使用Python进行面部合成

2018-11-22 640

一. 准备工作

1. 此程序使用的是 Face++ 的API,所以需要去Face++官网注册账号:

https://www.faceplusplus.com.cn/

2. 创建应用,获取 key 和 secret

dc917d82e926988e2b8974c7447c684c1436f816

3. 下载 simplejson 模块 ,使用pip就可以下载了

pip install simplejson

二. 程序思路

1. 使用 decect 接口,获取人脸关键点

接口详细文档:

https://console.faceplusplus.com.cn/documents/4888373

* return_landmark 参数不能为 0 不然不会返回人脸关键点

return_landmark

Int

是否检测并返回人脸关键点。合法值为：

2	检测。返回 106 个人脸关键点。
1	检测。返回 83 个人脸关键点。
0	不检测

注：本参数默认值为

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机器学习基础：(Python)训练集测试集分割与交叉验证

在上一篇关于Python中的线性回归的文章之后，我想再写一篇关于训练测试分割和交叉验证的文章。在数据科学和数据分析领域中，这两个概念经常被用作防止或最小化过度拟合的工具。我会解释当使用统计模型时，通常将模型拟合在训练集上，以便对未被训练的数据进行预测。在统计学和机器学习领域中，我们通常把数据分成两个子集：训练数据和测试数据，并且把模型拟合到训练数据上，以便对测试数据进行预测。当做到这一点时，可能会发生两种情况：模型的过度拟合或欠拟合。我们不希望出现这两种情况，因为这会影响模型的可预测性。我们有可能会使用具有较低准确性或不常用的模型（这意味着你不能泛化对其它数据的预测）。什么是模型的过度拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）？过度拟合过度拟合意味着模型训练得“太好”了，并且与训练数据集过于接近了。这通常发

2018-11-23

731

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2018-11-23

721

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3. 下载 simplejson 模块 ,使用pip就可以下载了

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1. 使用 decect 接口,获取人脸关键点

接口详细文档:

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Python数据可视化：2018年北上广深空气质量分析

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