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简单的Python

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 .waitKey(5) & 0xFF == ord(q): break # 4.释放资源capture.release() # 5.关闭窗口cv2.destroyAllWindows()案例四 摄像头思路 faces = face.detectMultiScale(gray) # 5.4 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

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Python开发实战项目:门禁监

face_locations 2.2.3 face_landmarks2.2.4 face_encodings2.2.5 compare_faces 2.2.6 获取摄像头的图像信息 3 实现的监 3.1 3.2 眨眼活体检测1 应用所涉及到的功能模块摄像头调用部图像和处理活体检测多线程的应用定时器的调用2 的基本过程的 68 个基本特征点位置以及顺序。 ;对齐 alignment,这一步主要是通过投影几何变换出一张标准,这一步就是在对挤的图像上提取 128 维的特征向量,根据特征向量间的距离来进行判断。 capture, frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(q): cv2.imwrite(out.jpg, frame) break cap.release()3 实现的监整理主要功能 :打开摄像头读取图像 ok与已知物头像进行对比,哪些是已知员,哪些是未知员 ok在摄像头图像上直接标注对比结果 ok记录每次对比的结果,并将未知员的图像进行保存活体检测3.1

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    Python+OpenCV实现AI身份认证(4)—

    本篇博文是Python+OpenCV实现AI身份认证的收官之作,在原理到数据采集、存储和训练模型基础上,实现,废话少说,上效果图:? 案例引入 在Python+OpenCV实现AI身份认证(3)——训练模型中主要讲述神经网络模型的训练过程,使用OpenCV模块中的LBPH(LOCAL BINARY PATTERNS HISTOGRAMS)器算法(cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()方法实现),训练生成“.yml”后缀的模型文件。 的过程也非常简单,通过使用OpenCV模块读取“.yml”后缀的模型文件,实现。示例代码如下所示:

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    未戴安全帽

    未戴安全帽不仅可以对未佩戴安全帽的行为进行,还可以对进行抓拍,可以充分满足日益增长的客户需求。   传工监管存在如下缺点:  1.力成本的增加;  2.工长时间监易疲劳,致使监的疏忽、遗漏或者误判安全隐患;  3.工监员情绪、状态、工作状态、性格和生活条件的影响,安全判带有强烈的主观意 未戴安全帽应运而生,不仅可以对未佩戴安全帽的行为进行告警,还可以对未佩戴安全帽的进行、抓拍,方便管理员对未按要求佩戴安全帽的工作员进行管理。                         (2)会按照天、周、月的时间段方式(或用户自定义时间段)来计报警类、报警源,显示报警状态是否被处理,并根据以上信息会给出相应的报警趋势预测。   当出现告警时对应的摄像机图标便会闪烁,监员可以快速定位告警地点。  (4)多级用户权限管理机制,让拥有不同权限的用户能够在自己相应的权限范围内使用相应的功能,增加了的安全性。

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    基于tensorflow的登陆

    概述本项目基于tensorflow机器学习,实现web端登陆,注册。提供手机端页面(face_login_app)和网页端页面(vue_element-admin)。 功能软件架构 tensorflow 用于的机器学习vue web端开发redis 保存token,因为方便失效MongoDB 保存已编码的数据和用户信息flask 用于开发web接口,和返回静态页面 face_recognition python库,可以从照片中使用 更新记录 下载文章文字内容到txt下载文章图片保存HTML文件,并将图片链接指向本地添加按时间范围下载添加cookie 训练模型,生成模型,验证图片等face_login_app 文件夹中保存移动端代码,使用weui+vue,build后的dist代码放入到APP的dist中vue-element-admin 文件夹为网页边登陆前端代码特说明手机端访问摄像头需要

