2015年我出版了个人第一本关于图像处理方面的书籍《Java图像处理-编程技巧与应用实践》，这本书主要是从理论与编码上面详细阐述了图像处理基础算法以及它们在编码实现上的技巧。一转眼已经三年过去了，在这三年的时光里我无时无刻都在关注图像处理与计算机视觉技术发展与未来，同时渐渐萌发了再写一本图像处理相关技术书籍的念头，因为《Java图像处理-编程技巧与应用实践》一书主要不是针对工程应用场景，读者在学完之后很难直接上手开始做项目，所以把第二本书定位为工程实战书籍类型，可以帮助大家解决工程与项目实际技术问题。OpenCV是英特尔开源出来的计算机视觉框架，有着十分强大的图像与视频分析处理算法库。借助OpenCV框架，Android程序员可以在不关心底层数学原理的情况下，解决人脸检测、OCR识别、AR应用开发，图像与视频分析处理，文本处理等Androd开发者经常遇到问题，考虑这些真实需求，本着从易到难的原则，列出了提纲，得到机械工业出版社 杨绣国编辑 肯定与大力支持，于是才有《OpenCV Android开发实战》一书的写作与出版。
首先我们先看一段预览视频，了解一下无人超市的整个销售与运作过程。 视频内容 无人超市，未来趋势。 上面这段视频，展示了逛亚马逊的Amazon Go无人超市是种怎样的体验。毫无疑问，一个完善的无人超市需要复杂的技术支撑。 现在，挑战来了。 你能不能在一天半的时间里，从零着手搭建出一个基本的Amazon Go无人超市系统？让客户可以体验无缝衔接的购物体验？ 当然可以。 有个四人小组就在最新的一次黑客马拉松中，完成了这样一次挑战。他们只用了不到36个小时，就搞定了一切，而且还把整个教程公布了出来。 首先，得有一套
Python是一种计算机编程语言以及配套的软件工具和库。Python简单易学，代码十分简洁，它使用强制空白符作为缩进，这大大提高了Python的开发效率，使用Python能够在更短的时间内完成更多的工作。Python是一门开源的语言，并且Python还有许多强大的开源库，这些库使得Python无论是对云计算、大数据、还是人工智能，都有很强的支持能力。
夏乙 问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 无人超市，未来趋势。 上面这段视频，展示了逛亚马逊的Amazon Go无人超市是种怎样的体验。毫无疑问，一个完善的无人超市需要复杂的技术支撑。 现在，挑战来了。 你能不能在一天半的时间里，从零着手搭建出一个基本的Amazon Go无人超市系统？让客户可以体验无缝衔接的购物体验？ 当然可以。 有个四人小组就在最新的一次黑客马拉松中，完成了这样一次挑战。他们只用了不到36个小时，就搞定了一切，而且还把整个教程公布了出来。 首先，得有一套文档，列出全部
---- layout: default title: 『电子书』分享一波码农必备编程开发类书籍[转] category: [技术, C/C++] comments: true --- 分享一些书籍 看到书籍很多,感觉很不错,就收藏下来了,是百度盘的连接,失效的可以评论一下以此更新一下连接. 书籍清单 Python编程快速上手 细说PHP(第2版) Python核心编程（第3版） Linux命令行与shell脚本编程大全（第3版） python高手之路 iOS编程（第4版） Python编程：从入门
Java是一门面向对象的编程语言，可以通过调用OpenCV库来实现人脸检测功能。OpenCV是一个开源计算机视觉库，其中包含许多用于图像处理和分析的函数和模块。下面我们将学习如何使用Java和OpenCV来实现人脸检测和标记出来。
current_frame = self.br.imgmsg_to_cv2(data, "rgb8")
笔者今年做了一个和人脸有关的android产品，主要是获取摄像头返回的预览数据流，判断该数据流是否包含了人脸，有人脸时显示摄像头预览框，无人脸时摄像头预览框隐藏，看上去这个功能并不复杂，其实在开发过程中，遇到的问题也不多，全部都处理了，在正式推出前，这个产品在公司内部也测试了几个月，也没发现bug，但最近实施人员，在客户公司做实施时，反馈回来各种问题，这些问题有部分是程序bug,也有一部分是和硬件有关，因为测试环境有限，笔者无法对各种型号，各个厂家的硬件进行测试，这篇文章主要是记录，摄像头给我们带来的一些坑，分享给涉及到人脸开发的朋友，让大家少走弯路。
本项目是使用Paddle Lite 的C++实现的人脸检测，人脸关键点检测和戴口罩检测，并将编译好的动态库和静态库部署在Android应用上，在Android设备上实现人脸检测，人脸关键点检测和戴口罩检测，所以本应不会使用到C++开发，可以只使用笔者提供的JNI接口实现这些功能。在ai这个module是笔者在开发时使用到的，读者在使用这个项目时，完全可以删除掉，如果是看C++实现，也可以看这个module的源码。
一年一度的校园招聘即将开始，各位学弟学妹们将面临继高考、读研/博之后的又一次重大的人生选择。第一份工作对于一个人职业生涯的一生都至关重要，如何选择适合自己的团队和岗位，做好自己的规划以达到目标？在今天的文章中，SIGAI将对AI方向的校招选择进行分析，供各位需要的同学参考。说明一下，在这里我们仅仅只针对企业类的工作，对公务员、事业单位之类的工作不做分析。
