使用python实现人脸定位

python基于opencv实现人脸定位

import cv2 # 读取图片 img = cv2.imread("image.jpg") # 加载模型,模型可以从https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml下载 classifier = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")

Selenium2+python自动化28-table定位

前言在web页面中经常会遇到table表格,特别是后台操作页面比较常见.本篇详细讲解table表格如何定位. 一.认识table 1.首先看下table长什么样,如下图,这种网状表格的都是table 2.源码如下:(用txt文本保存,后缀改成html) <!DOCTYPE html><meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="Content-Type"

OpenCV + python 实现人脸检测（基于照片和视频进行检测）

OpenCV + python 实现人脸检测(基于照片和视频进行检测) Haar-like 通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而言,使用到的函数很少,也就普通的读取图片,灰度转换,显示图像,简单的编辑图像罢了. 如下: 读取图

Python Appium 元素定位方法简单介绍

Python Appium 元素定位常用的八种定位方法(与selenium通用) # id定位 driver.find_element_by_id() # name定位 driver.find_element_by_name() # xpath定位 driver.find_element_by_xpath() # class_name定位 driver.find_element_by_class_name() # css 定位 driver.find_element_by_css_sele

Selenium2+python自动化28-table定位【转载】

前言在web页面中经常会遇到table表格,特别是后台操作页面比较常见.本篇详细讲解table表格如何定位. 一.认识table 1.首先看下table长什么样,如下图,这种网状表格的都是table 2.源码如下:(用txt文本保存,后缀改成html) <!DOCTYPE html><meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="Content-Type"

python selenium八大定位方法

一.定位方法注意:元素属性必须唯一存在 #id定位 find_element_by_id() #name定位 find_element_by_name() #class_name定位 find_element_by_class_name() #链接文本定位 find_element_by_link_text() #部分链接文本定位 find_element_by_partial_link_text() #xpath定位 find_element_by_xpath() #css定位 find_e

python selenium（定位方法）

一.定位方法注意:元素属性必须唯一存在 #id定位 find_element_by_id() #name定位 find_element_by_name() #class_name定位 find_element_by_class_name() #链接文本定位 find_element_by_link_text() #部分链接文本定位 find_element_by_partial_link_text() #xpath定位 find_element_by_xpath() #css定位 find_e

Python+Selenium自动化-定位一组元素，单选框、复选框的选中方法

Python+Selenium自动化-定位一组元素,单选框.复选框的选中方法之前学习了8种定位单个元素的方法,同时webdriver还提供了8种定位一组元素的方法.唯一区别就是在单词element后面增加了一个s表示复数: 0.定位一组元素 find_elements_by_id('') find_elements_by_id_by_class_name('') find_elements_by_tag_name('') find_elements_by_link_text('') fin

Python+Selenium自动化-定位页面元素的八种方法

Python+Selenium自动化-定位页面元素的八种方法本篇文字主要学习selenium定位页面元素的集中方法,以百度首页为例子. 0.元素定位方法主要有: id定位:find_element_by_id(' ') name定位:find_element_by_name(' ') class定位:find_element_by_class_name(' ') tag定位:find_element_by_tag_name(' ') link定位:find_element_by_link_

Selenium2+python自动化65-js定位几种方法总结

Selenium2+python自动化65-js定位几种方法总结前言本篇总结了几种js常用的定位元素方法,并用js点击按钮,对input输入框输入文本一.以下总结了5种js定位的方法除了id是定位到的是单个element元素对象,其它的都是elements返回的是list对象 1.通过id获取 document.getElementById("id") 2.通过name获取 document.getElementsByName("Name") 返回的是l

10行Python代码实现人脸定位

10行python机器学习全卷机网,实现100+张人脸同时定位! 发表评论 1,049 游览 A+ 所属分类:未分类收藏今天介绍一个快速定位人脸的深度学习算法MTCNN,全称是:Multi-task Cascaded Convolutional Networks多任务级联卷机网.这个快速定位的深度学习有3个很好的作用. 1.可以构建除人脸外其他快速定位的应用. 2.可以在定位人脸后,提高后面对人脸识别的速度. 3.分步骤级联算法,可以尝试提高每层算法的优化,给出一个优化算法的可行方案.

