tencentcloud-faceid-detectface:在 Agent 中调用腾讯云 DetectFace 人脸检测

tencentcloud-faceid-detectface 是腾讯云慧眼人脸核身团队在 SkillHub 发布的 Agent Skill(v1.0.0),封装 IAI DetectFace:人脸框坐标、最多 120 人、可选属性与质量分,支持 Base64/URL 与本地图转码。需配置 TENCENTCLOUD_SECRET_ID/KEY 与 tencentcloud-sdk-python,通过 skillhub install 装入 Cursor 等 skills 目录后运行 scripts/main.py。适合在对话中做人脸有无、定位与质量评估的开发者。

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xby-head-person-detection:人头人体检测

xby-head-person-detection 是由 xby-skill 维护的 DeepSeek Harness (DSH) 插件,用于识别图片中的人头或人体。安装需通过官方命令行,使用前需先在小笨羊官网获取并配置 API 密钥。插件提供四种核心功能,包括设置密钥及三种检测模式(支持图片链接、BASE64 编码或本地文件路径)。该插件采用 MIT 许可证。

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基于MXNET实现的年龄性别识别

这个项目是一个基于深度学习的人脸年龄和性别识别系统。它使用了OpenCV、MTCNN(多任务级联卷积网络)进行人脸检测,以及一个预训练的模型来进行年龄和性别的预测。下面我会简要介绍如何运行和理解这些脚本。 ### 1. 环境准备 确保你已经安装了必要的Python库: ```bash pip install numpy opencv-python dlib mtcnn ``` ### 2.

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基于PaddlePaddle实现人脸关键点检测模型MTCNN

文章介绍了MTCNN(多任务卷积神经网络)用于人脸检测的过程,包括P-Net、R-Net和O-Net三个层级。P-Net用于生成候选窗口,R-Net进行精确选择并回归边界框和关键点,而O-Net则进一步细化输出最终的边界框与关键点位置。 项目源码托管在GitHub上使用PaddlePaddle 2.0.1实现。训练模型分为三步:首先是训练PNet生成候选窗口;接着使用PNet数据训练RNet进行

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