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315 曝光,进店瞬间偷走你的“”,自动分析心情

3·15晚会曝光科勒卫浴、无锡宝马汽车4S店等商家安装了万店掌、瑞为、悠络客、雅量智能等企业的智能,在用户不知情前提下,悄悄获取其个信息以及分析,可能你在进店的几秒内,远方电脑那已知道你的性 记者在走访科勒卫浴门店时,发现我们日常随处可见的,内有乾坤,这些功能,一旦顾客踏入科勒卫浴的门店,就会被捕捉和记录信息,以后科勒卫浴都会知道你去了哪家店、去了几次。 科勒卫浴的提供商是万店掌,记者在后台查看到自己进入门店后,不到两分钟,就被抓拍了三次,虽然角度不同,但其编号都是相同,不同门店的信息编号也相同,与记者同一时间段进入科勒卫浴门店的其他顾客也一样 据万店掌工作员表示,其率非常高,不戴口罩的率有95%,戴口罩的话约 80%-85%。”在完全不知情的情况下,系统自动分析出顾客的性、年龄、戴不戴眼镜、亚洲、心情是不是平静。 科勒连夜拆除设备,个无法连夜拆除的设备做断电下线处理,并承诺对该设备的使用仅作到店数统计,对采集的信息不做保存、分析及转移。?悠络客自查:?

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python-opencv与树莓派跟随()

github.comluyishisiThe_python_code.git文件夹是face-gensui简述:使用python-subprocess多线程模块相链接,本项目主要用在树莓派上所以需要调用的函数与普通 所使用文本文件进行数据沟通,简单粗暴,文件2.py功能是将目录下的5.jpg进行解析,将的位置的重心存储在文件weizhi.txt文件中,然后就比较相对位置的差,就能得出应该与移动的位置。 本项目还未链接舵机用于转,仅处理计算信息,将每次的重心存储在文件中,方便未来进行增加舵机改进成为实际的转。  ,欲测试整体不断相对位置功能请运行lianxuzhibo.py文件 python lianxuzhibo.py,如果环境上没有大问题的话应该能在该目录下出现5.jpg图片文件,如果存在,则会进行 ,建立一个weizhi.txt文件,存储每次位置的重心,首先核心代码是opencv-face,请看start目录下的2.py#coding=utf-8import cv2import cv2.cv

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    Python 调用进行

    之前发过一篇关于对图片上检测的博客。 链接:https:blog.csdn.netweixin_43582101articledetails88702254 本篇则是讲解通过计算机并捕捉位置。 bb), (0, 0, 255), 2, 8, 0)cv2.imshow(detected faces, bgr) # cv2.rectangle 用矩形把找到的形状包起来return bgr打开本地 capture = cv2.VideoCapture(0) # VideoCapture 读取本地视频和打开height = capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT , cv2.VideoWriter_fourcc(D, I, V, X), 15, (np.int(width), np.int(height)), True)# cv2.VideoWriter 保存视频

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    JavaCV的实战之八:

    本篇概览本文是《JavaCV的实战》的第八篇,前面的操作夯实了的帧和流处理的基本功,接下来开始实现一些常见的CV能力,就从本篇的开始吧OpenCV中常用的是基于Haar特征的级联分类器 ,本篇借助JavaCV来使用该分类器实现简单的设计编码之前先把要做的事情梳理一下:功能可能用在多个场景:窗口预览、推流、存文件都可能用到,所以功能的代码最好独立出来,不要和预览、推流这些代码写在一起 ,如下图,的接口DetectService会作为每个应用的成员变量存在:服务不仅是,今后还有、物体等等,所以设计一个服务接口DetectService, 、物体这些类都是这个接口的实现,如下图所示,对于预览、推流、存文件这个应用的代码,直接使用接口的API即可,具体的实现类可以在初始化的时候确定聪明的您应该会觉得欣宸的水平过于原始:上面的设计不就是 其实这个系列的重点是JavaCV,所以保持代码简单吧,不引入Spring框架了 总的来说,今天的要写的代码如下图所示,绿色块的AbstractCameraApplication类已在《JavaCV的实战之一

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    OpenCV-静态图片与动态

    ,“hog”特征主要用于行检测,“lbp”特征主要用于,“eye”特征主要用于眼睛的检测。 OpenCV介绍Python3 OpenCV入门静态图片代码 Pythonimport cv2 # 指定图片的然后存储img = cv2.imread(.opencvpic1.jpg) 动态按帧数读取图片 Pythonimport cv2 cap = cv2.VideoCapture(0)face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r.datahaarcascade_frontalface_default.xml ) # 加载特征库 while(True): ret, frame = cap.read() # 读取一帧的图 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY imshow(Face Recognition, gray) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(q): break cap.release() # 释放cv2.destroyAllWindows

