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腾讯人脸识别接口常见问题解析——人脸搜索相关

【用户问题】:希望在使用人脸库结合人脸搜索的时候能返回图片。 【答】: 很抱歉暂时不能啊! 但是,我们还是希望能实现用户桑迪的想法的啊,所以我尝试给出如下两个解决办法。 image.png 不过,熟悉下文档总是好的嘛(因为我们的文档也不定期更新哦)o( ̄▽ ̄)o 好消息要说一下,如果您只是想可视化人脸搜索的历史操作,您可以移步人脸搜索控制台: image.png 腾讯于 2019年8月1 号新增了人脸搜索的可视化操作界面。 接口不是返回了一堆参数嘛, 我们看看接口返回了啥,举个栗子吧。 小编在自己的人员库里搜索爱豆朴树。 比如,人脸相似搜索,还可以多张脸一起搜索,最多支持到10张,能最多搜出来100张哦。 image.png 下回再见!! 这插图怎么变小啊,太大了8.

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人脸识别人脸检测PHP接口使用

背景 使用PHP调用人脸检测的接口 PHP 5.6.33 版本及以上 环境搭建 官网链接:https://github.com/TencentCloud/tencentcloud-sdk-php 参考链接 dll/php_curl.dll.html PHP 其中,我的PHP下载版本 image.png phpEnv image.png php_curl.dll image.png 详细操作 接口链接 测试图片链接 http://cms-bucket.ws.126.net/2019/03/29/b9cf03a82b9b4a29a7f6af3e89f77afa.jpeg [un6shiwtz.png] 把接口代码复制出来 [image.png] image.png 下面使用命令行运行也可以成功了 image.png 总结 这就是PHP 人脸识别人脸检测与分析接口的调用,其中也是涉及到挺多的细节,需要不断的去学习,

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    基于腾讯优图强大的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务

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    人脸识别接口使用笔记

    后付费有八个接口收费,其中人员库管理有多个子接口,仅创建人员和增加人脸收费,两个子接口的调用量合并计入人员库管理的计费。 image.png 人员库管理有多个子接口,仅创建人员和增加人脸收费,两个子接口的调用量合并计入人员库管理的计费。 付费方式细节如下: image.png

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    人脸识别案例:接口返回“图片中没有人脸

    导语 腾讯人脸识别产品基于腾讯优图强大的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人员查重、静态活体检测等多种功能,主要以公有API的方式,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务 image.png 案例背景 用户在使用人脸识别各类功能接口时,入参必填项一定包含“图片”这一选项,支持base64和URL链接两种方式传入。 某些特殊情况,会导致接口返回“图片中没有人脸”的返回值,很多用户会疑惑,为什么人眼视觉的确看到图片中是存在人脸的,而产品识别不出来呢? 【简洁的方法二】接口入参“NeedRotateDetection”设置为1。现在人脸识别从产品功能层次支持对旋转人脸识别,只是会带来一定的识别耗时增加的影响。 总结 人脸识别作为AI领域最为成熟、商业化也作为广阔的方向,一直在蓬勃发展的过程中。腾讯人脸识别功能丰富,服务稳定,欢迎大家使用。当然,如果大家遇到badcase,也请对行业对产品多包容一些。

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    腾讯人脸识别应用实践

    为什么这个章节,一上来先谈计费,因为通过计费,我们可以更直接的认清楚“人脸识别” 的核心功能,同时也是需要强调,“人脸识别”产品的报价还是需要从客户应用场景出发,才能给出更合理的报价;(如下示例;腾讯人脸识别后付费计价概述 人脸比对&人脸验证: (腾讯产品特点) 在腾讯存在这样一个产品特殊点,所以做特殊的说明,就是在1:1人脸识别场景下,是有两个服务的,一个是人脸比对,一个是人脸验证。 “此人” 是否是“人员库”中的某个人,这个功能是和腾讯人脸识别下“人员库”接口打通的。 这意味着,如果我们在架构中,“人员库”是依赖腾讯的功能,建议使用人脸验证(接口集成),如果在应用架构中,“人员库” 是独立腾讯之外的自建或者第三方的,我们选择人脸对比实现相似度输出即可,通过自建逻辑完成整个过程 此外,还提供各种 API 接口,满足客户在不同场景下的实名认证需求。 以上是今天分享内容,欢迎同学们交流沟通

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    Python创建接口项目(FastAPI)及人脸识别

    前言 我们要实现一个人脸识别的功能,人脸识别的都是调用本地的图片,所以我们搭建一个接口服务来提供图片的上传。 接口 一般接口 接口使用FastAPI框架 https://fastapi.tiangolo.com/zh/#_4 注意 该框架需要Python 3.6 及更高版本 环境变量中添加 KEY VALUE q=somequery 这样我们的接口服务就搭建好了。 ,人脸的特征等功能。 接口对接人脸识别 # -*- coding:utf-8 -*- import uuid import uvicorn import os from fastapi import FastAPI, File