应届生的第一份工作是形成工作习惯、思维方式的主要阶段。要知道，良好的工作方式和做事习惯、思考和解决问题的方式，对于一个人后续的职业发展至关重要，在起跑线上一定要占据优势。如果抛开具体的方向不谈，仅仅就公司的规模来进行考虑的话，应届生刚开始最好去一个做事靠谱、规模不太小的公司。
https://mp.weixin.qq.com/s/RZy6i3Ger8Vhr4V_-ABWmA
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 不用再自己琢磨如何实现switch功能了。Python流行的原因在于其拥有非常直观的能力。 长按扫描二维码关注我们 本篇文章转自于“机器之心” 对于从事数据科学和人工智能领域的人们来说，Python 是大家的首选编程语言。根据最近的一项调查，27% 的程序员开发职位要求掌握 Python 语言，今年年初这一数字还只是 18.5%。 Python 流行的原因在于其拥有非常直观的能力：这门语言拥有大量的库、足够高的生产效率，还相对易于学习。去年 10 月，Py
项目地址：https://github.com/opencv/open_model_zoo
随着 5G 时代的到来，万物互联唱响了这个时代的主题曲，物联网日新月异 的发展，社会的信息程度显著提升。其次，人工智能技术的发展，大量人工智能技术走出实验室，以各种各样产品的形式极大的丰富了人们的日常生活。物联网技术和人工智能技术的完美融合，造就了智能家居这一种新的时代潮流，给人们的生活带来极大的便利性的同时，给人以更加舒适、快捷、智能的生活体验。智能家居如火如荼的发展，坚定了我们设计智能门锁的想法。
本文介绍了TensorFlow的发展历史、生态系统、基本概念、原理、实战案例、性能测试、与其他框架的对比以及未来的发展方向。作者希望通过对TensorFlow的深入剖析，使读者能够快速掌握TensorFlow的核心思想和功能。
关于人脸检测被折磨了半个月，前2周开需求会时需要要做一个“人脸认证上传功能，具体是打开前置摄像头，识别出用户的脸并且脸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”。听到这个需求我第一时间想到比较专业的图形处理库OpenCV。去github上面搜了一下关于openCV识别人脸的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++，阿里云人脸检测）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。
从本篇文章开始，我们将同大家一起来学习python实战篇的内容，为了能够尽快的的能够掌握python编程语言，python实战篇与python提升篇将会不定期的进行交叉更新，顾名思义，实战的内容，将会从具体的项目和要求出发，提升篇的内容将会从Python基础之上进一步加强，也许是一个题目，也许是一个小的设计，总之，我们最后的目的就是：让大家在实战中掌握python，在提升中理解python的灵活运用。另外，由于在以后的内容中，代码的量可能越来越大，对于代码量少的，我们可以直接粘贴进入公众号，对于多的，我们仅仅附上key point(关键部分)，比如具体函数啊，逻辑思路等等，同时Python提供了打包功能，如果大家觉得代码运行来不及或者来不及配置环境等等，请记得私聊我们，我们可以将代码打包成可执行文件，你拿到后就像普通软件一样，直接运行就好，期待，后面的内容能够激发大家的学习兴趣！
在本文中，我们探讨了 Python 和 Go 这两种世界上最流行的编程语言的差异、相似之处和用例。 从对两者的快速比较开始，然后看看它们在可读性、速度、易学性等方面如何叠加。
在数字图像处理领域，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个不可或缺的工具。它包含了一系列强大的算法和函数，使得开发者可以轻松地处理图像和视频数据。本文将带你走进OpenCV的世界，了解其基本概念和常见应用。
百度工程师用 PaddlePaddle 训练出一套模型，能够对吸烟人群进行识别和适当提示。当摄像头捕捉到正在吸烟的同学，就会投射到大屏幕上。图为李彦宏和某个员工的对话，对话员工的头像正是周围某个吸烟员工的「吸烟照」，而且其面部用表情包替换了。
这些项目构想很有可能会让你对这门神奇的语言产生兴趣。最棒的是，你可以通过这些有趣但也具有挑战性的项目来增强 Python 编程技能。
从本节开始之后的几节将介绍关于Android NDK和OpenCV整合开发的内容，本节介绍Android NDK 和 OpenCV 整合开发的环境搭建以及人脸检测项目的运行测试。
本系列人脸识别文章用的是opencv2，最新版的opencv3.2的代码请参考文章： 《OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送》； 《人脸识别源码运行指南》（小编附在文末） 前段时间对人脸检测进行了一些尝试：人脸检测（C++/Python）（http://www.jianshu.com/p/504c081d7397）但是检测和识别是不同的，检测解决的问题是图片中有没有人脸；而识别解决的问题是，如果一张图片中有人脸，这是谁的脸。人脸检测可以利用opencv自带的分类器，但是人脸识别就需要自己收集数据，自
