人脸检测方面的经验,对这些框的来龙去脉尽量做出...

    人脸检测应用极为广泛,内部细节也偏多,尤其是涉及到几种类型的框,这几种框的大小之前有着千丝万缕的联系,对检测性能的好坏影响程度大小不一。本篇文章基于自己在人脸检测方面的经验,说说对这些框之间关系的一些理解。

    现在大部分人脸检测效果都已adaboost+LBP(各种改进)的方式实现,adaboost由N个强分类器组成,每个强分类器由M个弱分类器组成,而每个弱分类器其实就是一个特征。

    本文以LBP特征为例,人脸检测共涉及到如下几类框:

    1. LBP特征矩形框大小(极为重要)

    2. 检测框大小(重要)

    3. 检测目标大小(次要)

    4. 原始训练样本大小(重要)

    5. 图像大小(不重要)

    其中,LBP特征矩形框大小一般由四个量组成,它们是:矩形框相对于模板的位置(x, y),矩形框的大小(w, h)。这四个变量均可以自由改变,只是有一个约束,那就是原始训练样本的大小(这也是我说的联系1)。

    联系1:假设原始训练样本大小为28*28,那么LBP特征矩形框四个变量的取值均在[0-28]之内。

    这点是因为,LBP特征都是在训练阶段确定下来的,位置和大小均是相对于原始训练样本而定,自然要在此范围之内。进一步,因为测试阶段,LBP特征的计算过程是在检测框中进行,于是可以引出第二个联系(联系2

    联系2:检测框大小和原始训练样本大小之间一定具有明确的比例关系,且原始训练样本长宽比例最好为1:1。

    说白了,检测框是正方形的,它在图像中一步一步(step)的遍历,对每个检测框内的图像都要进行adaboost检测(想想看,算法时间还是比较恐怖的)。

    进一步,检测目标大小一般由人为设定,比如我看到一个视频,我觉得里面的人脸可能是80*80,那么我就设定检测目标大小为80*80,这个设置的影响就是,限制了检测框的大小,也就是联系3

    联系3:检测目标大小由用户设置,其大小约束了检测框大小,如果检测框大小小于检测目标大小,则该检测框无用。

    连锁反应,大家可以根据以上几种联系自己想想检测目标大小对特征矩形框的影响。下面举个例子,用于说明人脸检测中特征矩形框的变化策略。

    假设原始训练样本大小为28*28,此时检测框大小为56*56,即为前者的两倍,对于这种情况,理论上,应该是将整幅图像下采样2倍,检测框的位置和长宽也就随之缩小两倍,LBP特征矩形框大小和位置保持不变。但是,在实际应用中,对整幅图像下采样时间较多,更加经济实惠的策略是保持检测框位置和大小不变,更改LBP特征矩形框位置和大小,例如,都扩大两倍。这两种方式显然存在区别,但是效果不会有太大的差距,所以经常被采用。

    联系4:图像大小任意,对其余大小没有任何约束。

    之前做这方面的研究,一点一直没理解,就是为什么训练的时候把目标图像裁剪为指定大小(比如说28*28),但是在测试过程中,却对任何大小的图像都可以。现在想想看,自己当时挺傻的,训练阶段采用的图像,都是只包含目标的,然后再规格化为28*28,在测试阶段,实际上也是这样,只不过这个时候,针对的是检测框,而不是整幅图像了,adaboost是在检测框中的图像进行,和图像真心没啥关系,自然就不要求图像为指定大小(联系4)。我弄了两幅图,左面是训练样本,右边是测试图像,大家看看吧,别和我一样犯傻。



    其中,右图当中的绿色框就是检测框,不同大小的绿框代表着检测框的大小变化。

    总结起来一句话,原始训练样本大小约束LBP特征矩形框大小,检测框大小必须为原始训练样本大小的倍数,检测目标大小约束了检测框大小,图像大小对其余大小没有任何约束。

    (转载请注明:http://blog.csdn.net/wsj998689aa/article/details/41243117)