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    厉害了,我用“深度学习”写了个老板探测器(附源码)

    整个工程中应用了Keras深度学习框架来建立的神经网络,和一个网络用来捕捉老板的。任务是这样的当老板接近我的工位时,电脑就会自动切换屏幕办公室的情况如下:? 处理过程分为三步:网络实时拍学习模型检测和所拍如果结果是老板则切换屏幕所需要的技术实现只有三项:拍切换屏幕一步步完成之后整合就可以了。 拍首先找一个网络,我用的是BUFFALO BSW20KM11BK,大家随便找个清晰度够的就可以了。?最好不要用相机自带的软件裁剪,因为后面的深度学习过程还需要处理。 总结结合网络的实时图采集和Keras深度学习框架,确实可以完成。 在实践过程中,我发现OpenCV的图精度不够高,虽然不影响,但我准备改用Dlib来提高精度,另外我想自己编写检测训练模型。网络获取的图不够清晰,我准备换个

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    支付技术原理和基本概念介绍

    近日,支付宝蜻蜓、微信青蛙以及行牵银联和各商业银行推进落地的刷支付系统陆续开始推向市场,笔者近期分对相关产业各方采用的技术原理和基本概念进行了一些学习和研究,在此做一下记录和分享。 什么是支付技术支付技术是利用受理终端的采集能力,通过技术(1:1 or 1:N)获取持卡支付账户信息,结合Token技术、PIN加密技术、大数据分析等形成的新型支付技术。 从平台侧来看,主要涉及:特征提取技术、匹配与技术。支付技术中涉及的一些关键技术概念和原理从上述的几项技术中,我们需要首先了解下面的这些关键技术概念和原理。 这也是我们看到在我们一些高端手机、支付宝蜻蜓和微信青蛙提供的中采用的一些技术。一般中用到的是近红外、结构光组件、TOF组件等。具体的形式上可能有多个部件组成。 双目通过采集物体的深度数据,与VGA采集的2D平面照片数据组合成物体的3D模型,所以又称之为3D。双目在满足基本信息采集的同时,还能提供快速(

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    上班族必备,日本小哥用深度学习开发老板的探测器(附源码)

    整个工程中应用了Keras深度学习框架来建立的神经网络,和一个网络用来捕捉老板的。 Boss Sensor的简单结构图如下:处理过程分为三步:网络实时拍学习模型检测和所拍如果结果是老板则切换屏幕所需要的技术实现只有三项:拍切换屏幕一步步完成之后整合就可以了 拍▼首先找一个网络,我用的是BUFFALO BSW20KM11BK,大家随便找个清晰度够的就可以了。最好不要用相机自带的软件裁剪,因为后面的深度学习过程还需要处理。 偷拍到的比我之前设想的更清楚▼ ▼接下来,要用机器学习教会电脑老板的。 在实践过程中,我发现OpenCV的图精度不够高,虽然不影响,但我准备改用Dlib来提高精度,另外我想自己编写检测训练模型。网络获取的图不够清晰,我准备换个

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    厉害了,利用深度学习开发老板探测器(附源码)

    一个日本程序员决定自己动手,编写一个一劳永逸的办法,我们来看看他是怎么实现的吧~思路很直接:用网络自动在工位通道走过的,如果确认是老板的话,就用一张写满了代码的截图覆盖到整个屏幕上。 整个工程中应用了Keras深度学习框架来建立的神经网络,和一个网络用来捕捉老板的。任务是这样的当老板接近我的工位时,电脑就会自动切换屏幕办公室的情况如下:? 处理过程分为三步:网络实时拍学习模型检测和所拍如果结果是老板则切换屏幕所需要的技术实现只有三项:拍切换屏幕一步步完成之后整合就可以了。 拍首先找一个网络,我用的是BUFFALO BSW20KM11BK,大家随便找个清晰度够的就可以了。 ?最好不要用相机自带的软件裁剪,因为后面的深度学习过程还需要处理。 在实践过程中,我发现OpenCV的图精度不够高,虽然不影响,但我准备改用Dlib来提高精度,另外我想自己编写检测训练模型。 网络获取的图不够清晰,我准备换个

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    视频检测——OpenCV版(三)