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    基于Amazon Rekognition构建

    是目前机器视觉最成功的一个领域了,有许多的检测与算法以及的函数库。 对于入门深度学习来说,从头开始一步一步训练出一个自己的项目对你学习深度学习是非常有帮助的,但是在学习之前何不用的函数库来体验一下快速搭建的成就感,也为后续学习提供动力。 目前的api有旷视、百度等,今天我们使用的是Amazon Rekognition提供的api来搭建,通过这个api只需要编写一个简单的python脚本就可以进行检测和结果中不仅包括的边界位置,还有的年龄估计、面部情绪、性等多中信息。 多检测现在我们可以从图片中检测和单个部,接下来我们想要出图片中多个并标记出她们的名字,这样当我们发送一张Twice的新图片时,它可以检测每个成员的面部并显示他们的名字。

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    java 开发 face++ 特征

    Exception e) {76 77 e.printStackTrace();78 }finally{79 out.close();80 in.close();81 }82 }83 }84 85 }类 1 2 3 4 5 6 130 131 132 133 134 Java开发特征 --krry135 136 137 138 139 140 141 142 143 *{padding:0px right;}154 .content .describe span{width: 190px;display: inline-block;}155 156 157 158 159 160 返回161 结果 162 163 164 165 166 167 168 169 170 首页: 1 2 3 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Java开发特征 --krry25 0, 0.2);display:none;width:100%;height:100%;position:absolute;z-index:1000;}36 37 38 39 40 41 42 43 特征

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    独家 | 如何戏弄

    本文通过对的攻击揭示了该的脆弱性和漏洞所在,并对类社会中的广泛使用的现状提出了建设性的意见与建议。 研究员已经证明他们可以欺骗现代的,使它辨出一个根本不在那里的。来自网络安全公司McAfee的某小组针对一个与目前用于机场验证护照的相类似的面部发起攻击。 同时,他们使用算法去检测CycleGAN生成的图像会被成谁。在生成了上百张图片后,CycleGAN终于生成了一张肉眼看起来像A,但是成B的图像。? 尽管该研究对的安全性提出了明确的担忧,但也有一些注意事项。首先,研究员并没有进入机场真正用来乘客的,而是使用了一种最先进的、开源算法对其进行估计。 但是和自动化护照管在世界各地的机场中的使用率都逐渐升高,新冠疫情带来的转变和对于非接触式的需求也加速了这种趋势。

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    AI赋能智慧楼宇,如何实现多场景下的精细管理?

    2、业务架构三、如何管理1、员管理1)楼宇员将检测、比对及流量计等功能,结合门禁、闸机、摄像头等,实现楼宇员出入限制、考勤、实时监、移动轨迹等多方面的楼宇员管理功能。 门禁:使用摄像头,实现验证+门禁联动,高效管理楼宇员的出入,防止陌生进入楼宇,弥补工监管的不足。 智能考勤:结合考勤机,员工上下班刷即可考勤签到、自动记录和计员工出勤情况,实现楼宇内企业的智能考勤。 检测:对电内智能摄像头采集的图片、视频进行实时监测,可实现多检测与抓拍、比对与等。 2) 智慧安防平台集成视频监、智能、入侵检测、楼宇对讲、智能告警等安防能力,基于楼宇各区域的智能摄像头及传感器,实现检测与抓拍、危险行为,如非法入侵、偷盗、可疑员徘徊、危险区域闯入等,当监测到异常时则立即触发告警

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    Android特征

    ,在完成了注册之后我们该如何出用户的特征,从而通过获取用户信息。 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追踪 FT年龄检测 Age性检测 Gender其中追踪 FT 与检测 FD 功能基本一致(甚至代码基本都是相同的),Age 引擎用于年龄,Gender 引擎用于 流程整体上比注册还要简单,官方提供了很好的封装供我们使用,我们来看看流程。 在获得这个信息后,我们调用FR引擎出特征值信息,然后使用AFR_FSDK_FacePairMatching特征值匹配方法,一一的与我们程序中原来存储的特征进行匹配,取出其中匹配值最高的那组特征值

    1.6K30

    【智慧社区解决方案】视频智能检测与分析技术如何赋能社区智慧化建设?

