五行人系列 1 - 五行人出处
最编程
2024-04-16 12:07:08
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关于五行人的概念,我在上中专的时候就有类初期框架。我喜欢刨根问底,然后就是不断的深入,带出一大片东西出来。五行:木、火、土、金、水,对应的颜色是青、赤、黄、白、黑。我第一次看到的是在读《医宗金鉴》——四诊心法要诀,后面也去追寻了一些根源,但是都有局限性。中医是中国的,而我们的人种基本上都是属于黄色人种,在元、明、清三朝,中医的发展基本上就属于倒退了。所以现在的医书上的五行人基本上就是黄种人中的五行人,也可以说是二十五行人中五行人。但是《四诊心法要诀》里面的五行人描述,应该视为五正型。就是纯五行人来看待。
1、木形之人,其色必苍,身直五小,五瘦五长。
多才劳心,多忧劳事。软弱曲短,一有非良
2、火形赤明,小面五锐,反露偏陋,神清主贵。
重气轻财,少信多虑,好动心急,最忌不配。
3、土形之状,黄亮五圆,五实五厚,五短贵全。
面圆头大,厚腹股肩,容人有信,行缓心安。
4、金形洁白,五正五方,五朝五润,偏削败亡。
居处静悍,行廉性刚,为吏威肃,兼小无伤。
5、水形紫润,面肥不平,五肥五嫩,五秀五清。
流动摇身,常不敬畏,内欺外恭,粗浊主废。
问题来了,为什么会这么分,地球上黄种人、黑人、白人这三色人种比较好识别,青色人种经过我长时间的观察应该俄罗斯人或者蒙古人种。而棕色人种不属与纯色人种,青、黄、白、黑、四色人种都有了,而且比较强大,那么红色人种代表是那一部分呢,有的书上说印第安人是红色人种,但是所谓印第安人属于红色人种,其实是因为被发现早期的生活习惯,而被误认的。
真正的红色人种在哪了呢?为什么会有五行人?
预知后事如何,且看下回分解。
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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。