前期的文章我们分享了人脸的识别以及如何进行人脸数据的训练，本期文章我们结合人脸识别的
模型进行人脸年龄的检测
人脸年龄的检测步骤
1、首先需要进行人脸的检测
2、把检测到的人脸数据给年龄检测模型去检测
3、把检测结果呈现到图片上
2025年04月07日
前期的文章我们分享了人脸的识别以及如何进行人脸数据的训练，本期文章我们结合人脸识别的
模型进行人脸年龄的检测
人脸年龄的检测步骤
1、首先需要进行人脸的检测
2、把检测到的人脸数据给年龄检测模型去检测
3、把检测结果呈现到图片上
2025年04月07日
本案例需要一定的Python编程基础并掌握OpenCV基本使用。
时间仓促：初略编写文档2025年04月07日
本项目使用Python开发了一个基于OpenCV与Tkinter的人脸识别考勤系统。系统具备实时视频捕捉、人脸录入、识别考勤、考勤统计、迟到与早退判断等功能，并可将考勤记录导出为CSV文件。
2025年04月07日
使用dlib，OpenCV和Python进行人脸识别—人眼瞌睡识别
前期文章我们分享了如何使用python与dlib来进行人脸识别,以及来进行人脸部分的识别，
如下图，dlib人脸数据把人脸分成了68个数据点，从图片可以看出，人脸识别主要是识别：人眉，人眼，人鼻，人嘴以及人脸下颚边框，每个人脸的部位都有不同的数据标签从1-68
当我们识别出人脸的这68个点，可以通过访问不同的数据点来检测到人脸的部分数据
2025年04月07日
作者：symon
AIGC 热潮正猛烈地席卷开来，可以说 Stable Diffusion 开源发布把 AI 图像生成提高了全新高度，特别是 ControlNet 和 T2I-Adapter 控制模块的提出进一步提高生成可控性，也在逐渐改变一部分行业的生产模式。惊艳其出色表现，也不禁好奇其背后技术。本文整理了一些学习过程中记录的技术内容，主要包括 Stable Diffusion 技术运行机制，希望帮助大家知其所以然。
2025年04月07日
目前，基于CNN和Transformer的医学图像分割面临着许多挑战。比如CNN在长距离建模能力上存在不足，而Transformer则受到其二次计算复杂度的制约。
2025年04月07日
m4 mac mini已经发布了一段时间，针对这个产品，更多的是关于性价比的讨论，如果抛开各种补贴不论，价位上和以前发布的mini其实差别不大，真要论性价比，各种windows系统的mini主机的价格其实是吊打苹果的。
2025年04月07日
近几年有关U-Net的研究是越来越火了，创新也是越来越难做，不过今年新技术KAN的出现给我们创造了一个新的突破口，特别KAN+UNet这种结合已经在医学图像分割等视觉任务中实现了超常发挥。
从多方面来讲，这种方法不仅可以增强模型对复杂特征和模式的捕捉能力，提高分割精度，还能通过优化参数和计算过程，提升模型的效率。更牛的是它还