    小区出入口构建安全防线通过门禁及车辆管理等,严格管理及制小区的员及车辆出入。智慧消防,快速预警响应对小区进行多样化数据采集,通过AI检测与、报警联动等,实现小区消防智能预警及处理。 四、实现功能1)门禁支持实时视频监与抓拍,对图片和视频源中面部特征进行提取分析,可实现多检测与抓拍、属性分析(如性、年龄)、流量计,还可支持支持实时上报数据至公安平台 员出入抓拍:抓拍经过并上传至平台,监测周边可疑员及行为等闸机:自助核验门禁,比对成功后开门,安全数高单元楼门禁:开门,防止陌生员入侵,居住更加安全2)轨迹基于检测 ,还原员运动轨迹实时抓拍照片,实现轨迹跟踪3)车辆通行自动对视频图像进行检测分析,提取视频中车辆的各种信息,如车辆的车型、牌号、颜色、品牌等,还可以进行车流量计等,可实现对小区内道闸 智慧通行:通过车牌,业主无需停车刷卡,轻松进出小区访客来车登记:访客车辆检测、车牌并自主记录,实现小区访客高效管理停车场管理:对小区停车场车辆检测与,对接智能调配车位服务4)实时视频监在小区部署固定监摄像机

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    Python+OpenCV实现AI身份认证(3)—训练模型

    目录案例引入本节项目----最近有小伙伴们一直在催本项目的进度,好吧,今晚熬夜加班编写,在上一节中,实现了数据的采集,在本节中将对采集的数据进行训练,生成模型。 案例引入首先简要讲解数据集训练生成模型的原理,这里使用的是LBPH算法,在OpenCV模块中已经有内嵌的方法cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create(),为了方便小伙伴们读懂之后的代码,在这里先举一个简单的模型训练的小案例 第一步:采集数据,网络上有许多案例Demo,不再赘述,代码如下:import cv2detector = cv2.CascadeClassifier(C:UsersAdministratorDesktophaarcascade_frontalface_default.xml

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    PaddlePaddle实现一——数据集的获取

    原文博客:Doi技术团队链接地址:https:blog.doiduoyi.comauthors1584446358138初心:记录优秀的Doi技术团队学习经历前言开发数据集是必须的。 所以在我们开发这套的准备工作就是获取数据集。本章将从公开的数据集到自制数据集介绍,为我们之后开发做好准备。 Img中有3中类型的图像文件,其中img_align_celeba.zip是经过对居中,裁剪,并一大小为178*178的jpg图片;img_align_celeba_png.7z中的图片跟img_align_celeba.zip 该项目可以分为两个阶段,第一阶段是图片的获取和简单的清洗,第二阶段是图片的高级清洗和标注信息。信息的标注和清洗使用到了百度的服务。 os.path.join(person_image_path, main_image) # 获取主图片的base64 main_img = get_file_content(main_image) # 计相同数量

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    中兴视觉大数据报道:在“智慧小区”有智慧照明、智能跑道,以及智能消防栓等功能

    中兴智能视觉大数据报:进小区1秒,自动打开道闸放行,业主不用再为忘记带门禁卡而烦恼;有到访只需按智能门禁,主通过手机、IPAD就能看到是谁,不仅可以视频通话,一点击就可以开门……“智慧小区” 智慧小区分“星级”△记者体验门禁 什么是“智慧小区”? APP一站式服务功能△门禁“智慧小区”如何利用互联网、物联网等为我们提供便利?上游新闻·重庆晨报记者走进重庆首个三星级“智慧小区”两江新宸云顶小区,全程进行了体验。 在小区门口,除了传的门禁卡、密码,还安装了蓝牙门禁。你可以打开蓝牙,轻点APP“开锁”,道闸就会自动打开。 而安全性更高,外来陌生不会放行,小区业主需提前录入信息,1秒就可以进行。 如果有到了单元门口,以前是通过打门禁电话,然后与业主进行连接对话。