动手实操：如何用 Python 实现人脸识别，证明这个杨幂是那个杨幂？

当前,人脸识别应用于许多领域,如支付宝的用户认证,许多的能识别人心情的 AI,也就是人的面部表情,还有能分析人的年龄等等,而这里面有着许多的难度,在这里我想要分享的是一个利用七牛 SDK 简单的实现人脸识别的方法,当然七牛的 SDK 中提供了很多的拓展,在返回的 JSON 中包含着如年龄等信息,这里就不进行分享了.这里我们要使用的是七牛云平台中由阅面科技提供的 API. 以下为官方给出的功能: 人脸 1v1 比对人脸关键点(106 点) 人脸属性(年龄,性别) 我们要用的服务就是第一个:人脸

python实现人脸关键部位检测（附源码）

人脸特征提取本文主要使用dlib库中的人脸特征识别功能. dlib库使用68个特征点标注出人脸特征,通过对应序列的特征点,获得对应的脸部特征.下图展示了68个特征点.比如我们要提取眼睛特征,获取37到46这几个特征点即可. 开搞! 在代码中增加类似的映射,直接通过调用对应部位. Python学习交流Q群:660193417##3 FACIAL_LANDMARKS_68_IDXS = OrderedDict([ ("mouth", (48, 68)), ("right_ey

Selenium2+python自动化7-xpath定位

前言在上一篇简单的介绍了用工具查看目标元素的xpath地址,工具查看比较死板,不够灵活,有时候直接复制粘贴会定位不到.这个时候就需要自己手动的去写xpath了,这一篇详细讲解xpath的一些语法. 什么是xpath呢? 官方介绍:XPath即为XML路径语言,它是一种用来确定XML1(标准通用标记语言3的子集)文档中某部分位置的语言.反正小编看这个介绍是云里雾里的,通俗一点讲就是通过元素的路径来查找到这个元素的,相当于通过定位一个对象的坐标,来找到这个对象. 一.xpath:属性定位 xpta

Selenium2+python自动化9-CSS定位语法

前言大部分人在使用selenium定位元素时,用的是xpath定位,因为xpath基本能解决定位的需求.css定位往往被忽略掉了,其实css定位也有它的价值,css定位更快,语法更简洁.这一篇css的定位方法,主要是对比上一篇的xpath来的,基本上xpath能完成的,css也可以做到.两篇对比学习,更容易理解. 一.css:属性定位 1.css可以通过元素的id.class.标签这三个常规属性直接定位到 2.如下是百度输入框的的html代码: <input id="kw" c

Python中元素定位探讨

以下以阿里云(10.10.1.11)系统中考试答题为例进行了python脚本的编写研究.模糊定位(定位一些动态值): ——————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————#coding=utf-8from selenium import webdriver#引入ActionChains类from selenium.webdriver.common.action_chains impor

Selenuim+Python之元素定位总结及实例说明

网页自动化最基本的要求就是要定位到各个元素,然后才能对该元素进行各种操作(输入,点击,清除,提交等),所以笔者今天来总结下Selenuim+Python最基本的几种定位方式及实例说明,希望能帮助到大家. 另外:学习元素定位方法前,建议先前往http://www.w3school.com.cn/html/index.asp 学习html前端基础知识,这个更加有利于定位. 目录 1.通过id定位元素2.通过class_name定位元素3.通过tag_name定位元素4.通过name定位元素5.通过

python selenium 元素定位（三）

上两篇的博文中介绍了python selenium的环境搭建和编写的第一个自动化测试脚本,从第二篇的例子中看出来再做UI级别的自动化测试的时候,有一个至关重要的因素,那就是元素的定位,只有从页面上找到这个元素,我们从能对这个元素进行操作,那么我们下来看看如何来定位元素. selenium 提供了8中元素定位的方法(大家要学习元素的定位,首先可以学习下前端的基础知识,这样有利于我们学习自动化测试,大家可以看一下:http://www.runoob.com/) find_element_by_id

Dlib Python 检测人脸特征点 Face Landmark Detection

首先安装Dlib,Opencv库 Dlib安装链接:http://www.cnblogs.com/as3asddd/p/7237280.html 环境:Mac Sierra 10.12.1 Python 2.7.1 设置特征检测器,dlib有已经训练的好的需要下载,也可以自己根据需要训练下载链接:http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 下载完之后解压,将路径送到dlib.shape_predictor()里

手把手教你如何用 OpenCV + Python 实现人脸识别

下午的时候,配好了OpenCV的Python环境,OpenCV的Python环境搭建.于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别,如下文. 必备知识 Haar-like 通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而言,使用到的函数

巴特西