在一个python自动化project内,如果用一个脚本实现多个脚本按序执行,示例代码
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
Python3+OpenCV实现人脸采集、训练与识别的完整流程代码包
一套开箱即用的人脸识别开发脚本,基于Python3和OpenCV构建,包含人脸图像采集(调用本地摄像头)、样本数据训练(自动生成trainer.yml模型文件)、实时人脸识别(支持多张已训练人脸区分)、以及训练数据删除功能。所有依赖文件均已内置,包括haarcascade_frontalface_default.xml级联分类器和预编译的.pyc缓存文件;无需额外安装界面库,纯命令行交互操作,各模块独立为.py文件(如datasets.py、training.py、recognition.py、delFile.py),主流程整合在Aface_datesets_training_recognition.py中。训练效果随采集样本数量增加而提升,识别结果以姓名或ID标签形式输出,适用于入门学习、课程实验或轻量级身份验证场景。
OpenCV实现人脸检测功能
本文实例为大家分享了OpenCV实现人脸检测功能的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1、HAAR级联检测 #include <opencv2> #include <iostream> using namespace cv; #include <iostream> #include <cstdlib> using namespace std; int main(int artc, char** argv) { face_detect_haar(); waitKey(0); return 0; } void face_detect_haar() { Cascad
人脸检测的代码
人脸检测的一个程序,可以作为参考。对于新手来说很有参考价值
人脸检测
人脸检测
人脸检测,能检测出人脸
人脸检测,能检测出人脸。在opencv安装好的情况下加入人脸分类器。可以通过测试。
人脸检测与比对
LuxandFaceSDK检测人脸,比对两张照片是否同一人。速度相当不错。
LSTM时间序列神经网络预测MATLAB代码
MATLAB代码,直接运行,可以换数据。
Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 SVM回归
1. Matlab实现支持向量机的数据回归预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出,数据回归预测 3. 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据,暂无版本限制,推荐2018B及以上版本 注:采用 Libsvm 工具箱(无需安装,可直接运行),仅支持 Windows 64位系统
Matlab 基于BP神经网络的数据分类预测 BP分类
1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出(类别),数据分类预测 3. 评价指标包括:准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据,要求 Matlab 2018B及以上版本
ADRC控制器仿真 simulink 2017a版本
ADRC控制器仿真 simulink 2017a版本
matlab2020b ubuntu.txt
matlab2020b ubuntu 安装文件,有教程,看我博客。
基于蚁群算法的三维路径规划(matlab实现)
三维路径规划指在已知三维地图中,规划出一条从出发点到目标点满足某项指标最优,并且避开了所有三维障碍物的三维最优路径。现有的路径规划算法中,大部分算法是在二维规划平面或准二维规划平面中进行路径规划。一般的三维路径规划算法具有计算过程复杂、信息存储量大、难以直接进行全局规划等问题。已有的三维路径规划算法主要包括A*算法、遗传算法、粒子群算法等,但是A*算法的计算量会随着维数的增加而急剧增加,遗传算法和粒子群算法只是准三维规划算法。 蚁群算法具有分布计算、群体智能等优势,在路径规划上具有很大潜力,在成功用于二维路径规划的同时也可用于三维路径规划,代码采用蚁群算法进行水下机器人三维路径规划。
CNN和BP MNIST手写体数字识别.7z
由于MATLAB版本的问题,有的同学下载之后可能出错,不保证个别版本出错呀 包含BP和CNN程序。不依赖任何库,包含MNIST数据,BP网络可达到98.3%的识别率,CNN可达到99%的识别率。CNN比较耗时,关于CNN的程序介绍:https://blog.csdn.net/hoho1151191150/article/details/79714691
基于智能优化算法的双层优化求解(matlab代码)
除了数学规划方法之外,还可采用智能优化算法求解双层优化问题,一般在上层优化中采用智能优化算法,下层优化使用数学规划方法;也可以在上下层优化中都采用智能优化算法,这篇博客将进行详细介绍。算例依旧使用上面两篇博客中的线性双层优化问题,由于这个优化问题比较简单,我们采用最基础的粒子群算法进行求解。 资源包括三个部分: 1.基础粒子群算法的matlab代码 2.采用粒子群算法求解带约束的优化问题matlab代码 3.采用粒子群算法求解双层优化问题的matlab代码 智能优化算法无法避免的问题,即使是一个非常简单的目标函数,求出的结果也无法保证是全局最优,那么当目标函数变复杂时,情况将会更糟糕。现在对智能优化算法的研究非常多,各种动植物园算法、各种改进都层出不穷,但还是无法从根本上解决算法无法保证全局收敛的问题。 所以,只有在数学模型比较复杂,非线性条件很多,而且对结果的误差是可以接受的情况下,才建议使用智能优化算法进行求解。
调频连续波(FMCW)雷达二维FFT代码matlab
给出了二维FFT的详细仿真,雷达测速测距的注解
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