一是作为自己经验的回忆录，二也希望有类似经验的朋友可以给些自己的想法和经验，公众号回复比较慢，可以直接加我微信shimilysj或者qq:124954495 前段时间和第三方人脸识别供应商对接，写了一个...让我对人脸识别有了一个新的意识。后来公司需要做个人脸识别的一些应用场景，根据这些场景，看看哪些符合公司的需要。于是自己规划了下。...大家都玩过扫一扫，其实有了人脸识别以后，我们的脸就是一张二维码。 ? 图12 扫一扫人脸识别 13....景区出入园人脸检票 人脸识别终端是一款高性能的人脸识别产品，只需要在第一次入园时录入人脸，然后就可以“刷脸”游览景区内各个景点，同时出入景区也将更加便捷。...图13 景区出入园人脸检票 14.人脸识别对比(娱乐类) 主要通过人脸识别后的特征，和其他人脸比对，比如娱乐类，父子，母女，好友等比对，用来判别识别率，或者可以更精细说明鼻子比较像，眼睛比较像等等。。。
01 人脸识别 人脸识别是计算机视觉领域的典型，也是最成功的识别应用。 人脸识别可用于人机交互、身份验证、患者监护等多种应用场景。...首先需要通过人脸检测找到画面中的所有人脸，通过使用HOG算法进行人脸检测，分析面部特征，HOG算法虽然可以检测出人脸，但无法对人脸进行识别，人脸识别的特征提取通过训练卷积神经网络，为每张人脸生成128个特征值...，改特征向量可以很好的表示人脸数据，使得不同人脸的两个特征向量距离尽可能大，同一张人脸的两个特征向量尽可能小，这样就可以通过特征向量进行人脸识别了。...如下图所示： 03 Dlib Dlib中的人脸识别算法基于深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks，DCNNs）实现。...其中，用于提取人脸特征的模型是一个带有128维输出的卷积神经网络，它使用ResNet架构（Residual Networks，残差网络）进行训练。
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 实现人脸识别+图像处理批量裁剪。 ?...接下来我们使用 Python 实现自动化人脸识别和图片裁剪功能。 ?...利用 Python 实现裁剪圆形头像分为以下步骤： 1、利用人脸识别接口确定人脸在图片中的位置 2、计算出需要裁剪的区域 3、利用 PIL 库进行裁剪 人脸识别的提供功能很丰富，像我们之前使用到的颜值打分...我们这次用到的其实是最基础的功能——人脸检测，即通过人工智能检测图片中是否有人脸，并标出其区域位置。 人脸检测的功能几乎所有的人脸识别接口都会提供，所以我们随便用一个就好。...2、一张图片中如果有多个人脸，微软 API 就会返回多组值，可以遍历处理每个人脸。这次我为了方便，用的都是单人的图片。
今天给大家介绍一个世界上最简洁的人脸识别库 face_recognition，你可以使用 Python 和命令行工具进行提取、识别、操作人脸。...基于业内领先的 C++ 开源库 dlib 中的深度学习模型，用 Labeled Faces in the Wild 人脸数据集进行测试，有高达99.38%的准确率。...人脸识别 比如这里总共有三张图片，其中有两张已知，第三张是需要识别的图片 ?...不到二十行代码，就能识别出人脸是谁，是不是 so easy！ 3....人脸标注 仅仅识别图片中的人脸总是感觉差点什么，那么将识别出来的人脸进行姓名标注是不是更加有趣~ 已知图片的识别和前面代码基本是一样的，未知图片代码多了人脸位置的识别，并使用了face_locations
前段时间微信也出了一个Linux原生版本，这段时间也体验试验了下。 这周就聊一下这个原生微信的使用体验与背后的技术探究吧。...但有一个软件始终没法避免，就是微信。 国内无论是家人，朋友或是工作上的同事，沟通基本上都是微信，说不需要微信这个就有点自大了。...过往在Linux上的微信解决方案无非是使用Wine或是深度的微信版本等（也是基于Wine），这些方案也不是说不能用，只是给人的感觉像是吞了苍蝇一样难受。...（左）与我自己写的一个基于Electron桌面程序目录几乎完全一样 估计微信这个东西只是基于它以前的网页版微信，套了个Electron吧。...最开始也是给UOS用的，这几年国内，特别是政府在推广使用UOS这个Linux系统，微信也不得不做出改变吧。
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...= 0: debug(res) return 1 def match(d0): # 人脸识别 dir_lists = os.listdir(...，但由于SD卡内无文件，无法匹配人脸 ?...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）。
、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...while(i<3) { // 匹配成功3次退出 capture.read(video); HighGui.imshow("实时人脸识别...： 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。
目前市面上的微信营销软件，绝大部分是模拟登录或者进程hook外挂形式，属于违规使用微信的范畴，容易被微信官方封号。...经过思考后，我觉得利用python自动化UI点击，鼠标键盘操作，是符合真人使用微信的习惯的，被封的风险最低。...因为必须是UI自动化，所以我们使用windows系统，并且结合微信电脑版来实现 定时任务 windows系统下的定时任务操作如下 直接在菜单栏搜索计算机管理 可以看到任务计划程序库 创建任务
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...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。
