前言 树莓派配置OpenCV,配置起来有点繁琐且耗时,但是调用百度智能云的人脸识别API来进行人脸识别是一个快速的解决方案 一、申请AppID、API Key和Secret Key 1.1创建应用 在百度智能云人脸识别项目中创建应用.../pip-18.0/ sudo python setup.py install 2.3安装人脸识别SDK 当你的树莓派装好pip以及setuptools之后,cd到树莓派的SDK目录下,执行一下命令:...pip install baidu-aip python setup.py install 三、测试人脸识别是否成功 以上我们就把树莓派的人脸识别基础环境配置好了,现在我们测试一下系统是否能够正常运行...四、最后 通过控制台打印输出,我们模拟了真实情况,已经可以知道现在树莓派的人脸识别已经能正常工作了。...下一步我们将把人脸识别成功后,把print语句换成其它的的操作语句,做一个人脸识别控制舵机开门的小项目,查看我的另一篇文章:树莓派人脸识别实际应用:智能门禁
人脸识别是人工智能机器学习比较成熟的一个领域。人脸识别已经应用到了很多生产场景。比如生物认证,人脸考勤,人流监控等场景。对于很多中小功能由于技术门槛问题很难自己实现人脸识别的算法。...Azure人脸API对人脸识别机器学习算法进行封装提供REST API跟SDK方便用户进行自定义开发。...Azure人脸API可以对图像中的人脸进行识别,返回面部的坐标、性别、年龄、情感、愤怒还是高兴、是否微笑,是否带眼镜等等非常有意思的信息。...对人脸识别后的结果信息组装成字符串,当鼠标移动到人脸上的时候显示这些信息。...总结 通过简单的一个wpf的应用我们演示了如果使用Azure人脸API进行图片中的人脸检测,真的非常方便,识别代码只有1行而已。
https://api.sap.com/api/face_detection_api/resource [1240] 准备一张克里斯蒂亚诺 - 罗纳尔多的图片: [1240] 点击Choose File...按钮,加载这些图片,然后点击Execute按钮执行: [1240] 之后即可看到发起的请求url为: https://sandbox.api.sap.com/ml/api/v2alpha1/image/...face-detection 这个API识别出来的C罗脸的轮廓,通过一个矩形框标注出来,矩形框四个顶点在图里的位置如下图所示: [1240]
本文链接:https://jerry.blog.csdn.net/article/details/99548164 https://api.sap.com/api/face_detection_api...准备一张克里斯蒂亚诺 - 罗纳尔多的图片: ? 点击Choose File按钮,加载这些图片,然后点击Execute按钮执行: ?...之后即可看到发起的请求url为: https://sandbox.api.sap.com/ml/api/v2alpha1/image/face-detection 这个API识别出来的C罗脸的轮廓,通过一个矩形框标注出来...,矩形框四个顶点在图里的位置如下图所示: ?
package com.xs.demo.common; //相关的必要参数可以保存到常量 public class APIConstants { //百度人脸识别应用id public static...final String APPID = "管理中心获得"; //百度人脸识别应用apikey public static final String API_KEY = "管理中心获得"; //...百度人脸识别应用sercetkey public static final String SERCET_KEY = "管理中心获得"; //百度人脸识别token 有效期一个月 public static...face.detect(Image4Base64.GetImageStrByte(path),map); System.out.println(result.toString(2)); } } 以上就是百度人脸识别...API的调用测试流程及demo
功能 第一阶段实现对图片中人脸的识别并打上标签(比如:人名) 第二阶段使用摄像头实现对人物的识别,比如典型的应用做一个人脸考勤的系统 资源 face-api.js https://github.com.../justadudewhohacks/face-api.js/ Face-api.js 是一个 JavaScript API,是基于 tensorflow.js 核心 API 的人脸检测和人脸识别的浏览器实现...它包含你所期望的一切特性 —— 支持触屏,响应式和高度自定义 设计思路 准备一个人脸数据库,上传照片,并打上标签(人名),最好但是单张脸的照片,测试的时候可以同时对一张照片上的多个人物进行识别 提取人脸数据库中的照片和标签进行量化处理...注意:红框中的火箭浣熊,钢铁侠,战争机器没有正确的识别,虽然可以通过调整一些参数可以识别出来,但还是其它的问题,应该是训练的模型中缺少对带面具的和动漫人物的人脸数据。...接下来我准备第二部分功能,通过摄像头快速识别人脸,做一个人脸考勤的应用。应该剩下的工作也不多了,只要接上摄像头就可以了
百度智能云 注册登录成功后,进入控制台,在左边的导航栏找到产品-》人工智能-》人脸识别 创建应用,创建应用成功后拿到应用的API Key和Secret Key。...2.接口调用-获取access token,调用人脸识别接口前需要获取access token,示例代码: /** * @param $url * @param $param * @return.../token'; $param = array( 'grant_type' => 'client_credentials', 'client_id' => 'xxxxxxxx',//你的API...json_decode($result['data'], true)['access_token']; 3.调用人脸检查接口 如果需要判断一张图片中的人脸,是否符合后续识别或者对比的条件,在请求时在face_field...token header("Content-type:text/html;charset=utf-8;"); echo ""; var_dump($result); die; 判断是否符合人脸识别检查的字段说明
本文授权转载自公众号:论智 编者按:有关人脸识别的项目我们已经介绍了很多了,那么哪种人脸识别的API最好?...本文将对比四种API,分别是亚马逊Rekognition、谷歌Cloud Vision API、IBM Watson Visual Recognition以及微软的Face API,从成功率、价格和速度三方面分析上述四种软件服务商的产品...价格 亚马逊、谷歌和微软三家的价格模式类似,都是用量越多收费越少。但是IBM不同,当你的免费额度用完后,每个API接口的价钱都是一样的。...IBM的作用在普通图片上一般般,但是在难度更大的图片上,IBM的能力就很大了。尤其是在不常见的角度进行人脸识别或者残缺人脸识别。例如下面三张图片的人脸只有IBM识别了出来: ? ? ?...误报率 虽然我的数据集很小(只有33张照片),但是有两张图没有模型识别出人脸。 ? 亚马逊和谷歌都只识别出了上图中纹身中的头像,而微软识别失败。只有IBM正确识别到了前面吉他手的人脸。恭喜IBM!
