日常生活中我们喜欢的就可以拿python写出来了，不要放弃，python很简单，很多时候我们可以先调用别人的API实现出来。
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。[1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写，它具有C ++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Android和Mac OS，OpenCV主要倾向于实时视觉应用，并在可用时利用MMX和SSE指令， 如今也提供对于C#、Ch、Ruby，GO的支持。近年来，在入侵检测、特定目标跟踪、目标检测、人脸检测、人脸识别、人脸跟踪等领域，opencv都是最火热的应用之一。
解释型语言：不需要编译，在运行的时候逐行翻译解释；修改代码时可以直接修改，可以快速部署，不过性能上会比编译型语言稍差；比如 JavaScript、Python ；
---- 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
在过去的几年里 Python 一直在快速增长，尤其是在 2017 年跃居为排名第一的编程语言。在 Stack Ovehrflow 上，关于 Python 相关问题的访问数增长的比任何语言都快，作为世界
异构计算（Heterogeneous computing）技术从80年代中期产生，由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大，目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文主要介绍了CPU+GPU基础知识及其异构系统体系结构（CUDA）和基于OpenCL的异构系统，并且总结了两种结构的特点，从而对异构计算有了更深的理解。
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。
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。
最近，我用一个以 Go 语言为后端的软件，实现了一个人脸识别项目。它能够识别出上传照片中的人像 (如流行歌手)是谁。这听起来不错，我决定试一下也给你们介绍一下项目的整个过程。
做人脸识别用 Python 比较多，但是今天碰上一个另类，他就跟别人不一样，就不用 Python 用 Go。其实不管是 P 还是 G，能认出脸来就是好样的。
AI边缘智能硬件智能分析网关部署了多种AI深度学习算法，支持对视频流中的人、车、物、行为等进行智能检测与分析，对异常情况进行智能告警。该硬件可实现的AI智能检测与识别能力有：人脸检测、人脸识别、车辆检测与识别、车牌识别、电瓶车识别、安全帽识别、烟火识别、区域入侵识别、抽烟行为识别等。
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。
自2017年开始，“AIoT”一词便开始频频刷屏，成为物联网的行业热词。“AIoT”即“AI+IoT”，指的是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合。当前，已经有越来越多的人将AI与IoT结合到一起来看，AIoT作为各大传统行业智能化升级的最佳通道，已经成为物联网发展的必然趋势。本场chat我们一起学习什么是AIoT，如何入门AIoT开发，在人工智能物联网时代来临之前做好知识储备。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1部分，第2节《项目系统架构设计》，本章内容系统介绍：人脸系统系统的项目架构设计，包括：业务架构、技术架构、应用架构和数据架构四部分内容。
OpenCV 的全称是 Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV 是由英特尔公司发起并参与开发，以 BSD 许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV 可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的 IPP 进行加速处理。
如果要问当下互联网什么最热门？毫无疑问是人工智能。目前，世界上主要发达国家都已经将人工智能作为国家级发展战略。那么，踩在下一个时代的风口浪尖上，普通程序员如何向人工智能靠拢？为此特别推荐10款托管在码云上的人工智能开源软件，希望能够给大家带来一点点帮助和启发。 当然，如果你很喜欢以下提到的项目，别忘了分享给其他人。 1、项目名称：智能家居的架构 项目简介： 智能家居的概念(smart home , home auto)很早以前就有了，现在随着硬件成本的下降，及 google 收购 nest 等，智能家居热度
https://cloud.tencent.com/act/event/iaidemo
Robert Lorenz（德国籍），澎思科技资深算法研究员，德国柏林洪堡大学数学系博士，致力于人脸检测、人脸跟踪和人脸质量判断等领域的技术研发，尤其擅长模型构建和模型优化。其研究成果已经应用于澎思科技多种人脸识别软件平台和硬件产品中。同时也致力于视频结构化算法的研究和开发，负责数个子研究课题的攻坚工作。
TencentYoutuyun（腾讯优图云）是腾讯云推出的一款图像识别和处理服务。它提供了各种功能强大的API，可以用于人脸检测、人脸对比、人脸验证、人脸比对、图片标签、身份证OCR等图像相关任务。该服务基于腾讯在人脸识别、图像识别等领域的技术积累，为开发者提供了快速、准确和可靠的图像处理解决方案。 在本篇文章中，我们将介绍如何使用TencentYoutuyun进行简单的图像处理任务。
