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快试试这个:一张自拍生成3D!(Demo+Code+Paper)

来自诺丁汉大学和金斯顿大学的一队AI专家,最近发了一个新的研究成果:使用机器学习算法,只需要一张照片,就能生成3D。整个过程非常简单,上传照片(自拍),然后稍等片刻~先看看效果。 量子位从微博和百度的明星排行榜上,选择了今天排名第一的女星做个示范,生成的三维模型如视频所示:以及这位知名外国网友:?量子位还拿同事们的照片试了一下,确实很很好玩!但,这怎么做到的? 其实背后是一个卷积神经网络,研究员把大量数据喂给这个网络进行训练,最终这个AI学会了从照片脑补出3DDemo想尝试一下的朋友,可以赶紧前往下面这个网址:http:cs.nott.ac.uk~psxasj3dme论文这个团队还把研究成果公布了出来。

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vue 识别 demo

看到很多网上 vue 实现识别的 demo ,很多都是不成形的源码。没办法,工作需要,自己借鉴别的写了一个demo。 ( 可以满足所有的需求 )1.需要引入 tracking.js 第三方库2.检测到自动 stop3.canvas 压缩图片体积 正在上传中........... export default { name tracker,video,context,canvas){ let that = this; let set_clear; set_clear = setTimeout(function(){ 每秒 检测 that.first){ if --- > else 检测到 success() =>{} event.data.forEach(function(rect) { if(rect.x){ that.first mounted() { }, destroyed() { 停止侦测 this.trackerTask.stop() 关闭摄像头 window.tracking.closeCamera() } }demo

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    Tensorflow学习笔记---识别DEMO实现

    数据材料这是一个小型的数据库,一共有40个,每个有10张照片作为样本数据。这些图片都是黑白照片,意味着这些图片都只有灰度0-255,没有rgb三通道。 于是我们需要对这张大图片切分成一个个的小。整张图片大小是1190 × 942,一共有20 × 20张照片。 Image #获取datasetdef load_data(dataset_path): img = Image.open(dataset_path) # 定义一个20 × 20的训练样本,一共有40个, 每个都10张样本照片 img_ndarray = np.asarray(img, dtype=float64) 256 #img_ndarray = np.asarray(img, dtype=float32 ) 32 # 记录数据矩阵,57 * 47为每张的像素矩阵 faces = np.empty((400, 57 * 47)) for row in range(20): for column in

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    Android识别Demo竖屏YUV方向调整和图片保存(分享)

    本博客包含三个常用方法,用于盛开Android版识别Demo中竖屏使用时送入yuv数据,但一直无法识别的情况。1.首先可以尝试顺时针旋转90°或270°,然后送入识别SDK。 bmp.recycle(); stream.close(); } catch (Exception ex) { Log.e(Sys, Error: + ex.getMessage()); } }以上这篇Android识别 Demo竖屏YUV方向调整和图片保存(分享)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    核身APP接入-服务端Python demo

    前言:接入核身APP时,需涉及到后端多个接口开发,但核身官网文档并无完整的代码示例,本文提供一个基于Python的服务端完整示例。 1定时获取Access Token接口文档2根据Access Token获取sign ticket接口文档3合作方后台上送身份信息:根据用户信息和sign ticket生成的签名,获取faceId(刷用户唯一标识 3、4步中生成的调用SDK的参数6服务端验证结果接口文档 APP端序号内容备注1发起http请求获取服务端生成的签名等参数2使用服务端得到的请求参数启动核身SDK接口文档 App端示例可参考此篇文章:核身 使用场景:启动SDK刷。 2、接入流程参考图image.png 二、示例demo1、示例demo工程包wbface.zip 2、demo使用方法参考压缩包内README文件 依赖库: Flask、requests 使用方式:1、

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    GPUImage详细解析(十一)美颜+识别

    前言一个群友用琨君的美颜录制和讯飞离线识别SDK做了一个demo,功能是录制视频,要求有美颜,并且能识别并放置贴图。 识别相关IFlyFaceDetector IFlyFaceDetector是讯飞提供的本地检测类,可以检测、视频流检测功能。 2、贴图没有随着移动测试本demo的过程中,出现过贴图固定住不动的情况。 通过检查识别的输出结果,确定识别的输出是正常; 检查canvasView的更新,发现问题: canvasView没有更新。 解决方案是把canvasView添加到视图层。 总结demo在这里,代码较短。 因为是每帧识别,所以CPU的消耗较高。 如果是实际应用,可以考虑3~5帧左右做一次识别。

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    全网首发:Android Camera2 集成识别算法