    视频检测是图片检测的高级版本,图片检测详情点击查看我的上一篇《图片检测——OpenCV版(二)》 实现思路:调用电脑的,把的信息逐帧分解成图片,基于图片检测标的位置,把处理的图片逐帧绘制给用户 实现步骤使用OpenCV调用并展示获取:cap = cv2.VideoCapture(0)参数0表示,获取第一个。 视频的这个时候,用到了上一节的《图片检测——OpenCV版(二)》 把的代码封装成方法,代码如下:def discern(img): gray = cv2.cvtColor(img, cv2.imshow(Image, img) 再循环帧图片的时候,调用图片方法即可,代码如下:# 获取0表示第一个cap = cv2.VideoCapture(0)while ( cv2.imshow(Image, img) # 获取0表示第一个cap = cv2.VideoCapture(0)while (1): # 逐帧显示 ret, img = cap.read

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    视频检测——OpenCV版(三)

    视频检测是图片检测的高级版本,图片检测详情点击查看我的上一篇《图片检测——OpenCV版(二)》 实现思路:调用电脑的,把的信息逐帧分解成图片,基于图片检测标的位置,把处理的图片逐帧绘制给用户 实现步骤使用OpenCV调用并展示获取:cap = cv2.VideoCapture(0)参数0表示,获取第一个。 视频的这个时候,用到了上一节的《图片检测——OpenCV版(二)》 把的代码封装成方法,代码如下:def discern(img): gray = cv2.cvtColor(img, cv2.imshow(Image, img) 再循环帧图片的时候,调用图片方法即可,代码如下:# 获取0表示第一个cap = cv2.VideoCapture(0)while ( cv2.imshow(Image, img) # 获取0表示第一个cap = cv2.VideoCapture(0)while (1): # 逐帧显示 ret, img = cap.read

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    简单的Python系统

    haha) # 4.显示图片cv2.imshow(window 1,img) # 5.暂停窗口cv2.waitKey(0) # 6.关闭窗口cv2.destroyAllWindows()案例二 在图片上添加思路 ) # 4.调整图片灰度:没必要颜色,灰度可以提高性能gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 5.检查faces = face.detectMultiScale (gray) # 6.标记for (x,y,w,h) in faces: # 里面有4个参数 1.写图片 2.坐标原点 3.大小 4.颜色 5.线宽 cv2.rectangle(img,(x,y cv2.waitKey(5) & 0xFF == ord(q): break # 4.释放资源capture.release() # 5.关闭窗口cv2.destroyAllWindows()案例四 思路 : 1.导入库 2.加载模型 3.打开 4.创建窗口 5.获取实时画面 6.释放资源 7.关闭窗口# 1.导入库import cv2 # 2.加载模型face = cv2.CascadeClassifier

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    【科技】松下推出服务器软件 使用深度学习技术

    当它与松下的i-PRO EXTREME系列网络相机一起使用时,安装了与软件捆绑的“最佳拍许可密钥”,只有“最佳镜”将被发送到服务器进行。 此外,使用带有iA功能的,可以在上进行图分析,不需要将图发送到服器。这将导致减少服务器和网络负载,从而降低整个系统的成本。 系列网络机上,以便从机前拍的多张中自动选择适合的图,并只将这些选定的图发送到服务器。 2.系统成本降低: – 只发送最佳拍以减少服务器负载和网络负载;– 使用传统的系统时,所有捕获的图都会发送到服务器,由服务器执行检测和,从而将数据处理的负担集中在服务器上。 使用最佳镜在服务器上执行可降低服务器负载和硬盘驱动器容量要求,并允许将多达20 * 5个网络连接到单台服务器。

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    带你用 Python + 自动裁剪

    今天来介绍两个办法:一是 PPT 的图片编辑功能处理单张图片;二是利用 Python 实现+图处理批量裁剪。? 接下来我们使用 Python 实现自动化和图片裁剪功能。? 利用 Python 实现裁剪圆形分为以下步骤:1、利用接口确定在图片中的位置2、计算出需要裁剪的区域3、利用 PIL 库进行裁剪的提供功能很丰富,我们之前使用到的颜值打分、年龄等 我们这次用到的其实是最基础的功能——检测,即通过工智能检测图片中是否有,并标出其区域位置。检测的功能几乎所有的接口都会提供,所以我们随便用一个就好。 主要用到的知点有:1、微软接口的调用2、PIL 库实现裁剪功能遗留问题:1、裁剪区域的合理性:如果在图片中的位置过于靠近边缘,就会导致我们计算的裁剪区域超出图片区域,裁剪结果中就会出现黑色部分

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    复杂环境下的视频流—茫茫大海中一眼看到你 | 解读技术

