514张人脸识别图片数据集下载

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资源摘要信息:"多个人脸数据集514pics(人脸识别检测图片数据集514张图片).zip" 知识点详细说明： 1. 人脸识别技术 人脸识别技术是计算机视觉领域的一项重要应用，它通过分析、处理人脸图像或视频中的个体特征信息，来识别人脸、进行身份验证或表情识别等任务。这项技术广泛应用于安全验证、智能监控、人机交互和社交媒体等多种场景中。 2. 人脸识别数据集 人脸识别数据集是指收集了大量人脸图像，并按一定的规则标注好用于训练和测试人脸识别模型的数据集合。高质量的人脸识别数据集对于开发和改进人脸识别算法至关重要，因为它能够提供丰富的样本以供算法进行学习和优化。 3. 图像标注 图像标注是将图像中的目标（如人脸）进行定位和分类的过程。在人脸识别数据集中，图像标注通常包括人脸的边界框标注、关键点定位以及身份标签等信息。标注的准确性直接影响到人脸识别算法的性能。 4. 数据集的应用场景 人脸识别数据集被广泛用于机器学习和深度学习模型的训练和评估。在训练过程中，模型通过学习人脸数据集中的样本进行特征提取和分类器设计；在测试阶段，用以评估模型的泛化能力和识别准确性。 5. 数据集的规模和质量 数据集的规模（即数据量的大小）和质量（如图像分辨率、标注的精确度等）直接影响到模型的学习效果。大规模且高质量的人脸数据集能够帮助模型更好地泛化和适应不同的人脸识别任务。 6. 数据集的版权和隐私问题 在使用和发布人脸识别数据集时，必须考虑到数据的来源和版权问题，确保数据集中的图像获取合法且遵守相关的隐私保护规定。未经许可使用他人肖像可能会引发法律和道德问题。 7. 数据集的开放性和可用性 开放性的人脸数据集通常会更加受欢迎，因为它们可以被研究者和开发者广泛使用，有利于人脸识别技术的发展和创新。开放数据集通常能够促进研究共同体之间的交流和合作。 8. 压缩包文件格式 本资源以.zip格式存储，这是一种常见的压缩文件格式，可以有效减小文件大小，便于传输和存储。.zip文件内包含的数据集可能经过压缩以节省空间，需要使用解压缩软件来提取内容。 综上所述，该资源提供了一个包含514张图片的人脸识别检测图片数据集，可用于训练和评估人脸识别系统。在使用此类数据集进行开发和研究时，应确保遵守数据的合法来源和隐私保护规则，并注意到数据集规模和质量对模型性能的影响。此外，应利用适当的工具和技术处理.zip格式的压缩文件，以获取其中的人脸图片数据。

20000张人脸图片

2018-02-24 上传
可以用来进行人脸检测训练的人脸图片，图片较小，可以通过机器学习用来训练，实测还是有效的，可以放心使用

人脸图片采集图片集下载

2018-10-19 上传
人脸图片采集图片集下载

50万张图片的人脸数据集以及有问题图片集的名字

2019-01-17 上传
此压缩包中主要是有webface的50万数据集有数据里有问题的图片名字，用txt文档列出来了，txt大概7兆，还包括百度云下载链接，如果失效可以私信

for image in worksheet._images: # 输出图片的位置信息 # print(image.anchor._from.row) img = Image.open(image.ref).convert("RGB") img = np.array(img) # print(img.shape) if image.anchor._from.row + pics_id in pics.keys(): pics[image.anchor._from.row + pics_id].append(img) else: pics[image.anchor._from.row + pics_id] = [img] pics_i = image.anchor._from.row + pics_id + 1解释代码

2023-05-29 上传
这段代码是用来读取 Excel 文件中的图片的。首先，代码通过 `worksheet._images` 来获取所有图片的信息...最后，代码将 `pics_i` 的值设置为当前图片的行号加上 `pics_id`，以便下一次循环时能够正确地读取下一个图片。

我用pgzero做一个拼图游戏，一共8张图片，为什么运行后图片没显示出来，代码如下：import pgzrun SIZE = 200 WIDTH = SIZE * 3 HEIGHT = SIZE * 3 pics = [] for i in range(8): pic = Actor("2022hu_" + str(i)) pic.index = i pics.append(pic) def draw(): screen.fill((255, 255, 255)) pgzrun.go()