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    人脸识别案例:接口返回“图片下载错误”

    导语 上一篇介绍了腾讯人脸识别产品基本功能、使用场景和体验demo等,并详细介绍了接口返回“图片中没有人脸”的原因与解决方案。本篇作为其姊妹篇,将详细探讨接口返回“图片下载错误”的案例情况。 案例背景 用户在使用人脸识别各类功能接口时,入参必填项一定包含“图片”这一选项,支持base64和URL链接两种方式传入。当用户选择URL入参时,偶有返回“图片下载错误”的错误码。 人脸识别产品服务本身问题 当然,如果出现了某一时间段内,下载超时普遍增多,也有一定可能是腾讯人脸识别下载代理本身的问题。 这样腾讯人脸识别服务器就无须下载图片,自然就没有下载超时,服务器会将用户传入的base64解码还原成图片。 总结 通过这篇文章的阐述,希望大家能够明确“图片下载错误”的根本原因和解决方案,也多多使用腾讯人脸识别产品哈。

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    java 百度人脸识别 接口代码

    java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; import java.util.List; import java.util.Map; /** * 说明:获取百度人脸识别 * @param ak - 百度官网获取的 API Key * @param sk - 百度官网获取的 Securet Key * @return assess_token

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    人脸识别

    降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('d:\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml') # 探测人脸 # 根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。 ,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:

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    基于OpenMV的人脸识别,支持人脸注册、人脸检测、人脸识别

    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)。

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    人脸识别

    1.人脸识别的难点 用户配合度 相似性 易变形 2.人脸识别的评测方法 LFW数据集(Labeled Faces in the wild):该数据库工有13233幅图像,其中5749个人,1680人有两幅及以上的图像 该数据库采集的是自然条件下人脸图片,目的是提高自然条件下人脸识别的精度。

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    腾讯人脸识别接口常见问题解析——静态活体检测相关

    与动态活体检测不同,静态活体检测是指判断静态图片是真实客户行为还是二次翻拍,用户不需要通过唇语或摇头眨眼等动作来识别。一般应用在防攻击不高的场景中。 如:ImageFacedetectFaid,顾名思义,就是人脸检测失败了。为什么会人脸检测失败呢? 一般是因为: 照片质量太低,过曝、过暗,色差大,甚至中没有人脸。 image.png 人脸静态活体检测常见问题解析 最近关于人脸识别子产品的静态活体检测遇到有用户反映接口调用后返回值为0的问题。 参考官方文档可知: 与动态活体检测的区别是:静态活体检测中,用户不需要通过唇语或摇头眨眼等动作来识别。 如果对活体检测有更高安全性要求,请使用人脸核身·智慧眼产品。 如果是安全要求级别较高的支付或者政务类用途使用的话,请使用人脸核身·智慧眼产品。。

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    如何基于Python实现人脸识别AI接口的开发?

    大家知道我们的人脸识别已经在进行内测了,并会在不久的将来于EasyCVR及EasyGBS中进行测试。 目前人脸识别AI是基于Python实现,在输入RTSP流的时候会直接开始识别人脸,并进行对比人脸的相似度,来判断是不是同一个人。 face.face_search_from_video(path) def face_search_from_video(self, video_path, model='hog'): ''' 从一段视频中逐帧进行人脸识别 waitKey(1) # out_video.write(frame) ret, frame = input_video.read() 以上方法是直接使用RTSP流来进行人脸识别 ,如果想要进行所有的语言都要识别人脸,最快的方法就是将人脸识别做成http接口用来调用,所以就要分离各个识别的方法。

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    人脸图像识别(python人脸识别技术)

    python人脸识别 人脸识别的崛起 什么是人脸识别 人脸识别技术的应用和发展 python人脸识别 导入库 实现代码 人脸识别的崛起 什么是人脸识别 人脸识别是将采集到的数据信息,根据人脸特征信息进行比对 不过肯定的一点是,你的人脸识别首先要将人脸转化为计算机可以识别的数据,人脸识别其实就是计算机方面的数据识别人脸识别技术的应用和发展 谈到应用,我的第一映像就是手机上的人脸识别解锁,目前在学校公寓里面也有人脸识别的机器,我记得首先是收集了我们学生们的照片,应该是存入数据库的,我们学生的信息,包括学号,以及所在系等等 目前国内的镜像源有如下: 阿里 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple 我们可以有这个思路,这里只是给大家简单介绍一下python的这个人脸识别库。当然也会有其他的编程语言的实现人脸识别。 后期会写出动态拍照人脸识别