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1章《目录大纲篇》，本章内容系统介绍，《人脸识别项目完整实战》系列博文的目录结构，共8大部分53个章节。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】计算机编程语言Python和Ruby谁更易懂可读，网友们展开了激烈论战。 也许很多人认为，编程只要被计算机读懂就可以了。 但是对于调试人员，或者维护人员来说，也得需要易懂可读。 总之，越是容易理解和阅读的代码当然越好了。 这不，关于编程语言Python和Ruby谁更可读，网友都吵翻了。 很多网友站队Ruby，这是为什么呢？ Ruby大战Python 其实，Ruby和Python几乎没有区别。 如果一个Python程序员
这次版本升级，从版本号SeetaFace2 跳过 3 、4、 5直接升级到SeetaFace6，总之就是 666 吧～
这段时间垃圾分类相关小程序、APP的上线，让图像识别又一次进入人们的视线，我国图像识别技术在全世界都排在前列。
OpenCV 是一个强大的图片处理工具，尤其是随着人工智能、图片识别等行业的兴起，这个第三方库也越来越受到重视，今天我们就一起来开启 OpenCV 之旅
原文 ： https://webrtchacks.com/ml-kit-smile-detection/
人脸识别是一种能够从图像或视频源的视频帧中实时识别或验证人的技术。本文分享四个开源人脸识别项目，以提高你在数据科学领域的技能。
XFace项目地址：https://github.com/hujiaweibujidao/XFace
前面的文章《Android通过OpenCV和TesserartOCR实时进行识别》我们已经搭好一个利用NDK方式实时处理摄像头数据的程序了，今天我们就在看看OpenCV中通过级联方式实时进行人脸检测。
在计算机视觉项目的开发中，OpenCV作为最大众的开源库，拥有了丰富的常用图像处理函数库，采用C/C++语言编写，可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上，能够快速的实现一些图像处理和识别的任务。此外，OpenCV还提供了java、python、cuda等的使用接口、机器学习的基础算法调用，从而使得图像处理和图像分析变得更加易于上手，让开发人员更多的精力花在算法的设计上。
Excel 基本操作会吧？上网搜索公式会吧？基本的数学理解能力有吧？OK，如果以上你都能做到，你也能上手计算机视觉项目了。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1部分，第一节《完整项目运行演示》，本章内容系统介绍：人脸系统核心功能的运行演示。
作者 | Juan Cruz Martinez 译者 | 刘雅梦 策划 & 编辑 | 刘燕
完成 Android 相机预览功能以后，在此基础上我使用 dlib 与 opencv 库做了一个关于人脸检测的 demo。该 demo 在相机预览过程中对人脸进行实时检测，并将检测到的人脸用矩形框描绘出来。具体实现原理如下：
近日，来自中科院计算所的人工智能国家队中科视拓宣布，开源商用级SeetaFace2人脸识别算法。
在攻读机器学习高等学位的过程中需要选定一些研究课题，这些课题反映了未来你在机器学习领域发展的专业方向。
GPT-4 近日开放了视觉模态（GPT-4V）。以 GPT-4V、谷歌 Bard 为代表的多模态大语言模型 (Multimodal Large Language Models, MLLMs) 将文本和视觉等模态相结合，在图像描述、视觉推理等各种多模态任务中展现出了优异的性能。然而，视觉模型长久以来存在对抗鲁棒性差的问题，而引入视觉模态的 MLLMs 在实际应用中仍然存在这一安全风险。最近一些针对开源 MLLMs 的研究已经证明了该漏洞的存在，但更具挑战性的非开源商用 MLLMs 的对抗鲁棒性还少有人探索。
谷歌最新的智能显示屏最近出了一项备受争议的新功能Face Match，它是在谷歌Nest Hub Max上推出的。Face Match使用智能显示屏的前置摄像头作为一项安全功能，以及参与视频通话的一种方式。当它识别出你的脸时，它还会显示你的照片、短信、日历等细节。
本篇概览 检测照片中的人脸，用Java可以实现吗？ 当然可以，今天咱们用最少的时间、最简单的操作来体验这个实用的功能，当您提交一张带有人脸的照片后，会看到下图效果，所有人脸都被识别到并被框选出来了： 📷 本篇以体验为主，不涉及具体的开发，后面还会有文章介绍完整的开发过程（包括源码） 风险提前告知 为了简化操作，接下来会用到docker，对应的镜像体积巨大，达到了恐怖的4.69G，建议您为自己的docker做好加速配置，可以减少下载等待时间； 由于opencv体积庞大，再加上javacv的依赖库也不小，这才导
2月13日，百度宣布免费开源业内首个口罩人脸检测及分类模型。该模型可以有效检测在密集人流区域中携带和未携戴口罩的所有人脸，同时判断该者是否佩戴口罩。目前已通过飞桨PaddleHub开源出来，广大开发者用几行代码即可快速上手，免费调用。
口罩已经被证明是防止COVID-19传播的最好的防御措施之一，然而，这也导致了基于面部特征（包括鼻子、嘴和下巴线）的面部识别算法的失效。
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