2023-03-23 上传
你可以使用 for 循环遍历 pics 列表，然后使用 pic.draw() 将每个图片绘制到屏幕上。例如： import pgzrun SIZE = 200 WIDTH = SIZE * 3 HEIGHT = SIZE * 3 pics = [] for i in range(8): pic = Actor("2022hu_...

v.pics.forEach((u, i) => { if (u.split('/')[0] == 'cloud:') {} else { picCursor.push(i) tmpPromise.push(wx.cloud.uploadFile({ cloudPath: 'usersproducts/' + upID + Date.now() + (i + '.png'), filePath: u })) } })怎么在这段代码中增加一个图片压缩功能，压缩图片后在进行上传

2023-05-29 上传
你可以使用第三方的图片压缩库来实现图片压缩功能，例如使用`wx.compressImage()`方法。在原有代码的基础上，可以将`wx.cloud.uploadFile()`方法的`filePath`参数替换为压缩后的图片地址，示例代码如下： ``` const...

reverse_dict = {v:k for k,v in map_characters.items()} # 获取目录 "/opt/test/" 下的所有内容（所有图片的地址+图片名） for pic in glob.glob(path+'*.*'): # os.path.basename(pic):返回每张图片的名字 char_name = "".join(os.path.basename(pic).split('_')[0]) # 查找 人名 是否在 lable-value 里面 if char_name in reverse_dict: temp = cv2.imread(pic) temp = cv2.cvtColor(temp, cv2.COLOR_BGR2RGB) temp = cv2.resize(temp, (img_height,img_width)).astype('float32') / 255. pics.append(temp) labels.append(reverse_dict[char_name]) # 得到的将是 int X_test = np.array(pics) y_test = np.array(labels) y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes) # one-hot编码 详细的解释这段代码

2023-06-10 上传
这些处理后的图片被添加到一个名为 `pics` 的列表中，并将对应的标签值添加到一个名为 `labels` 的列表中。 最后，代码将 `pics` 和 `labels` 转换为 `X_test` 和 `y_test`，并使用 `keras.utils.to_categorical` ...

优化这段代码” data: { goodsObj: {}, goods_id: null}, onLoad({ goods_id }) { console.log(goods_id); this.setData({ goods_id }); this.getGoodsDetail(); }, async getGoodsDetail() { try { const { goods_id } = this.data; const [goodsObj] = await Promise.allSettled([ request({ url: "/goods/detail", data: { goods_id } }) ]); if (goodsObj.status === "fulfilled") { console.log(goodsObj.value); this.setData({ goodsObj: goodsObj.value }); this.setData({ goodsObj: { goods_name: goodsObj.value.goods_name, goods_price: goodsObj.value.goods_price, goods_introduct: goodsObj.value.goods_introduct.replace(/\.webp/g,'.jpg'), pics: goodsObj.value.pics } }); } else { throw new Error(goodsObj.reason); } } catch (error) { console.error(error); // 处理错误的方式，例如提示用户网络异常等信息 }}, handlePreviewImage(){ // console.log("预览"); const urls = this.GoodsInfo.pics.map(v=>v.pics_mid); wx.previewImage({ current:urls[0], urls: urls, }) } })“

2023-05-25 上传
4. 在setData时，可以将需要修改的属性整合成一个对象一次性进行修改，避免多次setData。 优化后的代码如下： ```js data: { goodsObj: {}, goods_id: null }, onLoad({ goods_id }) { console.log(goods_id); ...

let pics = rs2.data.goods[i].pics.splice(";");

2023-06-10 上传
这是一段 JavaScript 代码，意思是将 rs2.data.goods 数组中第 i 个元素的 pics 属性按照 ";" 进行分割，并将分割后的结果覆盖原来的 pics 属性。需要注意的是，splice() 方法实际上是用来删除数组中的元素，而不是...

$("#user").html(obj.uname); $("#head").attr('src','..'+obj.pics);

2023-05-13 上传
这是一段 JavaScript 代码，主要作用是使用 jQuery 操作 DOM 元素。 ... 第二行代码将 obj 对象中的 pics 属性的值添加到当前 ... 表示返回上一级目录，而 obj.pics 属性应该是一个相对路径，指向图片所在的位置。
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