self.faces_t = copy(self.faces)

时间: 2024-05-23 15:14:00 浏览: 151
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Applet_demo1.zip_DEMO

这段代码是在Python中进行深度复制（deep copy）操作。它将一个对象（self.faces）完整地复制到另一个对象（self.faces_t）中，而不是将对象的引用复制过去。这样做的好处是，当我们修改self.faces_t时，不会影响self.faces的值。这在处理对象或数据结构时非常有用，特别是当我们需要在不影响原始数据的情况下进行修改时。
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def __init__(self, template_path): super(Model, self).__init__() # set template mesh self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') self.vertices = (self.template_mesh.vertices * 0.5).stop_grad() self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad() self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad() # optimize for displacement map and center self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape) self.center = jt.zeros((1, 1, 3)) # define Laplacian and flatten geometry constraints self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0]) self.flatten_loss = FlattenLoss(self.faces[0])在每行代码后添加注释

self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad() self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad() # 初始化位移和中心 self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape) # 位移 ...

current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') class Model(nn.Module): def __init__(self, template_path): super(Model, self).__init__() # set template mesh self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') self.vertices = (self.template_mesh.vertices * 0.5).stop_grad() self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad() self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad() # optimize for displacement map and center self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape) self.center = jt.zeros((1, 1, 3)) # define Laplacian and flatten geometry constraints self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0]) self.flatten_loss = FlattenLoss(self.faces[0]) def execute(self, batch_size): base = jt.log(self.vertices.abs() / (1 - self.vertices.abs())) centroid = jt.tanh(self.center) vertices = (base + self.displace).sigmoid() * nn.sign(self.vertices) vertices = nn.relu(vertices) * (1 - centroid) - nn.relu(-vertices) * (centroid + 1) vertices = vertices + centroid # apply Laplacian and flatten geometry constraints laplacian_loss = self.laplacian_loss(vertices).mean() flatten_loss = self.flatten_loss(vertices).mean() return jr.Mesh(vertices.repeat(batch_size, 1, 1), self.faces.repeat(batch_size, 1, 1), dr_type='n3mr'), laplacian_loss, flatten_loss 在每行代码后添加注释

self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad() # 面 self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad() # 纹理 # 优化位移贴图和中心点 self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices....

解释这段代码import jittor as jt from jittor import nn jt.flags.use_cuda = 1 import os import tqdm import numpy as np import imageio import argparse import jrender as jr from jrender import neg_iou_loss, LaplacianLoss, FlattenLoss current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') class Model(nn.Module): def __init__(self, template_path): super(Model, self).__init__() # set template mesh self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') self.vertices = (self.template_mesh.vertices * 0.5).stop_grad() self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad() self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad() # optimize for displacement map and center self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape) self.center = jt.zeros((1, 1, 3)) # define Laplacian and flatten geometry constraints self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0]) self.flatten_loss = FlattenLoss(self.faces[0]) def execute(self, batch_size): base = jt.log(self.vertices.abs() / (1 - self.vertices.abs())) centroid = jt.tanh(self.center) vertices = (base + self.displace).sigmoid() * nn.sign(self.vertices) vertices = nn.relu(vertices) * (1 - centroid) - nn.relu(-vertices) * (centroid + 1) vertices = vertices + centroid # apply Laplacian and flatten geometry constraints laplacian_loss = self.laplacian_loss(vertices).mean() flatten_loss = self.flatten_loss(vertices).mean() return jr.Mesh(vertices.repeat(batch_size, 1, 1), self.faces.repeat(batch_size, 1, 1), dr_type='n3mr'), laplacian_loss, flatten_loss

这段代码使用了 Jittor 深度学习框架，导入了 Jittor 的 nn 模块。然后将 Jittor 框架的 GPU 标志设置为使用 CUDA。接下来导入了一些 Python 标准库和 JRender 库。在代码中定义了一个名为 Model 的类，它继承自 nn....

def show_data_frame(self): # 删除旧的数据 for _ in map(self.tree_view.delete,self.tree_view.get_children('')): pass faces = db.all_faces() index = 0 for face in faces: i = face.split('_')[1] self.tree_view.insert('', index, values=(i, face)) index += 1

具体来说，它首先通过调用数据库中的all_faces()方法获取所有人脸信息，然后遍历每一个人脸并将其展示在一个TreeView控件中。其中，每个人脸都有一个唯一的标识符i，并且在TreeView中的每一行都会显示该标识符和...