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    转换为灰度图,降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(d:haarcascadeshaarcascade_frontalface_alt.xml) # 探测 # 根据训练的数据来对新图片进行的过程。 faces = face_cascade.detectMultiScale(  image,#必选参数,其他可以不写  scaleFactor= 1.01, #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次重叠才认为存在  minSize = (1,1),#寻找的最小区域) # 处理探测的结果print ({

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    1.的难点用户配合度相似性易变形2.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,1680有两幅及以上的图像 ,4069只有一幅图像。 该数据库采集的是自然条件下图片,目的是提高自然条件下的精度。

    1.4K90

    列一 | 特征

    前言从这里开始,我会不定期的更新一些的有趣算法和小demo算法,源码也会开放出来,自己在学习的过程中希望也能帮助到公众号中对这方面感兴趣的小伙伴,无论是从源码角度,还是从原理角度,我说清楚了,对在看的你有帮助就是我最大的幸福 的需要的数据集可以自己制作,也可以从网上免费下载。我这里选了中入门级的一个数据集ORL库,不得不说,我是在CSDN下载的这个库,花了我7个金币来着。 然后的时候需要判断一张图像是不是,opencv可以使用Harr特征的分类器或者LBP特征的分类器,我们这里使用Harr特征的级联分类器,对应的xml格式的模型文件可以在opencv项目中找到 OpenCV有3种算法,Eigenfaces,Fisherfaces和Local Binary Pattern Histogram。 这几个算法都需要对图像或视频中检测到的进行分析,并在的情况下给出的概率。我们在实际应用中可以通过卡阈值来完成最后的工作。

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    下的大数据采集

    随着互联网和新科技的高速发展,在AI下。目前也已经大众广泛运用。比如手机付款,手机开锁,车站的安检银行等等都会运用到属于生物特征技术,、大数据等技术为大众提供便利的同时,也存在着个信息被过度采集的风险。 简单来说就是通过获取您的数据信息,在大数据时代下,醉倒的问题就是个隐私数据泄露的问题,一边是通过能分析采集数据用户的隐私,通过隐私也可能会泄露个的数据。 一些不法用户通过获取到了一些隐私数据也可以倒卖,所以目前存在一些安全风险问题。 数据的采集:1,通过python爬虫程序使用代理IP采集网络上的数据,2,采集公共场所摄像头采集到的数据3,在各种的应用下,只要一次,就可以采集一次新的公开数据信息通过采集的到数据

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    Python列之三——检测、

    之前有利用C++和OpenCv写过列文章,对于的基本理解和步骤流程等基本知不做反复叙述。 比詹小白还要白的童鞋可以查看往期文章进行了解噢~ 1.(一)——从零说起 2.(二)——训练分类器 3.(二)——训练分类器的补充说明 4.(三)——源码放送 我是华丽丽的分割线 ,下边有请詹小白简单讲讲python版本的检测与,鼓掌~一、检测 python版检测基本上可以参照C++版本的程序,根据语法不同进行改写即可。 也可以和检测一样参照c++版本的程序,但是学python时候接触到一个很牛*的模块,这里做图片集的进行介绍。 1.模块的安装 face_recognition 的安装真的很拼品!!linux一装就好,windows折腾来捯饬去炒鸡费劲!!

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    Python列之三——检测、

    这是关于的又一篇原创!之前有利用C++和OpenCv写过列文章,对于的基本理解和步骤流程等基本知不做反复叙述。 比詹小白还要白的童鞋可以查看往期文章进行了解噢1.(一)——从零说起2.(二)——训练分类器3.(二)——训练分类器的补充说明4.(三)——源码放送一、检测 python waitKey(10)&0xFF==ord(q):#按下q,退出循环16 break 17camera.release()18#cv2.waitKey(0)19cv2.destroyAllWindows()二、也可以和检测一样参照 c++版本的程序,但是学python时候接触到一个很牛*的模块,这里做图片集的进行介绍。 1.模块的安装face_recognition 的安装真的很拼品!!linux一装就好,windows折腾来捯饬去炒鸡费劲!!

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