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  • python 识别图片中的人脸,并裁剪人脸,将图片转化成固定大小,并将图片再按照自己的后缀名存储起来

    下列代码,识别图片中的人脸,并裁剪人脸,将图片转化成固定大小,再按照自己的后缀名存储起来


    bug:我是用来识别单张图片中只有一个人脸的数据集,如果用来处理一张图片中的多个人脸,那么图片的命名可能会有bug


    import cv2
    import os
    import glob
    #最后剪裁的图片大小
    size_m = 48
    size_n = 48
    def detect(img, cascade):
        rects = cascade.detectMultiScale(img, scaleFactor=1.3, minNeighbors=4, minSize=(30, 30),flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
        if len(rects) == 0:
            return []
        rects[:, 2:] += rects[:, :2]
        return rects
    
    cascade = cv2.CascadeClassifier("cascades\\haarcascade_frontalface_alt2.xml")
    imglist=glob.glob("data/image/jaffe/*")
    for list in imglist:
        
        #print(list)
        # cv2读取图像
        img = cv2.imread(list)
        dst=img
        rects=detect(dst,cascade)
        for x1,y1,x2,y2 in rects:
            #调整人脸截取的大小。横向为x,纵向为y
            roi = dst[y1+10 :y2+20, x1+10 :x2 ]
            img_roi = roi
            re_roi = cv2.resize(img_roi, (size_m, size_n))
            
            #新的图像存到data/image/jaffe_1
            f = "{}/{}".format("data/image", "jaffe_1")
            #print(f)
            if not os.path.exists(f):
                os.mkdir(f)
            #切割图像路径
            path=list.split(".")
            
            #新的图像存到data/image/jaffe_1   并以jpg 为后缀名
            cv2.imwrite("{}/{}_{}.jpg".format(f,path[1],path[2]), re_roi)

     

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  • 做了好多测试,发现在使用reserve手动给vector容器分配大小后,原来容器的迭代器,引用全部都没有失效 这我就不明白了,在使用insert时,导致内存重新分配时,迭代器会失效,而是用reserve却没有。 源码看的一懵...
  • 但与此同时,字节拼搏奋斗的票友们终于享受到了双休的快乐!周六出去玩,周日宅家读读书,得劲! 给大家看一下我这十多年读过的一些计算机经典书单哈,从入门到活着,很全(强行狗头)!这个体系是我花了一个多月...

    终于,字节跳动要取消大小周了,我 1.7 万人的票圈都快炸了!(原来在字节的票友还真不少)

    从一些票友的表述上来看,取消大小周,意味着一年接近 10 万元的收入木了,不得不说,字节的加班费是真的多!

    但与此同时,为字节拼搏奋斗的票友们终于享受到了双休的快乐!周六出去玩,周日宅家读读书,得劲!

    给大家看一下我这十多年读过的一些计算机经典书单哈,从入门到活着,很全(强行狗头)!这个体系是我花了一个多月的时间整理的,没想到,硬盘上竟然积攒了这么多好东西!

    大家还记得某赞公开宣称 996 的事吗?我当时觉得这是我们程序员的悲哀,为此还写了一篇讨伐的文章:996,只管活着就好,管他活得有多糟糕!

    现在回头去看,也觉得写得特别好(脸有点红),就摘一部分给大家读一读吧。


    最近,我所在的圈子里发生了一件天大的事。有个“胆大包天”的家伙在 GitHub 上发起了一个名为“996.ICU”(工作 996,生病 ICU)的项目,号召被压榨的程序员们联合起来抵制互联网公司的 996 工作制。

    这个项目之所以会火,我想原因是这样的:

    海明威在《钟为谁鸣》说过这么一个意思:所有人是一个整体,别人的不幸就是你的不幸。所以,不要问丧钟是为谁而鸣——它就是为你而鸣。

    王小波在他的杂文里也表达过这个意思:在德国的纳粹时期,有一个德国牧师,他说,那些人抓犹太人,我不说话,因为我是雅利安人;后来他们抓天主教徒,我不说话,因为我是新教徒……最后他们来抓我,已经没人能为我说话了