    视频流与抓拍图片进行存在区,通过视频流可实现对采集到的所有图片进行快速分析,按照设定存储规则存储所需的图片。 特是,在领域已经得到规模化应用,能够通过各种铺设的群中的多身份,实现快速定位特定员、信息匹配的目的。 目前,实现高效、智能化、自动化的、数据处理和分析,已成为大势所趋。?对于不具备机器视觉能力的可以通过工智能SDK与云端后台管理系统进行连接,获取算法支持,实现对于视频流实时处理。 对于具备机器视觉能力的通过内置视频流智能算法程序实现特定目标的,依赖本地硬件资源实现有限目标的。 color = (0, 255, 0) #捕获指定的实时视频流 cap = cv2.VideoCapture(int(sys.argv)) #分类器本地存储路径 cascade_path

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    金融级支付?

    昨天IFAA联盟发布“本地安全解决方案”,用来实现金融级现金支付的技术,“iPhone X那样去支付吧! 最新版《iOS 11安全白皮书》中描述了的安全:原深感会在您通过提起或点击屏幕来唤醒iPhone X时,或支持的应用程序请求进行ID验证时自动查找您的部。 当检测到部时,通过检测您的眼睛是否打开并您指向的设备,确认关注并意图解锁。一旦它确认存在一张细致的部,原深感就会预测并读取超过30,000个红外点,以形成部深度图以及2D红外图应用 图技术要求已经实行GAT 1212-2014 安防应用防假体攻击测试方法最近由泰尔实验室领起草的《移动终端基于TEE的安全评估方法》则是可信执行环境的角度定义了移动终端设备在中的 最后说一点,信息传输安全解决方案必须是要端到端的保护,也就是说需要将泛光感应元件、红外、距离传感器、接收器、2500万素前置、点阵投影仪共同组成了一套全隐藏式3D前后(双轨潜望结构

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    基于 Web 端的身份验证

    其优点在于,以对象,过程更加友好、便捷,只需被者进入范围内即可,不会引起被者的反感和警惕。 用户使用身份验证功能时,只需要将对准,程序自动对进行检测。 如果检测到当前可视区域内仅存在唯一一个,则采集当前图片进行对比、活体检测、身份证等多项组合能力,快速完成用户身份核验。 )可以获取到的实时视频流数据问题一:如何获取到的实时视频流数据? 整体方案主要分为以下几个关键步骤:调用(需获得用户授权允许),获取的视频流数据使用 face-api.js 视频流中的特征点,定位出的位置符合特征时,暂停视频流,根据视频流当前帧

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    谈一谈嵌入式上的

    慢慢的越来越多的设备开始使用,从那时起也开始关注这个领域了。机器视觉离不开就是机器的眼睛,由于素水平的不断提高,设备的率也越来越精确。 导致容易出现不准确的情况,另外活体检测也存在一些问题。为了解决这些问题3D随之出现。3D根据现在的应用情况来看,3D也是主要利用的成原理进行。 3D又主要分为3D结构光、TOF、双目立体视觉。硬件上是红外光发射器,红外光,可见光和处理芯片这四个部分构成。 虽然2D往往也会用到双目和红外光发射器,但是这种只是为了在不同的光照条件下能够正常的进行。真正的3D的红外发射器,发射出来的是一系列的眼看不见的编码光。 ,将处在的世界中。

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    13行代码实现:Python实时视频采集(附源码)

    完整的相关内容已录制成视频课程,点击跳转:《完整项目实战(附源码)》整个《完整项目实战》系统架构结构如下图所示:? :基于区域检测和特征点标定两个应用场景,介绍数据样本采集、算法模型训练和算法模型测试的过程,让大家都有一个完整的直观的认;算法原理篇:基于区域检测和特征点标定两个应用场景 释放:收到退出指令后,释放管理设备资源。2.2 接口说明      python实时视频监控采集功能的实现,主要是采用了opencv开源框架提供的管理类:VideoCapture。 opencv的管理类,我们主要应用了其open(打开)、read(读取每一帧)、release(释放设备)等函数功能能。 技术交流QQ群:859860225 。

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    MATLAB笔记本内置

    内置想要使用笔记本内置采集图信息,调用硬件设备前在软件中检查相关信息运行情况如下>> imaqhwinfo警告: No Image Acquisition adaptors found.Image 就需要用,那就需要在软件中安装驱动。 ? 在support package Installer里面选择 OS Generic Video Interface这个包,然后安装就可以 ??

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      腾讯云神图·人脸识别基于腾讯优图世界领先的面部分析技术,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、人脸查重、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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