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    腾讯人脸识别开发微信小程序

    一、实现方式 前端调用相机组件实现人脸在线采集,通过采集到的人脸图片的base64字符串调用开发侧实现的腾讯人脸识别函数,然后将识别结果回调到小程序页面中。 文件,新增 cloudfunctionRoot 字段,值为刚才创建的本地函数根目录名称 image.png image.png 第三步:创建人脸识别函数并配置tencentcloud-sdk-nodejs from 194 contributors and audited 186 packages in 13.832s found 0 vulnerabilities image.png 第五步:在人脸识别函数目录下的入口文件 index.js中实现人脸识别-人脸检测与分析的API调用Demo,然后上传Demo至云端 // 函数入口文件 const cloud = require('wx-server-sdk') // 引入开发服务的内核 var that=this",然后再嵌套函数,如wx.request中使用"that.setData"来传递数据 camerac.json { "navigationBarTitleText": "开发人脸识别在线测试

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    Android人脸识别识别人脸特征

    本文我们接着来看看,在完成了人脸注册之后我们该如何识别出用户的人脸特征,从而通过人脸识别获取用户信息。 人脸识别的全部流程集成在官方 Demo 的 DetecterActivity 文件中。 还是来了解几个概念 人脸追踪 FT 年龄检测 Age 性别检测 Gender 其中人脸追踪 FT 与人脸检测 FD 功能基本一致(甚至代码基本都是相同的),Age 引擎用于识别年龄,Gender 引擎用于识别性别 识别流程 整体上比人脸注册还要简单,官方提供了很好的封装供我们使用,我们来看看流程。 上次我们已经介绍过 AFR_FSDK_ExtractFRFeature 特征提取接口,我们就不再赘述了。

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    java 百度人脸识别接口调用配置

    /**人脸识别处理中方法 * @param * @throws Exception */ @RequestMapping(value="/faceRecognition") @ResponseBody PageData(); upd = photoService.findFace(pd); if("1".equals(times)) { //第一次存,第二次根据两个base64进行头像识别 { errInfo = "success"; upd.put("STATE", "yes"); photoService.editFaceState(upd);//更新识别状态 java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; import java.util.List; import java.util.Map; /** * 说明:获取百度人脸识别 * @param ak - 百度官网获取的 API Key * @param sk - 百度官网获取的 Securet Key * @return assess_token

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    LBPH人脸识别

    cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()#LBPH人脸识别 特征图像划分为一个个单元格时,每个单元格在水平方向上的像素个数 grid_y表示将LBP特征图像划分为一个个单元格时,每个单元格在垂直方向上的像素个数 threshold表示在预测时所使用的阈值,如果大于该阈值,那么没有识别到任何目标对象 ) src表示输入图像 labels表示标签 label, confidence=cv2.face_FaceRecognizer.predict(src) src表示输入图像 注意:置信度评分用来衡量识别结果与原有模型之间的距离

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    树莓派人脸识别实际应用:人脸识别门禁

    在上一篇文章树莓派调用百度人脸识别API实现人脸识别,我们完成了树莓派人脸识别的基础环境配置,人脸识别功能也测试成功了,现在我们做一个小小的案例来实际应用一下,我们想树莓派人脸识别成功后,发送蓝牙串口数据给 import base64 import time import bluetooth from bluetooth_test import bt_open,servo_init,bt_close #百度人脸识别 SECRET_KEY ='9wOlqd4sPvLc7ZKtLxMlBVkcikXHZ4rz' client = AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)#创建一个客户端用以访问百度 def go_api(image): result = client.search(str(image, 'utf-8'), IMAGE_TYPE, GROUP);#在百度人脸库中寻找有没有匹配的人脸 getimage()#拍照 img = transimage()#转换照片格式 res = go_api(img)#将转换了格式的图片上传到百度

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    python人脸识别

    目录 1 读取图片 2 将图片灰度转换 3 修改图片尺寸 4 绘制矩形_圆 5 人脸检测 6 检测多张人脸 7 检测视频中的人脸 8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 8.2 人脸识别 1 读取图片 8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 import os import cv2 import sys from PIL import Image import numpy as np def getImageAndLabels face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.train(faces,np.array(ids)) # 保存文件 recognizer.write('trainer.yml') 8.2 人脸识别 (gray) for x, y, w, h in faces: cv2.rectangle(reSize, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 人脸识别 相关资料借鉴可下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1OFf2rWRA1_vKMFuuVpkwGw 提取码:azqj 我的博客即将同步至腾讯+社区,邀请大家一同入驻:https

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