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...学生在进入公寓时需要进行人脸识别，机器会进行识别。系统有两种识别方式，一是识别人像，二是进行刷卡，刷卡会将自己的信息读取，会与数据库的信息对比，也是一种识别的方式。...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。
本文我们接着来看看，在完成了人脸注册之后我们该如何识别出用户的人脸特征，从而通过人脸识别获取用户信息。...人脸识别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 人脸追踪 FT 年龄检测 Age 性别检测 Gender 其中人脸追踪 FT 与人脸检测 FD 功能基本一致（甚至代码基本都是相同的），Age 引擎用于识别年龄，Gender 引擎用于识别性别...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
本人最近在使用python版的微信做了一些模拟操作，使用的wxpy封装好的框架api，聊天机器人接入的是图灵，其他的暂时还没有功能的接入计划。...在实施的过程中遇到了很多问题，大部分是微信api过时导致了，因为本身调用的是web微信的api，我看到git上的项目已经最近的更新时间是2017年，中间很多次微信的api调整都没更新到，比如添加好友，比如被.../Users/Vicky/Downloads/'+name) print user print "发送了图片"+name 聊天机器人对话，本人接的图灵的，接入方法请参照[python微信...+requests+图灵机器人制作聊天机器人](/blog/article/利用python wxpy和requests写一个自动应答微信机器人实例.html)，我这里只写一个封装过后的方法，方便调用。...这个原需求是想整理一下群聊天记录，还有那些撤回的，现在做分析用。只存本地，尚未清洗数据到数据库。只有文本信息。
上个案例中我们讲了如何用PaddlePaddle进行车牌识别的方法，这次的案例中会讲到如何用PaddlePaddl进行人脸识别，在图像识别领域，人脸识别也属于比较常见且成熟的方向了，目前也有很多商业化的工具进行人脸识别...广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位或检测、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。...人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。...，用PaddlePaddle构建卷积神经网络训练模型； 4）模型测试：拍摄一张新头像，用模型进行识别。...opencv可能会识别一些奇怪的部分，所以综合考虑之后我使用了dlib来识别人脸。 1）导入需要的包，这里使用dlib库进行人脸识别。 2）定义输入、输出目录，文件解压到当前目录.
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...((bd_addr, port)) sock.send("3") sock.close() 二、Arduino连接方式 2.1 Arduino与HC-05蓝牙模块的连接 由于我们用的是...import base64 import time import bluetooth from bluetooth_test import bt_open,servo_init,bt_close #百度人脸识别...: f = open('faceimage.jpg','rb') img = base64.b64encode(f.read()) return img #上传到百度api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
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...特征图像划分为一个个单元格时，每个单元格在水平方向上的像素个数 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...) 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
一、实现方式 前端调用相机组件实现人脸在线采集，通过采集到的人脸图片的base64字符串调用云开发侧实现的腾讯云人脸识别云函数，然后将识别结果回调到小程序页面中。...在项目根目录找到 project.config.json 文件，新增 cloudfunctionRoot 字段，值为刚才创建的本地云函数根目录名称 image.png image.png 第三步：创建人脸识别云函数并配置...from 194 contributors and audited 186 packages in 13.832s found 0 vulnerabilities image.png 第五步：在人脸识别云函数目录下的入口文件...index.js中实现人脸识别-人脸检测与分析的API调用Demo，然后上传Demo至云端 // 云函数入口文件 const cloud = require('wx-server-sdk') // 引入云开发服务的内核...that=this"，然后再嵌套函数，如wx.request中使用"that.setData"来传递数据 camerac.json { "navigationBarTitleText": "云开发人脸识别在线测试
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..., 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
,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。...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
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