年前忙着赶项目，也没时间更新，现在告一段落，因为是贷款类项目，涉及到审批验证等信息，不可避免的使用到了人脸识别、身份证验证、银行卡扫描等相关技术，这里就来聊聊这些吧 说明：我们使用的是融360（Face...教程里面说的比较详细，按照它们说的做就好了，然后压缩文件中有人脸识别以及身份证扫描的demo，银行卡demo需要单独要（貌似Face++官网现在都没有，只有签约才会给你）. 1....MGBankCard -> 银行卡扫描 MGLivenessDetection -> 人脸识别 MGIDCard -> 身份证扫描 MGBaseKit -> 上面三个都会用到的基础库 切记先集成MGBaseKit...集成人脸识别时遇到的一些问题 ? 问他们服务人员说是没添加coremotion框架导致的，可是我明明添加了，然后删除，重新添加一遍好了。 4....集成银行卡扫描遇到的一些问题 demo运行正常，但是集成到项目后显示白屏或者黑屏 demo中效果： ? 集成后效果： ? 解决方案： ? 重要：需要注意的问题 1.
1061700625/OpenMV_Face_Recognition ''' >> author: SXF >> email: songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行人脸识别...，可进行人脸注册、人脸检测与人脸识别 Pin7高电平一次，触发人脸注册；默认低电平 UART1（Pin1）输出调试信息 UART3（Pin4）输出识别结果，当识别成功后，返回“Find It...= 0: debug(res) return 1 def match(d0): # 人脸识别 dir_lists = os.listdir(...，但由于SD卡内无文件，无法匹配人脸 ?...按下F1按键，进入人脸注册模式，连续拍5张照存入SD卡（拍摄时绿灯快闪50ms，拍摄完绿灯闪1000ms） ? 再识别，可完成人脸识别（红灯闪1000ms）。
本文主要介绍了一种简单的人脸检测方法，通过随机裁剪图像并训练神经网络来检测人脸。该方法可以用于小规模数据集的人脸检测，并且可以通过调整代码来适应不同大小的数据集...
不多说了，直接代码吧： 生成AFLW_ann.txt的代码，其中包含图像名称 和 图像中人脸的位置（x,y,w,h）; ** AFLW中含有aflw.aqlite文件。...f: f.writelines("%s\n" % line for line in list_annotation) AFLW图片都整理到flickr文件下（含0,1,2三个文件），生成人脸的程序...（并且对人脸进行了左右镜像）： import os from PIL import Image from PIL import ImageFile # ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES
在crt显示时代，电子束在扫描图像的时候，并不是从显示器的边缘开始的，为什么了，因为如果正好100%从边缘开始我们就会看到显示边缘畸变，图像扭曲不正常，为了解决这个问题，就是加大扫描范围，而显示较小的范围...我们称这个现象为过扫描现象即overscan。 那何谓欠扫描，从字面意思理解就是欠缺扫描，即图像扫描不到位，扫描面积小于显示面积。直观的体验就是你看到的图像不满屏有黑边。...所以带来一个问题，在现在液晶或led电视模式下，正好的点对点显示是正好满屏，但这个取决于输入设备源如果输入的信号是1080p但显示点对点是720p就没办法点对点显示，这个时候就会出现电视扫描转换过程，即将...如果欠扫描就有黑边，如果过扫描就截图显示不完整，这时候调节输出模式，从欠扫描到过扫描直到正好显示完整为止。amd通常调节范围在10%内，国标5%。
人脸检测历险记 可能跟我一样，人脸检测是很多人学习图像处理的第一个自驱动型的任务，OpenCV刚上手没几天可能就想先跑一跑人脸检测，然后一个坑接着一个坑的往里跳。...上面用的是深度学习模型的人脸检测，但是在此之前还是稍微回顾下OpenCV自带的人脸检测器。...OpenCV自带的人脸检测 OpenCV自带了基于级联分类器的人脸检测模型，只能检测正脸，在前深度学习时代，效果已经是很好的了。...人脸卡通化 仅仅是人脸检测，显得略微有些没意思，所以在人脸检测的基础上，加点其他的更有意思的东西，比如上次刚玩过的卡通化。...，获取人脸框和人脸关键点的位置 稍微扩充下人脸框，进行卡通化操作 把卡通化后的人脸贴回原图中人脸的位置 完整效果 看一下完整的效果吧：【视频有声提示！】
该项目基于讯飞SDK实现的人脸检测，使用face++的webapi实现的人脸注册以及人脸识别。...所以在整个流程中应该包含以下几个步骤 人脸检测 （FD引擎） 即从摄像头预览中检测到人脸的存在，并且使用一个矩形框出人脸的范围。...人脸识别 （FR引擎） 当检测出人脸时，对人脸进行识别，如果人脸特征集合中存在该人脸信息，读取出该人脸信息及人员信息。...，检测图片中的人脸信息（人脸 Rect、角度），此处的 Rect 是图片中人脸位置的矩形。...第三步： 经过上述的两部，我们已经成功的从图片中识别到了人脸，并且将该人脸在图片中的位置获取到了，接下来我们要做的就是使用 FR 人脸识别引擎识别该位置人脸中的特征信息。 if (!