    这可能是全网唯一一篇介绍Android Camera2接口集成算法的文章了~写在前面:说起识别,相信大家都不会感到陌生,在我们平时的工作生活中,打卡、刷支付等等已经是应用的非常广泛了,识别也给我们的生活带来了极大的便利 这篇文章将针对下面几点展开介绍:一、Android平台识别流程图二、ArcSoft识别算法sdk下载三、Camera2 API 集成 ArcSoft识别算法一、Android平台识别流程图识别流程图基本如下图所示 二、ArcSoft识别算法sdk下载识别算法很多,如果是高通平台,高通也是有一套识别算法的。我这里选择的是arcsoft的识别算法,这个目前是免费的,而且相对来说算法效果也还不错。 这个界面还有个“下载SDK”的按钮,点击就可以下载我们需要的sdk demo。?3)Demo下载下来后,我们先跑下arcsoft官方Demo看下效果。?我们选择检测属性(视频)。 介绍完了官方的demo,那接下来我们看下采用Android Camera2 的api,如何去集成arcsoft的识别算法呢。

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    识别应用之“变

    5、动画?这类应用可以看作是形变与贴图的结合,并且是动态的,有着较强的视觉表现力。二、Demo实现前段时间研究了一下替换的实现,并完成了一个简单的demo,效果如下:? 1、检测检测即在图像上定位出所在区域,本demo采用DLib库进行检测,代码如下:dlib::frontal_face_detector detector = dlib::get_frontal_face_detector 3、透视变换为了方便处理,本demo采用平面单应矩阵H来描述之间的对应关系,即把作为一个平面来处理位置变换:? 4、区域提取实际上我们只替换,准确地说是五官部分,而外的部分,如头发、脖子,都需要过滤掉,因此,区域提取的目的就是找到只包含五官部分的mask,本demo先对landmark进行高斯模糊扩大区域 5、色彩转换色彩转换的目的是使当前与要被替换的色彩相近,方法有很多,有兴趣的可以搜索关键字“color transfer”,本demo采用直方图调整的方式来做,实现起来相对简单:先计算当前图像和目标图像的颜色直方图

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    全网首发:Android Camera2 集成识别算法

    这可能是全网唯一一篇介绍Android Camera2接口集成算法的文章了~ 写在前面:说起识别,相信大家都不会感到陌生,在我们平时的工作生活中,打卡、刷支付等等已经是应用的非常广泛了,识别也给我们的生活带来了极大的便利 这篇文章将针对下面几点展开介绍:一、Android平台识别程图二、ArcSoft识别算法sdk下载三、Camera2 API 集成 ArcSoft识别算法 一、Android平台识别流程图 二、ArcSoft识别算法sdk下载 识别算法很多,如果是高通平台,高通也是有一套识别算法的。我这里选择的是arcsoft的识别算法,这个目前是免费的,而且相对来说算法效果也还不错。 这个界面还有个“下载SDK”的按钮,点击就可以下载我们需要的sdk demo。3)Demo下载下来后,我们先跑下arcsoft官方Demo看下效果。我们选择检测属性(视频)。 介绍完了官方的demo,那接下来我们看下采用Android Camera2 的api,如何去集成arcsoft的识别算法呢。

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    Web AR 技术调研笔记

    ,且能识别、跟踪五官。 JsObjectDetect的项目地址:https:github.commtschirsjs-objectdetect、五官识别该Demo提供了识别能力(嘴巴、眼睛、鼻子),从图片识别:https 下面的Demo中可以选择一款眼镜,Demo识别到后把眼镜放在眼部并跟踪。 另外,http:facedetection.jaysalvat.com 这是一个基于js-objectdetect的识别jquery插件,可以识别图片和视频中的,没有提供摄像头帧实时识别的Demo 识别方面,JsObjectDetect的表现还算不错,可以识别、跟踪以及五官位置,据观察应该是只支持2D坐标的识别,不支持3D姿态的识别。

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    Android FaceDetector实现检测功能

    关于检测被折磨了半个月,前2周开需求会时需要要做一个“认证上传功能,具体是打开前置摄像头,识别出用户的并且在一个指定的圆圈内然后自动保存这个状态的图像待用户是否确定上传”。 去github上面搜了一下关于openCV识别demo,样例确实有点多,也确实是可以实现 但是OpenCV库实在是有点大8M,用这个库估计会被构架师说死。 然后我还搜过其它的第三方库(虹软,face++,阿里云检测)这几款都不是省油的灯一款需要兼容android5.0以上,其它2款都是收费版,至于阿里云更厉害了不支持离线检测。 图像预览本推荐google关于Camera使用demo进行修改,因为在实际中有很多机型未必都能合乎预想(本也确实被坑过,自己封装的Camera发现跑在一些机子上图像方向是反向的。 再看看FaceThread做的Bitmap转换,Bitmap旋转及对Bitmap是否有的识别??