    我虽然“沉默”,也不在 996 的行列里,但对于这件事,我并不打算保持沉默。

    我非常尊敬的曹政大佬说:

    996 是市场选择,不是某个企业家或者某个企业决定的,没有谁可以只手遮天。给他们底气的,是那些排队等 offer 的应聘者。这很不正确,但这是事实,事实经常不正确。

    出于对曹大佬的尊重,我极不情愿地没有送上一句脏话。但这样的言论,真是够气人的!曹大佬一定很有钱了,也财务自由了,也时间自由了——所以他并不能饱尝 996 背后的辛酸。

    我们人,并不像风和水那样浑然无觉,不知疲倦。如果 996 真的是市场选择的话,那我们干脆回到“吃大苦、耐大劳”的时代吧。我们为什么要发展经济?为什么要解放生产力呢?我们程序员编写的程序难道不是为了让这个世界变得更美好、更智能、更幸福吗?

    有人说:服务人员比程序员更惨,他们没有一丁点儿的休息时间。他们都没吭声,你们程序员到叫起苦来了。

    我反对!我们来到这个世界上,难道是为了比谁过得更惨吗?

    特斯拉 CEO 埃隆·马斯克说:要想“改变世界”,人们每周需要工作大约 80 到 100 个小时。我自己是每周工作 120 个小时,所以特斯拉人每周至少也要工作 100 个小时。

    我反对!不是每个特斯拉人都热衷于移民火星的,也不是每个特斯拉人都能拿马斯克那么多股份的。

    任正非说:伟大的背后,皆是苦难。

    我反对!也许在我们的文化里,只认为生命是好的,却没有把快乐啦、幸福啦、生存状态之类的事定义在内;所以就想当然的认为,只要大家都能活着就好,不管他们活得多么糟糕


    重温这些文字,仍然感觉铿锵有力,我的旗帜鲜明,坚决反对 996 !

    如今,情况终于有了转机。

    首先是腾讯的一个部门试点了强制 6 点下班;

    然后是快手抢先一步宣布取消了大小周;

    接着就是字节。

    悲观的、持消极态度的人说,“这不是一件好事,该完成的 KPI 还得完成,取消了大小周事还得做,却木得钱拿!”

    我只能说,资本的压榨是没有止境的,如果逆来顺受,结局只有一个:周末没了,007 来了。资本有它的好,也有它的坏,不然为什么要社会主义。

    当然了,我不想高谈阔论,只想切实地说几句真心话。

    《觉醒年代》大家都刷了吗?我刷了,我注意到了其中的一些细节!

    伟大的李大钊先生是这样说的:

    我们要每天工作八小时,因为,我们没有时间思考了。我们要实行八小时工作制,我们要闻闻花香,我们要晒晒太阳。因为我们相信,上帝只让我们工作八小时

    我们争取八小时工作,八小时休息,另外的八小时,留给我们自己。

    在 996、大小周的强压下,打工人只能拼命的挣钱,但够花吗?不够!因为我们辛苦创造的财富都被某些“我这辈子最不缺的就是钱”的人剥削走了!

    于是,打工人没办法幸福地生活,没办法思考,没办法二胎,更没办法三胎。。。。。。。。

    巨大地生存压力笼罩着我们,不得喘息。

    记得之前在知乎上看到另外一个话题。

    我非常喜欢的一位答主 @ze ran 这样说:

    哇,回到家的时候,天还没有全黑,楼道里都是香气,有的人家炒鸡,有的人家烧鱼。吃了饭,还有时间溜溜弯,公园里爸爸在教孩子骑单车,书桌旁妈妈在辅导孩子写作业。

    多么惬意的生活呀!