.xml文件路径为本地绝对路径，应用代码时需要修改。 代码如下： #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #in...
【前言】 在dn整体架构一文中提到了逻辑业务层包括BP管理、块扫描和目录扫描，文本就来聊聊块扫描和目录扫描的大概原理。 【块扫描】 块扫描主要是对dn上存储的所有block进行数据完整性校验。...又因为有了限速，一次完整的块扫描耗时是非常长的，为了避免扫描过程中，dn意外的重启，导致重新开始扫描，因此扫描过程中会定期将扫描的信息记录到磁盘文件中（游标文件），dn重启后读取该文件继续本次扫描直到扫描完所有的...与块扫描不同，目录扫描不会进行实际文件的读取，仅仅是扫描目录下的文件，从文件名去判断内存中是否存在对应的block。...---- 有几点需要注意： 与块扫描一样，dn启动时并不会立即启动目录扫描，而是等成功向nn请求到命名空间信息后，才初始化目录扫描。...【总结】 dn的块扫描和目录扫描一定程度上保证了数据的完整性。
对于人脸关键点检测和跟踪，有从传统方法向基于深度学习的方法转变的趋势。...近年来，卷积神经网络模型成为人脸关键点检测，主要是深度学习模型，并且大多采用全局直接回归或级联回归框架。这些方法大致可分为纯学习法和混合学习法。...纯学习方法直接预测人脸关键点位置，而混合学习方法则将深度学习方法与计算机视觉投影模型相结合进行预测。...Pure-learning methods 纯学习方法：这类方法使用强大的CNNs模型从人脸图像中直接预测关键点位置。...Las Vegas, NV (2016)）建立了一个密集的三维人脸模型。然后，采用迭代级联回归框架和深度CNN模型对三维人脸形状系数和姿态参数进行更新。
还记的这篇OpenCV即时上手可学习可商用的项目 接下来准备把其中的代码公开，欢迎一起交流学习 人脸识别是个说小不小的工程，在完成这个项目之前，先把人脸检测熟悉一下。...人脸检测用到的函数如下： void detectMultiScale( InputArray image, CV_OUT std::vector<Rect...; namedWindow("display"); imshow("display", img); /*********************************** 1.加载人脸检测器...******************************/ // 建立级联分类器 CascadeClassifier cascade; // 加载训练好的 人脸检测器（.xml）...='k') ; destroyWindow("display"); destroyWindow("face_detect"); return 0; } 效果如图： 打开相机进行人脸检测
基本概念 人脸是个人重要的生物特征，业界很早就对人脸图像处理技术进行了研究。人脸图像处理包括人脸检测、人脸识别、人脸检索等。...人脸检测是在输入图像中检测人脸的位置、大小；人脸识别是对人脸图像身份进行确认，人脸识别通常会先对人脸进行检测定位，再进行识别；人脸检索是根据输入的人脸图像，从图像库或视频库中检索包含该人脸的其它图像或视频...人脸检测与识别的应用 实名认证 人脸考勤 刷脸支付、刷脸检票 公共安全：罪犯抓捕、失踪人员寻找 3. 传统人脸检测与人脸识别方法 1）人脸检测 基于知识的人脸检测法。...它将典型的人脸形成规则库对人脸进行编码。通常, 通过面部特征之间的关系进行人脸定位。 基于模板匹配的人脸检测法。...该数据集包含有200K张人脸图片，人脸属性有40多种，主要用于人脸属性的识别。 5.
