本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第3部分：程序设计篇（Python版），第1节《Python实时视频采集程序设计》，本章内容系统介绍：基于Python+opencv如何实现实时视频采集。
选自PyimageSearch 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。 在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。 深度学习目标检测教程：http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-de
使用 OpenCV 和 Python 上对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。 本文分两个部分。 在第一部分中，我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。 深度学习目标检测教程：http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-detection-with-deep-
你知道的，昨晚在我在看《行尸走肉》时，不是享受僵尸野蛮和被迫吃人，或引人入胜的故事情节，我只想建立一个目标检测系统来对僵尸进行识别。
在开发django应用的过程中，使用开发者模式启动服务是特别方便的一件事，只需要 pythonmanage.pyrunserver 就可以运行服务，并且提供了非常人性化的autoreload机制，不需要手动重启程序就可以修改代码并看到反馈。
在上一节内容中，介绍了如何将YOLO应用于图像目标检测中，那么在学会检测单张图像后，我们也可以利用YOLO算法实现视频流中的目标检测。
选自pyimagesearch 作者：Adrian Rosebrock 机器之心编译 参与：Panda 圣诞将至，你可能已经在商场、公园或自家的烟囱里发现了圣诞老人。随着机器识别技术的发展，用人工智能来识别路过或来送礼物的圣诞老人似乎是个不错的选择。近日，Adrian Rosebrock 在 PyImageSearch 上发表了一篇教程，介绍了在树莓派上使用 Keras 实现深度学习圣诞老人识别器的过程。你可通过文末链接访问原文——也可在原文末尾留下电子邮箱地址向原作者索取本项目的完整代码。另外，本教程中
（1）首先下载opencv(网址：opencv)，在这里我选择的是opencv_python‑4.1.2+contrib‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl 。 （2）下载好后，把它放到任意盘中（这里我放的是D盘），切换到安装目录，执行安装命令：pip install opencv_python‑4.1.2+contrib‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl
在树莓派上最常用的录音是arecord命令，但是功能有限，不能实现检测到声音做出反应。但是pyaudio能。
由于游戏主界面的位置随电脑和浏览器的不同而不同，因此，若运行失败，请自行调整下图所示的bbox参数：
在接下来的几篇博文中，作者将带领大家训练一个「计算机视觉+深度学习」的模型来执行人脸识别任务。但是，要想训练出能够识别图像或视频流中人脸的模型，我们首先得收集人脸图像的数据集。
python unicode bytes str 编码 首先需要说明一下，该篇文章是以python3为基础的，python2是否适合没有验证过。 由于python编码问题确实比较多，文章篇幅可能较长，请耐心看完，绝对物超所值，何况还是免费的，只求转载的时候注明出处，谢谢！ 一、 简单的编码介绍 平常我们可能听说过很多编码格式，如 ASCII码，Unicode，utf-8，gbk等等。为了不让文章臃肿，所以在这不再赘述，如想了解，请跳转到这个链接。 各种字符编码介绍 但是py3里，只有 unicode编码格式
Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，其具有高可扩展性和高可移植性，具有广泛的标准库，受到开发者的追捧，广泛应用于开发运维（DevOps）、数据科学、网站开发和安全。然而，它没有因速度和空间而赢得任何称赞，主要原因是Python是一门动态类型语言，每一个简单的操作都需要大量的指令才能完成。
安装好 pygame 在第一次使用 pygame 的时候，pyCharm 会自动 install pygame。
