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人像转漫画

在网上,以及一些视频软件里面,我们都可以看见将人像转变为漫画的软件,那我们可不可以自己来做一个呢!...思路分析 实现,我们需要人像转漫画,似乎我们自己写一个,以目前的能力来说,还不太现实,那我们只能去掉调用比人的了。经过查找材料,以及确定范围,于是,找到了比较好的方案。 1、我们调用某度的ai接口。...''' 人像动漫化 ''' request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-process/v1/selfie_anime" # 二进制方式打开图片文件...img= base64.b64decode(img_base64) with open('001.png', 'wb') as f: f.write(img) 以上,我们就完整搞定了人像转漫画的过程...'''人像动漫化''' request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-process/v1/selfie_anime" #

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《白皮书》:人脸识别系统的组成及面临的安全风险

人脸识别系统由六部分组成人脸与指纹、虹膜等生物特征均具有唯一性、难以复制性,采集和使用上具有非接触性、非强制性、多并发性、隐藏性和简单易用性等特点。...人脸识别系统主要由人脸采集、人脸检测、人脸图像预处理、人脸特征提取、人脸图像匹配、人脸图像识别等六部分组成。人像采集:主要是通过设备或模块,自动搜索、跟踪并拍摄人脸图像、视频流等。...人像检测:主要在采集到的图像、视频流中,准确标定出人脸的位置、大小、五官形象,并将有用的信息挑出来,用于人脸识别的预处理。人像预处理:基于人脸检测结果,对人脸图像进行处理并预特征提取。...人脸识别系统基于人脸的视觉、像素统计、图像变换系数以及图像代数等特征,对人脸器官特征数据进行提取,然后对人脸进行特征建模。...顶象最新发布的《人脸识别安全白皮书》显示,当前阶段人脸风险主要集中在人脸信息泄露、人脸识别算法不精准和人脸识别系统不安全等三个方面。人脸信息泄露。

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快速了解!人脸识别技术的概念与组成

2019年7月、10月,野生动物世界两次向郭某发送短信,通知年卡入园识别系统更换事宜,要求激活人脸识别系统,否则将无法正常入园。郭某认为人脸信息属于高度敏感个人隐私,不同意接受人脸识别,要求园方退卡。...人脸识别系统的组成 人脸识别系统主要包括六成部分,分别为:人脸采集、人脸检测、人脸图像预处理、人脸特征提取、人脸图像匹配、人脸图像识别。...人像采集:主要是通过设备或模块,自动搜索、跟踪并拍摄人脸图像、视频流等。 人像检测:主要在采集到的图像、视频流中,准确标定出人脸的位置、大小、五官形象,并将有用的信息挑出来,用于人脸识别的预处理。...人脸识别系统基于人脸的视觉、像素统计、图像变换系数以及图像代数等特征,对人脸器官特征数据进行提取,然后对人脸进行特征建模。...人像识别:人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较,根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。

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人脸识别的三类安全风险及四类防护思路

第二类,通过对人脸识别系统的攻击,实现人脸识别系统的终止。 阻塞:DDoS流量攻击方式阻塞识别与认证,使人脸识别系统失效。...篡改:远程入侵篡改人脸识别系统验证流程、信息、数据等,使虚假或无效人脸数据通过。认证, 劫持:通过劫持传输、验证、数据库等信息,将后台或前端的真数据替换为假数据,以实现虚假人脸信息的通过。...使用3D多维人像采集,让人像更加立体多维,从而避免人脸遭仿冒。 第二类,提升人脸识别精准度。...第三类,保障人脸识别系统安全性。...对人像识别做二次验证;防范API接口被篡改劫持,保证输出效果、生成网络效果的真实、发现设备和系统端口、通讯的异常;及时预警,防止灌入虚假人像、混淆真假人像、库内人像信息被篡改;保证人脸数据存储以及传输的完整性

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人员徘徊识别系统

人员徘徊识别系统利用现场已有的监控摄像头可以实时剖析监控画面中人员异常徘徊行为,当人员徘徊识别系统识别到特殊重要区域(危险区域)附近出现人员来回反复停留时,系统会立即搜抓拍预警并同步异常违规信息到后台,...这种情况下,人员徘徊识别系统应运而生。...人员徘徊识别系统对监控画面当中作业人员进行全天候7*24h实时监测分析,一旦发现监控画面当中人员行为出现异常情况,人员徘徊识别系统立即抓拍提醒后台人员并保存违规预警记录,有利于之后调查取证,进而更有效的协助后台人及时高效员解决问题...人员徘徊识别系统大大提升了现场预防安全水准,将智能安全性从处于被动管控转变成积极发现。

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Android OpenGL 实现“人像背景虚化”效果

VIVO 手机人像模式效果 人像模式的一般实现原理是,利用双摄系统获取景深信息,并通过深度传感器和图像分割技术准确分离主题与背景,随后应用人像增强处理和背景虚化算法,例如美颜、肤色优化以及基于深度信息的虚化等...,最终提供清晰突出的人像照片。...所以,人像模式的实现对于软件层面来说,关键还是有能精确输出带有深度(景深)信息的图像分割算法。...VideoMatting Demo:https://github.com/githubhaohao/AndroidVideoMatting 接下来,本文将教您如何利用人像分割和 OpenGL 的滤镜来实现人像背景虚化效果...照例先上效果图,OpenGL 实现的“人像背景虚化”效果 实现原理 “人像背景虚化”效果实现,首先获取到人像的 mask 图,然后基于这个 mask 图对人像进行保护,对背景做一些模糊(虚化)和一些高光的

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“刷脸”看健康码的电子哨兵,一旦遭破解,让你无路可走

通过人脸识别或健康码识别,完成核验身份信息、人像的比对,查验健康码、核酸检测时效、行程以及体温等多项防疫信息数据,同时与智能通道闸机、门禁联动管控。...疫情常态下,人脸识别安全尤为重要基于人脸识别的健康码智能设施更广泛地进入人们的视线和空前密集活跃期,同时利用人脸识别系统漏洞、绕过人脸识别系统的违法的行为逐渐多了起来。...通过一张贴纸、人像视频、3D 打印等等破解人脸系统的方式和新闻频繁地出现在新闻中。有网友反馈,社区住户戴帽子、墨镜、化妆后则小区门禁无法识别,导致未能正常出入。...用于疫情防控的人脸识别系统遭到破解,给企业和个人带来巨大的影响。...同时,保障通讯传输安全,防止防止被灌入虚假人像和信息、防止数据传输中被篡改,保证人脸数据存储以及传输的完整性。第三,提升人脸识别应用的预警性。

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