小编Sim*_*Man的帖子

我正在使用OpenCV实现主动ASM/AAM,以使用OpenCV对面部图像进行分割(以进一步用于面部识别).我已经完成了ASM的规范实现(根据T. Cootes论文),我得到的结果并不理想,它并不总是收敛,当它确实没有捕获到某些边界时,我认为这是一个问题.局部结构的建模 - 即梯度剖面匹配.

现在我有点不确定接下来该做什么.与AAM相比,ASM是一种更简单且计算量更小的算法.我是否应该继续改进ASM(例如使用2D轮廓而不是1D轮廓,或者对不同类型的lanmarks使用不同的轮廓结构)或者直接使用AAM？

编辑:另外,您可以推荐哪些文章可以改进T.Cootes的原创作品？我知道它们有这么多,但也许今天有些技术被认为是规范的？

我正在紧密循环中实现双线性插值,并尝试使用SSE对其进行优化,但我从中获得零加速.

这是代码,非SIMD版本使用简单的向量结构,可以struct Vec3f { float x, y, z; }使用已实现的乘法运算符和加法运算符进行定义:

#ifdef USE_SIMD
    const Color c11 = pixelCache[y1 * size.x + x1];
    const Color c12 = pixelCache[y2 * size.x + x1];
    const Color c22 = pixelCache[y2 * size.x + x2];
    const Color c21 = pixelCache[y1 * size.x + x2];

    __declspec(align(16)) float mc11[4] = { 1.0, c11.GetB(), c11.GetG(), c11.GetR() };
    __declspec(align(16)) float mc12[4] = { 1.0, c12.GetB(), c12.GetG(), c12.GetR() };
    __declspec(align(16)) float mc22[4] = { 1.0, c22.GetB(), c22.GetG(), c22.GetR() };
    __declspec(align(16)) …

我正在尝试使用PyCharm来开发和调试numpy代码,我想有一个类似的工具来检查numpy数组.根据这个链接https://www.jetbrains.com/pycharm/features/scientific_tools.html有内置的numpy数组查看器.但是,当在调试器中停止时,我只能看到:

这是一个非常低级的代表.这真的是"阵列查看器"的含义,还是隐藏在某个地方的功能.

谢谢!