跳至主要內容
使用opencv进行人脸检测

对特定图像进行识别，最关键的是要有识别对象的特征文件。OpenCV已经内置了人脸识别特征文件，我们只要使用OpenCV的CascadeClassifier类即可进行识别。 语法： https://github.com/opencv/opencv.git 在这里可以下载特征文件，在data目录下 识别对象变量 = cv2.CascadeClassifier(特征文件)、、 识别对象 识别结果变量 = 识别对象变量.detectMultiScale(图片，参数1，参数2，。。。) 参数有： 　　1、scaleFactor: 其原理是系统会以不同的区块大小对图片进行扫描，在进行特征对比。此参数用户设置区块的改变倍数，如无特别需求，一般设置为1.1 　　2、minNeighbors 此为控制误检率参数，默认值为3 　　3、minSize 设置最小的识别区块 　　4、maxSize 设置最大的识别区块 　　5、flags 此参数设置检测模式，可取值如下： 　　　　　　cv2.CV_HAAR_SCALE_IMAGE 按比例检测 　　　　　　cv2.CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING 利用Canny 边缘检测器排除一些边缘很少或很多的图像区域 　　　　　　cv2.CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT 只检测最大物体 　　　　　　cv2.CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH 只做初步检测 face = faceCascade.detectMultiScale(image,scakeFactor=1.1,minSize=(10,10),minNeighbors=5,flags = cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE) detectMultiScale 方法可以识别多个面部，返回值是一个列表 for (x,y,w,h) in face: x,y 表示面部区域的左上角x,y坐标；w,h表示面部区域的宽度和高度

爱喝水的木子...大约 2 分钟AIpythoncv检测
利用paddle的声学模型合成tts声音
"""
conda create -n audio python=3.7
conda activate audio
conda install -y -c conda-forge sox libsndfile bzip2
pip install pytest-runner -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
pip install paddlespeech -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
"""

import paddle
from paddlespeech.cli import TTSExecutor

tts_executor = TTSExecutor()
wav_file = tts_executor(
    text='今天天气挺好的',
    output='output.wav',
    am='fastspeech2_csmsc',
    am_config=None,
    am_ckpt=None,
    am_stat=None,
    spk_id=0,
    phones_dict=None,
    tones_dict=None,
    speaker_dict=None,
    voc='pwgan_csmsc',
    voc_config=None,
    voc_ckpt=None,
    voc_stat=None,
    lang='zh',
    device=paddle.get_device())
print('Wave file has been generated: {}'.format(wav_file))
爱喝水的木子...小于 1 分钟AIpaddlepaddlepythontts