阅读本篇文章前建议先参考前期文章： 树莓派基础实验34：L298N模块驱动直流电机实验，学习了单个电机的简单驱动。 树莓派综合项目2：智能小车（一）四轮驱动，实现了代码输入对四个电机的简单控制。 树莓派综合项目2：智能小车（二）tkinter图形界面控制，实现了本地图形界面控制小车的前进后退、转向和原地转圈。 树莓派综合项目2：智能小车（三）无线电遥控，实现了无线电遥控设备控制小车的前进后退、转向和原地转圈。 树莓派综合项目2：智能小车（四）超声波避障，实现了超声波传感器实时感知小车前方障碍物的距离。 树莓派综合项目2：智能小车（五）红外避障，实现了红外光电传感器探测前方是否存在障碍物。 本实验中将使用HJ-IR1红外循迹模块。循迹模块的红外发射二极管不断发射红外线，放射出的红外线被物体反射后，被红外接收器接收，并输出信号给树莓派处理，再对电机驱动模块进行控制，实现通过对黑线和小车位置的判断，控制小车沿黑线行进。 这样的循迹小车又称为简单的循迹机器人，比如餐厅的机器人服务员、农场的投食机器人、瓜果采摘机器人等等。
树莓派综合项目2：智能小车（二）tkinter图形界面控制，实现了本地图形界面控制小车的前进后退、转向和原地转圈。
照片、视频中的人脸有时也能骗过一些不成熟的人脸识别系统，让人们对人脸解锁的安全性产生很大怀疑。在这篇 4 千多字的教程中，作者介绍了如何用 OpenCV 进行活体检测（liveness detection）。跟随作者给出的代码和讲解，你可以在人脸识别系统中创建一个活体检测器，用于检测伪造人脸并执行反人脸欺骗。
新年马上到了，FormSec现在这里给大家拜年，祝大家狗年旺财！ 当然新年礼物已经给大家备好了：《基于python的自动化代码审计》 本文通过介绍在python开发中经常出现的常规web漏
这样的用户可能会拿到另一个人的照片。甚至可能他们的手机上就有其他人的照片或视频，他们可以用这样的照片或视频来欺骗识别人脸的相机（就像本文开头的图片那样）。
不知道各位有没有听过不要重复造轮子？因为有些开源的工具，它们经过时间和众人的捶打，其实会比我们自己一个人造出来的轮子考虑的更加周到和全面。可是有时候有些开源工具的入口太沉重，而我们只需要其中的一部分功能并且加到我们自己的程序，所以怎么样把她们进行提炼成我们想要的呢？ 介绍 最近想给自己的程序加上一个检测WAF的功能，思路可能很简单，就是构成一些存在恶意参数的URL地址，然后检测返回的response的headers或者body，通过指纹匹配的方式来定位是哪一款WAF，可是自己收集WAF信息太多了，而且写检测
“ Shell 编程核心技术《一》”这篇文章内容没看的同学，请自行去公众号补课哟~ 好啦，开始今天的文章分享。
计算机视觉领域中，目标检测一直是工业应用上比较热门且成熟的应用领域，比如人脸识别、行人检测等，国内的旷视科技、商汤科技等公司在该领域占据行业领先地位。相对于图像分类任务而言，目标检测会更加复杂一些，不仅需要知道这是哪一类图像，而且要知道图像中所包含的内容有什么及其在图像中的位置，因此，其工业应用比较广泛。那么，今天将向读者介绍该领域中表现优异的一种算算法——“你只需要看一次”（you only look once，yolo），提出该算法的作者风趣幽默可爱，其个人主页及论文风格显示了其性情，目前该算法已是第三个版本，简称YoLo V3。闲话少叙，下面进入教程的主要内容。 在本教程中，将学习如何使用YOLO、OpenCV和Python检测图像和视频流中的对象。主要内容有：
密码安全性在线检测： http://tools.zalou.cn/password/my_password_safe
我以为有了蚊帐，就可以高枕无忧。。。。万万没想到，我把我和蚊子都放到了蚊帐里面，照样缠绵一晚上。。。
在手动的人工功能中去测试相关的链接是否正常。判断网页中属于链接的部分，点击并观察链接目标的正确性。
AiTechYun 编辑：xiaoshan.xiang 在今天的文章中，将会介绍OpenMV，以及他们的高级IDE，甚至会教你如何建立自己的条形码扫描系统。 开始要使用计算机视觉的OpenMV cam
前几天一直在寻找能够输出python函数运行时最大内存消耗的方式，看了一堆的博客和知乎，也尝试了很多方法，最后选择使用memory_profiler中的mprof功能来进行测量的，它的原理是在代码运行过程中每0.1S统计一次内存，并生成统计图。
注意 在Pygame中，原点(0, 0)位于屏幕左上角，向右下方移动时，坐标值将增大。在1200×800 的屏幕上，原点位于左上角，而右下角的坐标为(1200, 800)。
EAST文本检测器需要OpenCV3.4.2或更高版本，有需要的读者可以先安装OpenCV。
