Python 懂车帝口碑分爬虫 需求 懂车帝全系车型懂车分（口碑）页面中的详细车系评分数据 [请添加图片描述] 操作环境 win10 Google nexus5x（root） Python3.9 Charles...好像数据是通过这个js加载出来的，打开看了一下数据相当混乱，暂且先放一边，先从APP分析一波看能否直接拿到数据接口 PS：手机环境、抓包环境的配置在这不在赘述，有兴趣的可参考之前的文章 APP抓包环境配置 下载懂车帝...APP，并安装至手机 [请添加图片描述] 手机开启Postern，pc打开charles 至此抓包工作准备完成，打开懂车帝APP，随便找个车型进入懂车分页面 [请添加图片描述] 拿到加载的数据包，和web...id，修改此参数即可 获取全部车系id 获取车系id就很简单了，先拿到品牌id然后根据品牌id请求车系信息，注意这是一个post接口 def get_series(self, brand_id):...series_id, city): """ 获取车系口碑分 series_id: 车系id """ response = self.
Python 懂车帝综合口碑数据 需求 懂车帝全系车型综合口碑 优点 缺点 统计数据 [在这里插入图片描述] 操作环境 win10 Google nexus5x（root） Python3.9 Charles...PS：手机环境、抓包环境的配置在这不在赘述，有兴趣的可参考之前的文章 APP抓包环境配置 下载懂车帝APP，并安装至手机 [请添加图片描述] 手机开启Postern，pc打开charles 至此抓包工作准备完成...，打开懂车帝APP，随便找个车型进入懂车分页面 [在这里插入图片描述] 还是老套路先根据页面关键词搜索一波 [在这里插入图片描述] 明显看出来后两条数据不是需要的，前四条是同一个接口返回的，应该就是需要的数据...id，修改此参数即可 获取全部车系id 获取车系id就很简单了，先拿到品牌id然后根据品牌id请求车系信息，注意这是一个post接口 def get_series(self, brand_id):...[请添加图片描述] 获取车系综合口碑评分 def get_score(self, series_id): """ 获取车系综合评分 series_id
使用 IDEA 编辑器开发项目十分便捷，这里介绍使用 IDEA 编辑器添加 Tomcat
方案里没有人脸识别，看来你们的方案还是老旧的方案。上面就是客户给你的方案汇报一个总结。是不是很委屈，是不是很郁闷，你是不是想说，我们也不是人脸识别企业，为什么要懂这么多啊。...但是作为一个称职的咨询顾问不仅要懂本行业的知识，还要能够掌握十八般武艺，什么大数据、物联网和AI样样精通，做片子，写代码无所不能。...那么今天的小课堂开始，我们主要讨论以下两点： 一、人脸识别技术的简单认知 二、人脸识别的应用场景 一、人脸识别技术的简单认知 我们来看看人脸识别技术的原理是怎样的，首先我们了解下人脸识别的大致流程 ?...但是随着人脸识别的场景增加，我们在人脸识别前首先要检测图像中是否含有人脸。...二、人脸识别的应用场景 了解了人脸识别的基本原理，我们再看看人脸识别能运用到什么场景中？场景有很多，如安防领域来发现犯罪分子，人脸认证用来门禁和手机解锁等。
汽车之家的车型对比服务、易车网的报价服务、懂车帝的智能识别汽车等也都用到了大数据。...汽车之家的两大劲敌：易车网、懂车帝 不知不觉中，互联网汽车平台格局发生了变化，原本汽车之家、易车网双雄争霸的格局，加入了懂车帝，而后形成了三足鼎立的局面。...诞生于2017年的懂车帝来势汹汹，上线不到两个月的时间，用户活跃度、用户使用时长就超过了易车网，紧逼汽车之家。 在流量和内容方面，依托母公司今日头条、抖音等产品的流量支持，懂车帝比汽车之家更不缺流量。...在数字化、智能化技术方面，懂车帝背靠互联网巨头字节跳动，汽车之家的后面则是和互联网行业相交甚少的平安集团，懂车帝携带技术基因具有先天优势。 而今，凭借字节跳动技术支持，懂车帝持续技术层面加码。...懂车帝利用字节跳动完善的推荐技术和大数据优势，深入分析用户需求，还增加智能识车、智能选车等功能，大大优化了用户选择体验，弃汽车之家择懂车帝的用户也越来越多。
单位：牙/英寸 范围：0.060－254000.000 一般加工一根螺纹时，从粗车到精车，用同一轨迹要进行多次螺纹切削。...因为螺纹切削开始是从检测出主轴上的位置编辑器一转信号后才开始的，因此即使进行多次螺纹切削，零件圆周上的切削点仍是相同的，工件上的螺纹轨迹也是相同的，但是从粗车到精车，主轴的转速必须是一定的。...： …… G00 U-62.0; G32 W-74.5 F4.0; G00 U62; W74.5; U-64;(第二次再切入1mm) G32 W-74.5; G00 U64.0; W74.5; …… 车圆锥螺纹...外圆粗车循环G71 编程格式：G71 U(⊿d) R(e) ;G71 P(ns) Q(nf) U(⊿U) W(⊿W) F(f) S(s) T(t); 式中：⊿d切深量，无符号指定。...端面粗车循环G72 G72与G71均为粗加工循环指令，而G72是沿着平行于X轴进行切削循环加工的，编程格式为：G72U(⊿d) R(e) ;G72 P(ns) Q(ns) U(⊿u) W(⊿W) F(
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(...，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）。
车脸识别技术不是靠识别车牌，而是识别车辆外形特征来区分不同车辆。 如今，人脸识别技术已经在很多领域得到应用，包括安检、交通安全、支付等等，那么车脸识别你听说过吗？...最近，来自北京大学信息科学技术学院的研究人员也开发了这种特殊的“扫脸”技术，应用在四轮私家车中。据悉，该项技术能清晰分辨车辆外部特征，并擅长记录和分析，并会根据特征数据搜索到机动车的型号和注册信息。...这项被命名为Repression Network (RepNet)的“车脸”识别技术，通过两种途径来识别车辆：一类是车辆外观的“一般细节”，如颜色、品牌、型号等；另一类是车辆的外观缺陷和损伤。...据该项技术的研究人员描述，该系统具有可拍摄精确外观特征的拍照摄像头，在摄像头获取到车辆信息之后，内部系统会对记录的影像进行识别。...可以想象得到，这套“车脸”识别系统如果配合公共安全系统监控摄像头的大规模使用，肯定能够创造一个庞大的图像和视频数据库，为车辆识别和搜索提供了重要的技术支持。
、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。
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
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...: 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...f.close() return 1 if result['error_msg'] == 'pic not has face': print('检测不到人脸
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
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
process_this_frame for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): # 将人脸面部信息画出来...'q'): break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows() 需要的第三方库 face_recogniton是世界上最简单的人脸识别库了...你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它，来管理和识别人脸,该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法，使得识别准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了...99.38%,它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具，以便你可以用命令行对一个文件夹中的图片进行识别操作。...代码部分 效果 识别成功 [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 识别失败 [在这里插入图片描述] 完整代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019
vue2.x—爆炸足球 模仿懂球帝移动端，欢迎各位童鞋star github地址：https://github.com/vqlai/vue2-football 技术栈 前端 es6 vue2.x vue-router2...axios better-scroll vue-lazyload stylus 后端 通过webpack 设置HTTP代理的方式请求懂球帝官网api获取数据 项目截图 ?
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