) nmap不加任何选项时，会扫描目标主机的在线状态、以及端口扫描。...①屏蔽ping协议扫描（-PN选项） 概念：通过nmap再进行其他扫描之前，都会对目标进行一个ping扫描，如果对目标没有ping，那么就会结束整个扫描过程。...屏蔽ping扫描的功能就是：在nmap扫描的过程中，不论目标主机能不能ping通，都要将整个扫描过程完成 格式：nmap -PN [目标] ②仅适用ping协议进行扫描（-sP选项） 概念...（-sT选项）：完成了3次握手的扫描称为“全开扫描” 半开扫描（-sS选项）：由于3次握手中，最后一步的意义不大，所以扫描的时候，第三步没有进行的扫描称为“半开扫描” 建议：建议使用半开扫描，因为这种扫描速度最快...端口扫描 nmap对端口的扫描一般采用TCP协议，并且不给出其它参数选项时，只默认扫描1000个端口 对目标端口扫描时，扫描到的端口状态有以下5种： open：应用程序在该端口接受TCP连接/UDP报文
1、简介 dirsearch是一个基于python3的命令行工具，常用于暴力扫描页面结构，包括网页中的目录和文件。...相比其他扫描工具disearch的特点是： 支持HTTP代理 多线程 支持多种形式的网页（asp,php） 生成报告（纯文本，JSON） 启发式检测无效的网页 递归扫描 用户代理随机化 批量处理 扫描器与字典...--扫描-子目录=SCANSUBDIRS, --扫描-子目录=SCANSUBDIRS。...扫描给定的-u|--url的子目录(以-u|--url分隔)。...扫描 -t THREADSCOUNT, --threads=THREADSCOUNT。
msfconsole 简称 msf 是一款常用的安全测试工具，包含了常见的漏洞利用模块和生成各种木马，其提供了一个一体化的集中控制台，通过msfconsole，...
、实时摄像头人脸识别、视频文件人脸识别 * @Description: OpenCV-4.1.1 测试文件 * @date: 2019年8月19日 17:17:48 * @version: V-1.0.0...* */ public class FaceVideo { // 初始化人脸探测器 static CascadeClassifier faceDetector;...，识别成功保存图片到本地 getVideoFromCamera(); // 2- 从本地视频文件中识别人脸 // getVideoFromFile();...// 3- 本地图片人脸识别，识别成功并保存人脸图片到本地 face(); // 4- 比对本地2张图的人脸相似度 （越接近1越相似） String basePicPath...： 2- 测试本地视频识别人脸 3- 测试本地图片人脸识别 4- 测试本地2张图片人脸的相似度 完结。
今天在做多媒体作业的时候需要实现JPEG压缩，其中一步就是将量化后的块做zigzag扫描。...1,64); % 将输入块变成1x64的向量 zigzagR = reshape(zigzag',1,64); b = aa(zigzagR); % 对 aa 按照查表方式取元素，得到 zig-zag 扫描结果
上一节我们通过VAE网络完成了人脸生成效果。VAE网络一个特性是会把人脸编码成一个含有200个分量的向量，反过来说在特定分布范围内的含有200个分量的向量就对应一张人脸。...，该新向量就会对应一个人脸，而且这个人脸就会同时具有人脸A和B的特点，如果我们增大参数alpha，那么生成向量对应的人脸特征就会更像人脸B，如果我们减少alpha的值，生成向量对应的人脸就更像人脸A....接下来我们看看如何实现人脸的转变特效，首先我们先出数据图片中选出具有特定特征的人脸图片，例如”戴墨镜“，然后使用编码器得出”戴墨镜“人脸图片的特征向量，然后我们再选取不带墨镜的人脸图片，计算其特征向量，...处于最左和最右边的图像时我们输入的两张人脸图片，中间人脸是将一边人脸图片对应的向量滑向另一边时所产生的人脸，我们注意到中间人脸图片是左右两张人脸图片特征的混合。...回到deepfake或zao这样的变脸应用，他们的原理就是先将计算原来视频中人脸变化所对应的不同向量，然后计算用户的人脸向量，然后将用户人脸向量”滑向“视频中人脸当前表情对应向量从而实现用户人脸展现出视频中人脸的同样表情
降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('d:\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml') # 探测人脸...，其他可以不写 scaleFactor= 1.01, #控制金字塔层数，通常范围1.01~1.5 参数越小，层数越多，结果越精确 minNeighbors = 1, #为5表示有5次重叠才认为人脸存在... minSize = (1,1),#寻找人脸的最小区域 ) # 处理人脸探测的结果 print ("{0}".format(len(faces))) for(x,y,w,h) in faces:
.imread("C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png")#读取图像 detector=MTCNN() face_list=detector.detect_faces(img)#人脸检测与对齐...(img,keypoints["mouth_right"],1,(0,0,255),2) cv2.imwrite("C:/Users/xpp/Desktop/result.png",img) 算法：人脸检测是将人脸区域检测与人脸关键点检测放在了一起...P-Net：Proposal Net，实现人脸候选框提取 R-Net：Refine Net，在P-Net输出结果的基础上进一步去除错误的候选框 O-Net：Output Net，与R-Net类似，最终输出人脸
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