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    iOS OCR 之身份证识别 (正反)【免费&不限次数】

    1.1 原理1.2 Usage2.1 获取实时图像进行信息识别2.2 添加自定义的扫描界面2.3 设置扫描区域4.1 `- `must be used from main thread only引言从 :信用卡网申、商户进件、实名认证3、原理: 3.1、自定义相机并利用第三方库SDK libexidcardios 进行识别3.2、添加自定义的扫描界面(中间有一个镂空窗口和来回移动的扫描线) 3.3、小框检测 :区域是否在这个小框内,若在,说明用户的确将身份证头像放在了这个框里,那么此时这一帧身份证图像大小正好合适且完整,接下来才捕获该帧,就获得了完整的身份证截图。 :区域是否在这个小框内,若在,说明用户的确将身份证头像放在了这个框里,那么此时这一帧身份证图像大小正好合适且完整,接下来才捕获该帧,就获得了完整的身份证截图。 :区域是否在这个小框内,若在,说明用户的确将身份证头像放在了这个框里,那么此时这一帧身份证图像大小正好合适且完整,接下来才捕获该帧,就获得了完整的身份证截图。

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    识别 -- 活体检测(张嘴摇头识别)

    一:简介最近项目在做了身份证银行卡识别之后,开始实现识别和活体识别,其中识别包括入库、查找、1:N对比、N:N对比,另外活体识别运用在安全登录功能。 大家都熟知的支付宝使用face++ 的服务来实现识别,在实际项目中使用了讯飞的识别SDK进行二次封装来实现活体识别。主要实现了张嘴和摇头两个活体动作的识别。 二:实现思路分析点击识别按钮,调用相机CameraRules类,检测相机权限初始化页面,创建摄像页面,创建张嘴数据和摇头数据开启识别,部框识别部部位识别,部识别判断是否检测到检测到之后,判断位置位置判断合适 部部位识别,部识别判断是否检测到 for(id key in keys){ id attr=; if(attr && ]){ if(! 下载demo下载demo,将demo中FBYFaceData文件夹引入项目中。2.

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    识别登录认证:加强系统认证

    登录成功?登录失败?注册? 官网请求实例demo参数解释:image:这个和imagetype是对应的,如果imagetype是url,则image就是url路径,如果是base64,那image是base64字节码,groupid 注册,请求demo搜索接口说明: 由于我这里使用的是v3版本的,v3版本已经将认证移到搜索中,搜索有两种模式:一是通过userid去库中查找和当前进行对比,二是直接通过库对比 官网demo参数介绍:options:这里面重要讲下user_id这个选项,如果不加这个参数,则使用上面提到的第二种方式认证,如果加上则使用第一种方式认证;gropidlist:在指定的库中查找比对 认证demo四、开始coding前的准备 获取APP_ID 、API_KEY、API_KEY,SECRET_KEY具体步骤如下:点击链接https:login.bce.baidu.com,进入官网,

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    Android 识别之注册

    注册注册可以说是整个识别流程的基础,原因不言而喻,来看看官方demo是如何处理的。PS:demo非常简单,我们不做过于详细的解释,只介绍流程。 我们先来看看官方的 Demo 是如何处理的:if (msg.arg1 == MSG_EVENT_REG) { 特征信息识别成功,弹出一个对话框,输入该特征的注册名字(关联的员信息,此处根据业务需求处理 FaceDb 类是 demo 中官方写的一个特征管理类,其实现是文件方式实现的,当然我们可以采用其他方式来实现暂且按下不表。 ,其中有很多方法我们不必细究其实现细节,只要先了解其流程即可,毕竟我们第一步是把项目运行起来,并且能参照官方的 Demo 集成到自己项目中去。 在下一篇中,我们再来看看官方 Demo识别是如何实现的。

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    Face++识别及身份证、银行卡扫描

    年前忙着赶项目,也没时间更新,现在告一段落,因为是贷款类项目,涉及到审批验证等信息,不可避免的使用到了识别、身份证验证、银行卡扫描等相关技术,这里就来聊聊这些吧 说明:我们使用的是融360(Face 教程里面说的比较详细,按照它们说的做就好了,然后压缩文件中有识别以及身份证扫描的demo,银行卡demo需要单独要(貌似Face++官网现在都没有,只有签约才会给你).1. MGBankCard -> 银行卡扫描MGLivenessDetection -> 识别MGIDCard -> 身份证扫描MGBaseKit -> 上面三个都会用到的基础库切记先集成MGBaseKit 这个比较坑的,一定要注意,在工程目录下添加libc++ 以及 lib.tbd , 开发文档里面没说明,我跑去face++工作群问才解决 -> 解决(2)运行它们的demo(不管是银行卡、身份证还是识别 集成识别时遇到的一些问题?问他们服务员说是没添加coremotion框架导致的,可是我明明添加了,然后删除,重新添加一遍好了。4.