    这段不超过 200 字的回答竟然获得了超过 7 万人的赞同,这意味着什么,大家在心里强烈地期盼着,好日子能早一点到来。

    我心里这么认为的,只有取消了 996,取消了大小周,取消了各种不公平的制度,无论是计算机行业,还是其他的各行各业,才会取得新的发展,伟大的民族复兴才能真正地落到实处

    14 世纪至 17 世纪的文艺复兴,想必大家都耳熟能详。它从意大利兴起,16 世纪时扩大至欧洲各国,它的影响可不只是在文学、艺术方面,哲学、政治、科学等方面也有了长足的发展。从此,欧洲中世纪的黑暗才一扫而光。

    要相信,我们人是会主动思考,主动去创造的。被动式的、加班加点的工作当然会带动经济的增长,但我认为只能是线性的增长,与此同时,创造力肯定就没了呀!没了创造力,就不可能出现指数级的增长。

    说说我自己的亲身体会吧。

    我 2014 年回到洛阳,2016 年开始和一个投资人一块创业,当时他天天给我鼓吹,我们要扩招,我们要加班,我们要财富自由,然后就这样过了两三年,我发现根本就不是那么回事。

    我的收入没有增加,我的技术没有提高。累啊,于是下班回到家后,我只想打打游戏放松会,日子就这么一天天过着。

    终于,2019 年的时候,我觉醒了。我深刻的意识到,如果再这么下去,我人生中的黄金时代就要彻底被耗尽了。

    于是,我下班就走,不再加班。团队成员看我走了,待在办公室也没什么用,也跟着走了。老板很不满意,但技术我说了算,他拿我没辙。

    给多少钱干多少活。老板给我吹的财富自由我不再抱任何幻想,命运还是要靠自己,别人靠不住的。

    2020 年,公司的项目也稳定了。我就把更多的精力和时间扑倒“沉默王二”这个 IP 上,于是,如大家所见,我变得更优秀了,收入提高了,眼界打开了,技术提升了,家庭因为我变得更幸福了:

    更有意义的是,有读者因为我进携程实习了:

    有读者因为我造火箭了:

    有读者因为我拿到字节的 Offer 了:

    手机里还藏了很多很多,我就不一一炫耀了。想表达的意思只有一点,我们应该争取八小时工作,八小时休息,另外的八小时,留给我们自己

    有了更多属于我们自己的时间,就可以读一读《CSAPP》、《编译原理》、《龙书》等等这些计算机经典书著作了。给大家一个参考,为什么要学习计算机组成原理、算法与数据结构、操作系统、计算机网络,以及应该读什么样的书,看什么样的视频。

    我把我自己看过的这些优质的资源都整理到 GitHub 上这个开源仓库了:

    https://github.com/itwanger/LearnCS-ByYourself

    欢迎 star,如果访问比较慢的话,可以上码云,我已经同步了:

    https://gitee.com/itwanger/LearnCS-ByYourself

    字节这么有影响力的公司终于取消了大小周,有魄力!其他互联网公司应该跟上!

    这让我想起了朱自清的散文《春》里的一段文字:

    终于,盼望着,盼望着,东风来了,春天的脚步近了。

    一切都像刚睡醒的样子,欣欣然张开了眼。山朗润起来了,水涨起来了,太阳的脸红起来了

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  • 人脸检测与人脸对齐指标

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    人脸检测指标: 召回率(Recall):正确...稳定度(Stability):当人脸在图片中的位置和大小发生变化时,输出的人脸位置和大小也需要相对于真实人脸保持不变,一般用标注的位置和检测到的位置的重合度来衡量。 人

    人脸检测指标:

    • 召回率(Recall):正确检测到的人脸数量与测试数据集所有人脸数量之比。反映了检测器可以正确找到多少人脸。
    • 精确度(Precision):在所有输出的人脸中,正确的人脸所占的比例。反映了检测器结果的可靠程度。
    • 稳定度(Stability):当人脸在图片中的位置和大小发生变化时,输出的人脸位置和大小也需要相对于真实人脸保持不变,一般用标注的位置和检测到的位置的重合度来衡量。

    人脸对齐指标:

    • 平均相对误差:各个检测到的基准点与实际基准的距离的平均值。
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