html 绘制 xyz 坐标，用 xyz 坐标绘制图表。
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[姿势估计] 实践记录：使用 Dlib 和 mediapipe 进行人脸姿势估计 - 本文重点介绍方法 2）：方法 1：基于深度学习的方法：。 基于深度学习的方法：基于深度学习的方法利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或递归神经网络（RNN），直接从人脸图像中学习姿势估计。这些方法能够学习更复杂的特征表征，并在大规模数据集上取得优异的性能。方法二：基于二维校准信息估计三维姿态信息（计算机视觉 PnP 问题）。 特征点定位：人脸姿态估计的第一步是通过特征点定位来检测和定位人脸的关键点，如眼睛、鼻子和嘴巴。这些关键点提供了人脸的局部结构信息，可用于后续的姿势估计。 旋转表示：常见的旋转表示方法包括欧拉角和旋转矩阵。欧拉角通过三个旋转角度（通常是俯仰、偏航和滚动）描述头部的旋转姿态。旋转矩阵是一个 3x3 矩阵，表示头部从一个坐标系到另一个坐标系的变换。 三维模型重建：根据特征点的定位结果，三维人脸模型可用于姿势估计。通过将人脸的二维图像映射到三维模型上，可以估算出人脸的旋转和平移信息。这就需要建立人脸的三维模型，然后通过优化方法将模型与特征点对齐，从而获得姿势估计结果。 特征点定位 特征点定位是用于检测人脸关键部位的五官基础部分，还有其他更多的特征点表示方法，大家可以参考我上一篇文章中介绍的特征点检测方案实践：人脸校正二次定位操作来解决人脸校正的问题，客户在检测关键点的代码上略有修改，坐标转换部分客户见上图 def get_face_info(image). img_copy = image.copy image.flags.writeable = False image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = face_detection.process(image) # 在图像上绘制人脸检测注释。 image.flags.writeable = True image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR) box_info, facial = None, None if results.detections： for detection in results. for detection in results.detections: mp_drawing.Drawing.detection = 无 mp_drawing.draw_detection(image, detection) 面部 = detection.location_data.relative_keypoints 返回面部 在上述代码中，返回的数据是五官（6 个关键点的坐标），这是用 mediapipe 库实现的，下面我们可以尝试用另一个库：dlib 来实现。 使用 dlib 使用 Dlib 库在 Python 中实现人脸关键点检测的步骤如下： 确保已安装 Dlib 库，可使用以下命令： pip install dlib 导入必要的库： 加载 Dlib 的人脸检测器和关键点检测器模型： 读取图像并将其灰度化： 使用人脸检测器检测图像中的人脸： 对检测到的人脸进行遍历，并使用关键点检测器检测人脸关键点： 显示绘制了关键点的图像： 以下代码将参数 landmarks_part 添加到要返回的关键点坐标中。
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卷积的意义--我见过最生动易懂的解释--就是在图像处理中，将两组分辨率不同的图像进行卷积处理，从而形成易于处理的平滑图像。卷积甚至可以用在考试作弊中，为了让照片中的两个人同时像，只要对两个人的图像进行卷积处理就可以了，这是一种平滑处理，但我们如何才能真正把这个公式与实际建立一种联系，也就是说我们能不能从生活中找到一个很方便具体的例子来表达这个公式的物理意义呢？ 有一个七品县令，喜欢打骂无赖，并有一个惯例：只要不犯大罪，只打一顿就放他回家，以示爱民如子。 有一种无赖，想扬名立万却又不抱多大希望，心想：既然扬不了好名，出了臭名也成啊。怎样才能出恶名呢？炒作！怎么炒作？找名人！他自然而然地想到了自己的长官--县令。 无赖于是在光天化日之下，站在县衙门口撒了泡尿，后果可想而知，自然是被请进堂上挨了板子，然后昂首挺胸地回家，躺了一天，哎！身体并无大碍！第二天照样如此，全然不顾行政长管的仁慈和衙门的尊严，第三天、第四天 ......每天去县衙领板子回来，还兴高采烈，坚持了一个月之久！这个无赖的名声像衙门口的臭气一样传遍了八方！ 县太爷噤了噤鼻子，愣愣地望着惊堂木案，皱了皱眉头，思考着一个问题：这三十块大木板怎么会不好用呢？......想想也是，当年这位大人金榜题名的时候，我数学考了满分，所以这道题至少今天得解出来： --人（系统！）会怎么样（系统！）之后会怎么样（输出！）人（系统！）被打之后会怎么样？ --有什么用，很疼！ --我问的是：会发生什么？ --取决于有多疼。就像这个无赖的体质，每天挨一板什么事都不会发生，连哼哼两声都不行，你看他那得意洋洋的样子（输出 0）；如果一次连打他十板，他可能会皱着眉头，咬着牙，硬是不哼一声（输出 1）；打到二十板，他会疼得脸都变形了，像猪一样哼哼唧唧（输出 3）；打到三十板，他可能会像驴一样嚎叫，一把鼻涕一把泪，求你饶他一命（输出 5）；打到四十板，他会大小便失禁，勉强哼哼（输出 1）；打到五十板，他连哼哼都不能哼一下（输出 0）--死！ 县官摊开坐标纸，绘制了一条以挨打次数为 X 轴、哼唱程度（输出）为 Y 轴的曲线： --"呜呼！这条曲线就像一座山，想不通，想不通。为什么那个无赖被打了三十天也不喊救命？ --哦，你打的时间间隔（Δτ=24小时）太长了，这样无赖一天承受的痛苦程度，没有叠加，始终是个常数；如果缩短时间间隔（建议Δτ=0。5 秒），那么他的疼痛程度就可以迅速叠加；等到无赖挨了三十下（t=30）时，疼痛程度已经达到他叫喊能力的极限，就会收到最好的惩戒效果，再多挨几下也不会手下留情。 --还是不太明白，为什么疼痛程度会在小时间间隔内叠加？ --这跟人（线性时变系统）对木板（脉冲、输入、激发）的反应有关。什么是响应？人收到板子后，疼痛的感觉会在一天内（假设，因人而异）慢慢消失（衰减），而不是突然消失。这样，只要中风的时间间隔较小，每次中风造成的疼痛就没有时间完全衰减，都会对最终的疼痛程度产生不同的影响： t 块大板造成的疼痛程度 = Σ（第 τ 块大板造成的疼痛程度 * 衰减系数）[衰减系数是 (t - τ) 的函数，请仔细品味] 数学表达式为：y(t) = ∫T(τ)H(t-τ)