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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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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

    Exploer在线工具中,体验全量接口的调用,每个接口每个月有一定的免费调用额度。 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? 解决方案 1.接口参数设置 检测是否是因为设置了MinFaceSize导致“图片中没有人脸”: 首先,可以利用“人脸检测与分析”在线接口调用,检测图片中人脸大小,即Width与Height两个出参,分别代表人脸宽度和长度 【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。

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    虹软发布免费人脸识别SDK:支持年龄、性别识别

    AlphaGo拔掉网线也强大、iPhone X没有网络依旧可解锁,在国内虹软则免费开放了其支持离线的人脸识别技术,而且除了检测、跟踪、识别功能,现在也支持对年龄与性别的识别。 ? 而其开放的人脸认知引擎则给企业带来了绝对的AI应用工具。来想象一下,离线的人脸识别引擎可以在哪些场景具有优势: ? 机器人识别人物:无需网咯,机器人可以识别家人、客户、识别人物性别、年龄,从而提供不一样的差异化服务,喊一声阿姨、叫一声小朋友、欢迎VIP用户是不是更为亲切呢。 人脸门禁与闸机:固定的场所,确定的人员,刷脸即可。 智能家居:人脸门锁,人脸灯控、人脸音响已不用多说,您可能有更多想象 社区监控:社区门禁、安保报警、黑名单监控,人脸识别打造智慧社区 …… 面对人脸识别应用的深入,现在算法与行业事实上都已有了足够的准备,

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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云人脸识别下载代理本身的问题。 不过从人脸识别产品发布至今,从未发生过下载代理服务不稳定导致大面积报错,一方面是因为人脸识别产品的服务保证稳定性、高可用性等,另一方面是人脸识别对现网各种报错情况有实时监控和告警,大盘的整体监控情况一直很稳定 这样腾讯云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。

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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

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    腾讯云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 腾讯云于 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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    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

    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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    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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    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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    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

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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 : f = open('faceimage.jpg','rb') img = base64.b64encode(f.read()) return img #上传到百度api进行人脸检测 def go_api(image): result = client.search(str(image, 'utf-8'), IMAGE_TYPE, GROUP);#在百度云人脸库中寻找有没有匹配的人脸 f.close() return 1 if result['error_msg'] == 'pic not has face': print('检测不到人脸

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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 /trainer.yml') # 准备识别的图片 img = cv2.imread(r'E:/girl.jpg') # 将图片缩小至原来的1/2 height, width = img.shape[: (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

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    LDA人脸识别

    cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.FisherFaceRecognizer_create()#人脸识别 predict_image) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() label= 1 confidence= 10647.989937693492 算法:LDA人脸识别是一种经典的线性学习方法 , num_components[, threshold]]) num_components表示使用Fisherfaces准则进行线性判别分析时保留的成分数量,默认值是0 threshold表示进行识别时所使用的阈值

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