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(...width_old = 0 height_old = 0 index = 0 for r in objects: # 寻找最大的face...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)。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。...、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...,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。
现如今,在案件侦破,小区门禁,手机解锁等等方面,我们都需要用到人脸识别技术,这项技术应用到了很多的场景当中,对于日常的生活来说也提供了不少的便利,下面我们就将为大家介绍人脸识别技术。...image.png 一、人脸识别技术的优缺点 人脸识别技术的适用范围是相当的广的,在使用上也是非常的方便,它是通过根据人们脸部的生物特征来进行身份的确认,通过这样的方式,我们可以不用带其它的证件或者是进行其它的操作...虽然人脸识别技术的优点非常多,但是我们也需要注意到它的缺点,因为人类的脸部或多或少存在着一定的相似性,所以对于人脸的外形来说,它是很不稳定的,而且有些人脸识别技术还可能会导致信息的泄露。...二、人脸识别技术的原理 人脸识别是识别技术的一种,主要是通过人类的面部特征来进行身份确认,在判断出是否存在人脸之后,就会开始检测脸部的位置和大小,根据检测出来的信息,就可以提出身份特征,然后和已知的人脸之间进行对此...人脸识别技术在现在的社会中已经越来越普遍了,我们也日常的生活中随处可见人脸识别技术,有些小区也是可以通过人脸识别技术来确定身份,不过我们在进行人脸识别的过程,也要多加注意保护自己的信息。
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...图像为250*250大小的JPEG格式。绝大多数为彩色图,少数为灰度图。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。
# -*- coding: UTF-8 -*- import cv2 # 待检测的图片路径 imagepath="xhs.jpg" image = cv2.imread(imagepath)...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:
python人脸识别 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,从而辨识身份的技术。...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...应用前景:随着人工智能的兴起,更加高端的识别技术才是主流发展方向,无需接触、更加方便、直观的方式是未来方向,人脸识别具备无需被测者配合的特点,采集器扫过人脸就能进行对比,这在公安刑侦领域有着巨大的前景,...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。
作者:junerver 链接:https://www.jianshu.com/p/b41f64389c21 在Android 人脸识别之人脸注册这篇文章中我大致的介绍了官方 Demo 中人脸注册的流程,...人脸识别的全部流程集成在官方 Demo 的 DetecterActivity 文件中。...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。...流程是这样的 提取图片中的人脸 → 与我们已经注册过得特征集合进行特征匹配 → 匹配程度最高的作为最终识别结果 这一过程是放在一个子线程中运行的,代码如下: //人脸识别线程 class FRAbsLoop...到这里整个人脸识别的流程我们就都已经清晰的掌握了,如果没有看明白,就下载我加过注释的源码,再仔细看看代码是如何实现的。
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...API账号信息 APP_ID = '18332624' API_KEY = '2QoqxCzAsZGT9k5CMeaIlPBs' SECRET_KEY ='9wOlqd4sPvLc7ZKtLxMlBVkcikXHZ4rz...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...(img)#将转换了格式的图片上传到百度云 if(res == 1):#是人脸库中的人 bt_open() print
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...,以顺时针为序得到二进制序列:01011001 二进制序列“01011001”转换为所对应的十进制数“89”: 图像逐像素用以上方式进行处理,得到LBP特征图像,这个特征图像的直方图称为LBPH,或称为...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 None=cv2.face_FaceRecognizer.train...) 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...0表示完全匹配,小于50的值表示可以接受,大于80表示差别较大。
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
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...例子: Fisher线性判别分析是要找到一条最优的投影线,满足: ● A、B组内的点之间尽可能地靠近 ● C的两个端点之间的距离(间距离)尽可能地远离 retval=cv2.face.FisherFaceRecognizer_create...([, 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...如果最近的距离比设定的阈值threshold还要大,函数返回“-1” None=cv2.face_FaceRecognizer.train(src, labels) src表示输入图像 labels表示标签
,cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()#人脸识别...predict_image) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() label= 1 confidence= 19228.277485215305 算法:PCA人脸识别是将高维的人脸数据处理为低维数据后...(降维),再进行数据分析和处理,获取识别结果。...retval=cv2.face.EigenFaceRecognizer_create([, num_components[, threshold]]) num_components表示保留的分量个数,通常情况下...,保留的分量个数为80 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 None=cv2.face_FaceRecognizer.train(src, labels
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