только непонятно +00:00 за что отвечает

Временная зона

%Z?

https://docs.python.org/3/library/datetime.html она тут просто (empty), +0000, -0400, +1030

%Z - это временная зона

Где она пустая?

У питона из коробки вроде бы только timezone.utc, для работы с временными зонами есть модуль pytz

Тут еще забавней - https://scinquisitor.livejournal.com/144241.html

Да уж... Сложно это адекватно воспринимать :)

Да уж... Сложно это адекватно воспринимать :)

Это сложно хоть как-то воспринимать

Это сложно хоть как-то воспринимать

Интересно, а будут встраиваться феминитивы в сами яп?

Интересно, а будут встраиваться феминитивы в сами яп?

врят-ли до этого дойдёт

Как можно собрать аргументы с неизвестным именем при объявлении класса? ( Class1( text = "000", num1 = 32), то есть я не знаю имена text, num1 и т.д.)

Как можно собрать аргументы с неизвестным именем при объявлении класса? ( Class1( text = "000", num1 = 32), то есть я не знаю имена text, num1 и т.д.)

**kwargs

Language: py3 Source: def test(**kwargs): print(kwargs) test(num1=2,num2=7) Result: {'num1': 2, 'num2': 7}

Также можно и с обычными аргами

Language: py3 Source: def test(*args): print(args) test(1,2,3,4,5) Result: (1, 2, 3, 4, 5)

@ResQNet Спасибо

Угу

Здравствуйте! Посоветуйте, пожалуйста, найти решение. Пишу дипломную работу с использованием распознавания лиц (библиотека opencv). Задача следущая: малина определяет лицо с камеры и ищет в БД этот фейс. Проблема заключается в том, что для каждого лица в БД может быть выделен только ОДИН образец

А можете описать подробнее в, чем конкретно проблема?

И Лучше dlib

А можете описать подробнее в, чем конкретно проблема?

Спасибо,что отозвались! Проблема в том, что как я понял, для более-менее однозначной идентификации человека на фото, нужно много образцов его лица для начала...

Это да Вы настраиваете нейронную сеть?

Или детектор ручками пишете?

Какие нибудь каскады хаара?

Это да Вы настраиваете нейронную сеть?

Нет, использую готовые модули. да, каскады

Спасибо,что отозвались! Проблема в том, что как я понял, для более-менее однозначной идентификации человека на фото, нужно много образцов его лица для начала...

ты прав, нужно как минимум создать модель, пока ты можешь максимум - посчитать евклидовы расстояния по метрикам. Но здесь погрешность будет очеснь высокая

на opencv без обучения ты не сможешь идентифицировать нормально "разность" лиц

https://github.com/ageitgey/face_recognition

Да, и каскады хаара, если я ничего не попутал, они для распознавания ещё подойдут, а вот для сверки - кажется нет

Потому что

Если два шаблона (уши лапы и хвост) одинаковые Это не значит, что одинаковые люди

ты прав, нужно как минимум создать модель, пока ты можешь максимум - посчитать евклидовы расстояния по метрикам. Но здесь погрешность будет очеснь высокая

Угу... я просто исходил из того, что если findface так умеет, то может и у меня получится что-то такое :)

можешь взять пример, там есть true/false из коробки по определению человека

А вот find face

Он тоже выделяет лицо

А выделяет ли он одинаковыми прямоугодьниками одинаковые лица? - кажется нет

А выделяет ли он одинаковыми прямоугодьниками одинаковые лица? - кажется нет

распознавание лица это вообще о другом

https://github.com/ageitgey/face_recognition

спасибо, гляну..

compare_faces

это тебе нужно)

а разве товарищу надо не сравнивать лица?

распознавание лица это вообще о другом

я сейчас решаю похожую задачу, только вот помимо прочего пытаюсь сам метрики оптимальные собрать

о, там есть compares

Александр, а можно я тебе в личку напишу

?*

у меня тоже похожая задача)

А вот ещё мысль появилась (может не очень умная, но всё же), если взять одно фото и деформацией сделать из него 100 других (поворачивать лицо, добавлять шум и тень), а потом этим обучить сеть?

это поможет

это стандартная процедура

когда ты из маленького количества данных делаешь больше

проблема в том, что у тебя слишком мало данных

сильно измененное, моё лицо похоже на лицо еще сотни человек

А вот ещё мысль появилась (может не очень умная, но всё же), если взять одно фото и деформацией сделать из него 100 других (поворачивать лицо, добавлять шум и тень), а потом этим обучить сеть?

Сами повороты и деформации будут шумами, причем это будет ужасно грязный датасет) Тогда как информацию о части профиля ты не достанешь, а расплющищь нос, губу, неестественно челюсть - и будет потом у тебя сеть выбирать из похожих инвалидов или алкашей)))

ну разве что руками будешь дорисовывать естественные данному человеку черты лица)))

ну разве что руками будешь дорисовывать естественные данному человеку черты лица)))

печалька. А что там на счет dlib? Чем лучше?

печалька. А что там на счет dlib? Чем лучше?

вам сударь с 1 фото ничто не поможет

все одинаково плохо)

вам сударь с 1 фото ничто не поможет

Тогда придется переписать цели диплома)

попробуй просто face recognition, сравнение лиц из коробки с включенным cnn

может реально тебе хватит

преподам скажешь что бы бошкой не вертели и смотрели ровно в камеру)

преподам скажешь что бы бошкой не вертели и смотрели ровно в камеру)

:D

Просто идея была такая, что камеры бы работала на вахт общежития и вахтерше сразу бы писала живет здесь человек или нет на основании БД студенческих..

а там только по одной фотке

не получится

тогда делай так

напиши софтину, которая каждый раз при срабатывании как его правильно, турникета, делала снимок с камеры и отправляла его в базу

либо

делала снимок с базы, вычисляла какие-то метрики, типо фокальных точек

и отправляла его в базу

в какой-нибудь jsonчик эти метрики запихнуть

и через пару дней у тебя появится дохрена данных

собственно, проблема только в том, что все зайцы, которые в эти дни пролезли - будут программой чекаться как НЕ зайцы, а все остальные, даже если с рабочим пропуском- идут лесо

м

как тебе?

и через пару дней у тебя появится дохрена данных

Это отличное решение, но у нас нет турникетов :(

тогда повесить/перевесить камеру туда, куда идут те, кому можно ходить в общагу, и на эти дни запретить проход гостей

скажем, в холл, на лестницу 1 этажа