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    讲解 Vision 图像识别框架 API详解

    目标跟踪:部,矩形和通用模板?文字检测:监测文字外框,和文字识别?检测:支持检测笑、侧、局部遮挡部、戴眼镜和帽子等场景,可以标记出的矩形区域? 特征点:可以标记出和眼睛、眉毛、鼻子、嘴、牙齿的轮廓,以及的中轴线?Vison 的设计理念苹果最擅长的,把复杂的事情简单化,Vision的设计理念也正是如此。 Vison 的性能对比Vision 与 iOS 上其他几种带检测功能框架的对比:? 演示:图像识别:以上是简单列举了一些代码,具体更详细的可参考官方文档或Demo代码(后面有Demo 下载链接)下面GIF演示一下Vision Demo ,此Demo比较简单,演示了基本的一些Vision 的使用图像识别:识别、特征识别、文字识别http:cc.cocimg.comapiuploads201708011501556701427095.gif动态识别:动态监测,动态进行添加http:

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    识别算法分享系列之课程一

    Lets get started大家好,欢迎来到识别算法分享系列课程!本次课程,分为三个部分,第一个部分是识别概述,第二个部分是讲解工神经网络,第三部分是识别算法概述。 五官定位demo体验:https:cloud.tencent.comacteventiaidemoimage.png•对齐是将不同角度的图像对齐成同一种标准的形状。 了解详情•搜索调用接口:API 3.0 Explorer•五官定位demo体验:https:cloud.tencent.comacteventiaidemoimage.png对请求图片进行关键点定位 demo体验:https:cloud.tencent.comacteventiaidemoimage.png对请求图片进行关键点定位,计算眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、型轮廓、眼珠等90个关键点。 五官定位demo体验:https:cloud.tencent.comacteventiaidemoimage.pngl识别的应用变得越来越广泛,只要跟身份识别相关的未来都有可能使用识别。

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    千呼万唤,web识别登录完整版来了,这样式我爱了

    在我最开始写文章的时候曾经写过一篇文章 基于 Java 实现的识别功能,因为刚开始码字不知道写点什么,就简单弄了个识别的Demo。 但让我没想到的是,在过去的一年里有好多好多粉丝加我好友咨询这个小demo,因为里边有点小bug,导致一些新手朋友不能成功启动。 问题大面积出现的时候我就想过再出一个完整版的demo,可家里工作一大堆事搞得一点精力都没有,一直拖到了现在,正好现在把这个识别登录功能用在了自己的项目上,借此机会分享出来了,这次尽可能不给大家留(埋 功能流程整个功能的逻辑很简单,前端调起摄像头,识别到后拍照上传到后台,后端SDK识别出图片中的特征后,与数据库内的用户特征做比对,比对成功(相似度在0.8~1之间即算同一个)登录,如识别到但数据库内未比对成功则视为新用户注册 源码下载web识别登录的完整源码已经上传到Github了,关注公众号:程序员内点事,回复【识别】,获取下载地址,如果有问题随时咨询吧。

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    Java版检测详解下篇:编码

    本篇概览如果您看过《三分钟极速体验:Java版检测》一文,甚至动手实际操作过,您应该会对背后的技术细节感兴趣,开发这样一个应用,咱们总共要做以下三件事:准备好docker基础镜像开发java应用将java 应用打包成package文件,集成到基础镜像中,得到最终的java应用镜像对于准备好docker基础镜像这项工作,咱们在前文《Java版检测详解上篇:运行环境的Docker镜像(CentOS+JDK dstGrayImg = new Mat(); 转换灰色 Imgproc.cvtColor(srcImg, dstGrayImg, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); OpenCv识别分类器 CascadeClassifier classifier = new CascadeClassifier(modelPath); 用来存放矩形 MatOfRect faceRect = new MatOfRect(); 特征检测点的最小尺寸 Size minSize = new Size(32, 32); 图像缩放比例,可以理解为相机的X倍镜 double scaleFactor = 1.2; 执行检测

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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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