vector<Vector3d> boss_faces_dirs; vector<tag_t> not_boss_faces; //非沉头面 vector<tag_t> boss_faces = getBossFace(solid, boss_faces_dirs,not_boss_faces); //优先找沉头面 BossFacesDirData boss_face_dir_data; vector<BossFacesDirData> boss_face_dir_data_vec; boss_face_dir_data_vec.clear(); for (int a = 0; a < boss_faces.size(); a++) { boss_face_dir_data.dir_num = 0; double temp_dir1[3]; getFaceDir(boss_faces[a], temp_dir1); int is_eq = 0; for (int b = 0; b < boss_faces_dirs.size(); b++) { double temp_dir2[3]; temp_dir2[0] = boss_faces_dirs[b].X; temp_dir2[1] = boss_faces_dirs[b].Y; temp_dir2[2] = boss_faces_dirs[b].Z; UF_VEC3_is_equal(temp_dir1, temp_dir2, 0.001, &is_eq); if (is_eq) { boss_face_dir_data.dir_num = b + 1; } } UF_VEC3_copy(temp_dir1, boss_face_dir_data.face_dir); boss_face_dir_data_vec.push_back(boss_face_dir_data); continue; if (boss_face_dir_data.dir_num > 20) { break; } } 用C++11以下版本改进这段代码

a < boss_faces.size(); a++) { boss_face_dir_data.dir_num = 0; double temp_dir1[3]; getFaceDir(boss_faces[a], temp_dir1); int is_eq = 0; for (int b = 0; b < boss_faces_dirs.size(); b++) { ...

ef load_faces(self): if not os.path.exists(self.data_dir): os.makedirs(self.data_dir) files = os.listdir(self.data_dir) for file in files: try: name = file.split('.')[0] file_path = os.path.join(self.data_dir, file) print(self.add_face_label(cv2.imread(file_path), name, scale=1)) except Exception as e: print(e)

这段代码主要是用来加载模型需要的人脸数据，并将其转换为模型可以处理的格式。首先，代码会检查是否存在数据目录，如果不存在则创建数据目录。然后，代码会遍历数据目录下的所有文件，并尝试将每个文件转换为人脸...

def get_face_database(self, cid): # print(cid) # course_sid = SC.query.filter(SC.c_id==cid).all() # all_sid = [] # for sc in course_sid: # all_sid.append(sc.s_id) # from_db_all_features = Faces.query.filter(Faces.s_id.in_(all_sid)).all() from_db_all_features = Faces.query.all() if from_db_all_features: for from_db_one_features in from_db_all_features: someone_feature_str = str(from_db_one_features.feature).split(',') self.name_known_list.append(from_db_one_features.s_id) features_someone_arr = [] for one_feature in someone_feature_str: if one_feature == '': features_someone_arr.append('0') else: features_someone_arr.append(float(one_feature)) self.features_known_list.append(features_someone_arr) # print("Faces in Database：", len(self.features_known_list)) return 1 else: # print('##### Warning #####', '\n') # print("'features' is empty") # print('##### End Warning #####') return 0 # 更新 FPS / Update FPS of video stream

如果成功获取到特征信息，则将学生ID和特征信息分别存储在self.name_known_list和self.features_known_list中。最后，返回1表示成功获取到人脸特征信息，返回0表示未能获取到。在函数末尾，还有一行注释说明是用来...

def execute(self, batch_size): base = jt.log(self.vertices.abs() / (1 - self.vertices.abs())) centroid = jt.tanh(self.center) vertices = (base + self.displace).sigmoid() * nn.sign(self.vertices) vertices = nn.relu(vertices) * (1 - centroid) - nn.relu(-vertices) * (centroid + 1) vertices = vertices + centroid # apply Laplacian and flatten geometry constraints laplacian_loss = self.laplacian_loss(vertices).mean() flatten_loss = self.flatten_loss(vertices).mean() return jr.Mesh(vertices.repeat(batch_size, 1, 1), self.faces.repeat(batch_size, 1, 1), dr_type='n3mr'), laplacian_loss, flatten_loss在每行代码后添加注释

以下是每行代码的注释： python def execute(self, batch... self.faces.repeat(batch_size, 1, 1), dr_type='n3mr'), laplacian_loss, flatten_loss 希望这些注释能够帮助您更好地理解这段代码的作用和功能。

faces_data_bunch = people = fetch_lfw_people(data_home = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\face",download_if_missing=False,min_faces_per_person=70, resize=0.4) print(faces_data_bunch.target_names) print(faces_data_bunch.data.shape) print(faces_data_bunch.images.shape) print(faces_data_bunch.target.shape) # 输出同一个人的人脸 n = 5 tt = 0 t = faces_data_bunch.target[0] print("输出的人脸都属于：",faces_data_bunch.target_names[faces_data_bunch.target[0]]) f = plt.figure() for i in range(faces_data_bunch.target.shape[0]): if faces_data_bunch.target[i] == t: f.add_subplot(1, n, tt + 1) plt.imshow(faces_data_bunch.images[i]) tt = tt+1 if(tt>=n): break plt.show(block=True)