今天的神器是：Amazon CodeWhisperer。 ---- 一种采用机器学习(ML)的服务，可以根据开发人员用自然语言编写的注释和集成式开发环境(IDE)中的代码生成代码建议，帮助开发人员提高工作效率，可以为您的应用程序提供代码审查、安全扫描和性能优化。
AI 科技大本营按：本文编译自 Adrian Rosebrock 发表在 PyImageSearch 上的一篇博文。该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题：
编译 | 庞佳 责编 | Leo 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【AI 科技大本营按】本文编译自 Adrian Rosebrock 发表在 PyImageSearch 上的一篇博文。该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题： 如何过滤或忽略我不感兴趣的类？ 如何在目标检测模型中添加新的类？这是否可行？ Adrian Rosebrock 认为这两个问题是学习目标检测的同学经常问到的问题，于是创作了本篇文章统一回答。 以下为博文摘录，AI 科技大本营编译： 具体来
今天给大家介绍一个可以偷偷拷贝别人 U 盘里文件的 python 程序，没错，程序自动监测 U 盘插入并读取 U 盘内文件，拷贝到本地电脑。
摘要：本文详细介绍如何利用深度学习中的YOLO及SORT算法实现车辆、行人等多目标的实时检测和跟踪，并利用PyQt5设计了清新简约的系统UI界面，在界面中既可选择自己的视频、图片文件进行检测跟踪，也可以通过电脑自带的摄像头进行实时处理，可选择训练好的YOLO v3/v4等模型参数。该系统界面优美、检测精度高，功能强大，设计有多目标实时检测、跟踪、计数功能，可自由选择感兴趣的跟踪目标。博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。本博文目录如下：
1.电极式眼动追踪：这种技术通过在眼球周围放置电极来测量眼睛的运动。它可以提供非常高的准确性和分辨率，但需要接触眼球，因此不太适合长时间使用或需要无接触测量的应用场景。
在互联网时代，网站数据是一种宝贵的资源，可以用于分析、挖掘、展示等多种目的。但是，如何从海量的网页中提取我们需要的数据呢？Python是一种强大而灵活的编程语言，它提供了许多用于爬虫和图像处理的库和工具，可以帮助我们实现这一目标。本文将介绍如何使用Python爬取网站数据并进行图像处理的基本步骤和方法。
作者： Adrian Rosebrock 机器之心编译 目标检测技术作为计算机视觉的重要方向，被广泛应用于自动驾驶汽车、智能摄像头、人脸识别及大量有价值的应用上。这些系统除了可以对图像中的每个目标进行识别、分类以外，它们还可以通过在该目标周围绘制适当大小的边界框来对其进行定位。本文作者从图像识别与目标检测的区别开始，进一步简单介绍了目标检测的基本模块与实现方法。本文是目标检测的一般指南，它并没有详细介绍主流的目标检测算法，这些算法读者可参考从 RCNN 到 SSD，这应该是最全的一份目标检测算法盘点
翻 译 | 天字一号（郑州大学）、李美丽（华南师范大学）、had_in（电子科技大学）、nengdaiper（北京科技大学）
本教程将介绍如何使用 OpenCV OCR。我们将使用 OpenCV、Python 和 Tesseract 执行文本检测和文本识别。
从今天开始一个新的篇章又要开始了，这次要写的「错误 & 异常」知识点比较少，不像「类」那样知识点那么多，所以稍微好过一点。
1 字典 1.1 字典的创建和访问 字典不同于前述的序列类型，它是一种映射类型。它的引入是为了简化定义索引值和元素值存在特定关系的定义和访问问题。 字典的定义形式为：字典变量名 = {key1:val
在Excel中，我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列，可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。
用过 Mac OS 的朋友应该都遇到过，日常的文件操作会在同级目录下产生一些特定的临时文件。
学习了pyimagesearch 的《PyImageSearch Gurus course》。现在记录下代码的分析。
AI 科技评论按：本文来自著名的计算机视觉教学网站「pyimagesearch」，文章作者为 Adrian Rosebrock。在本文中，Adrian 将就「如何鉴别图像/视频中的真实人脸和伪造人脸」这一问题进行深入的分析，并介绍使用基于 OpenCV 的模型进行活体检测的具体方法。雷锋网 AI 科技评论编译如下。
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