这段代码是用于获取人脸数据集的，其中数据存放在指定路径下的 "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\face" 文件夹中。数据集只包含每个人脸出现次数超过 70 次的人，并且将图片缩小到原大小的 0.4 倍。...

def __init__(self): self.images_lfw = None

在初始化方法__init__中，您创建了一个self.images_lfw属性并将其设置为None。images_lfw可能是用于存储LFW（Labeled Faces in the Wild）数据集的图像的变量。这个数据集通常用于人脸识别和人脸验证任务。...

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') def detect_faces(img, draw_box=True): # convert image to grayscale grayscale_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # detect faces faces = face_cascade.detectMultiScale(grayscale_img, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE) face_box, face_coords = None, [] for (x, y, w, h) in faces: if draw_box: cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 5) face_box = img[y:y+h, x:x+w] face_coords = [x,y,w,h] return img, face_box, face_coords if __name__ == "__main__": files = os.listdir('sample_faces') images = [file for file in files if 'jpg' in file] for image in images: img = cv2.imread('sample_faces/' + image) detected_faces, _, _ = detect_faces(img) cv2.imwrite('sample_faces/detected_faces/' + image, detected_faces)做一个可视化界面，要求可以拖进去图片，并且显示处理后的图片

cv2.imshow('Detected Faces', detected_faces) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() root = tk.Tk() root.title('Face Detection') root.geometry('300x100') button = tk.Button(root, text='Open Image'...

解释这段代码： matches = face_recognition.compare_faces(self.known_face_encodings, face_encoding) name = "Unknown"

这段代码的功能是进行人脸识别，其中self.known_face_encodings是已知的人脸图片的特征向量列表，face_encoding是待识别的人脸图片的特征向量。函数face_recognition.compare_faces返回一个列表，列表中每个元素代表...

boss_face_dir_data_vec.reserve(boss_faces.size()); std::unordered_map<Vector3d, int> boss_faces_dirs_map; for (int b = 0; b < boss_faces_dirs.size(); b++) { boss_faces_dirs_map[boss_faces_dirs[b]] = b + 1; } for (int a = 0; a < boss_faces.size(); a++) { double temp_dir1[3]; getFaceDir(boss_faces[a], temp_dir1); Vector3d temaa(temp_dir1[0], temp_dir1[1], temp_dir1[2]); auto it = std::find_if(boss_faces_dirs_map.begin(), boss_faces_dirs_map.end(),temaa){ return isEqual(temaa, temaa); }); BossFacesDirData boss_face_dir_data; boss_face_dir_data.dir_num = (it != boss_faces_dirs_map.end()) ? it->second : 0; std::copy_n(temp_dir1, 3, boss_face_dir_data.face_dir); boss_face_dir_data_vec.emplace_back(std::move(boss_face_dir_data)); if (boss_face_dir_data.dir_num > 20) { break; } } 改进这段代码

boss_face_dir_data_vec.reserve(boss_faces.size()); std::unordered_map, int> boss_faces_dirs_map; for (int b = 0; b < boss_faces_dirs.size(); b++) { boss_faces_dirs_map[boss_faces_dirs[b]] = b + 1...

class AddFaceFrame(tk.Frame): def __init__(self, root): super().__init__(root) tk.Button(self, text='Add', command=self.add_face).pack() def add_face(self): cwd = os.getcwd() os.chdir('../') os.system("python get_faces_from_camera_tkinter.py") os.system("python features_extraction_to_csv.py") os.chdir(cwd) db.read_face_data() # tk.Label(self, text='undeveloped').pack()

然后调用系统命令 python get_faces_from_camera_tkinter.py 来执行一个 Python 脚本，该脚本会从摄像头中获取人脸并保存到本地。接着调用系统命令 python features_extraction_to_csv.py 来执行另一个 Python ...

self.faces = os.listdir('../data/data_faces_from_camera/')

这行代码是用来读取存储在指定目录（'../data/data_faces_from_camera/'）下的人脸图像文件名，并将它们存储在 self.faces 变量中。这些人脸图像文件通常是通过从摄像头或其他图像源捕捉到的照片或视频帧生成的。在...

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