现如今人脸识别应用已经大规模走进我们的的生活，但人脸识别技术的研究仍然是计算机视觉的热点，还有哪些待解的问题？从应用的角度哪些新技术更值得关注？
https://cloud.tencent.com/document/product/867/44383
雷锋网按：本文根据旷视科技商业产品总监李晨光在高交会《读脸·对话——AI 技术风暴沙龙》的演讲内容整理而来，主要谈论人工智能如何商业化的问题。 人工智能如何商业化一向被人关注 “人工智能如何商业化”一
这是一款大象机器人生产的小六轴机械臂，以树莓派4B为微处理器，ESP32为辅助控制，结构是中心对称结构（仿工业结构）。mechArm 270-Pi本体重量1kg， 负载250g，工作半径270mm，设计紧凑便携，小巧但功能强大，操作简单，能与人协同、安全工作。
选自Github 机器之心编译 参与：路雪 仅用 Python 和命令行就可以实现人脸识别的库开源了。该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准（Labeled Faces in the Wild benchmark）上的准确率高达 99.38%。 该项目是要构建一款免费、开源、实时、离线的网络 app，支持组织者使用人脸识别技术或二维码识别所有受邀人员。 有了世界上最简单的人脸识别库，使用 Python 或命令行，即可识别和控制人脸。 该库使用 dlib 顶尖的深度学习人
点击去创建自己的应用名称，其实最主要的就是 API_key 和 Secret_key
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法（最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖）。 OpenCV 使用 C/C++ 开发，同时也提供了 Python、Java、MATLAB 等其他语言的接口。如果你不了解 C/C++，请阅读《C语言教程》和《C++教程》。 OpenCV 是跨平台的，可以在 Windows、Linux、Mac OS、Android、iOS 等操作系统上运行。应用领域非常广泛，包括图像拼接、图像降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶等。还提供了机器学习模块，你可以使用正态贝叶斯、K最近邻、支持向量机、决策树、随机森林、人工神经网络等机器学习算法。
图形图像是进阶资深程序猿的重要一步，不论平台，不论语言，图形图像都是核心岗位的核心技能，so，你需要get它。
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。
视觉 AI 作为一个已经发展成熟的技术领域，具有丰富的应用场景和商业化价值，全球 40% 的 AI 企业都集中在视觉 AI 领域。近年来，视觉 AI 除了在智能手机、智能汽车、智慧安防等典型行业中发挥重要作用外，更全面渗入细分的实体行业，催生了如车站人脸实名认证、人脸支付、小区人脸门禁管理、酒店自助人脸实名登记等视觉 AI 的应用。
Android的扩展工程包含在external文件夹中，这是一些经过修改后适应Android系统的开源工程，这些工程有些在主机上运行，有些在目标机上运行； 工程名称 工程描述 aes 高级加密标准（Advanced Encryption Standard） apache-http Http服务器 bison （主机）自动生成语法分析器程序 bluez 蓝牙库 bsdiff （主机）用于二进制文件生成补丁 bzip2 （主机/目标机）压缩文件工具 clearsilver （主机）模板语言，包括Python、J
该清单按照字母排序，对 API 的概述是基于对应官网所提供的信息整合而成。要是大家发现该清单中错过了某些当前流行的 API，可以在评论中告知。
这些技术通常不是孤立存在的，而是相互交叉和融合的，以解决更复杂的问题。在实际应用中，根据具体的问题和数据特点选择合适的模式识别技术是至关重要的。
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
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
本篇基于 2017 年的推荐清单做了一些改进——去除了一些不再进行维护的 API，并且更新了一些新的 API。主要覆盖如下方向：
李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在刚刚结束的全球合作伙伴大会上，腾讯第一次把AI喊得响亮。 “Make AI Everywhere！”腾讯上上下下都在这样说。 不过，不
前段时间和第三方人脸识别供应商对接，写了一个demo，主要功能是人脸识别准确率，增加底库，删除底库，人脸比对等等。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。
2001年，Paul Viola和Michael Jone开始了计算机视觉的革命，当时的人脸识别技术并不成熟，识别准确度较低，速度也很慢。直到提出了Viola-Jones人脸识别框架后，不仅成功率大大提高，而且还能实施进行人脸识别。
随着人工智能行业的发展，越来越多的技术趋于成熟可用，AI +模式赋能成为各行各业的升级方向，其中以人脸识别技术的应用最为普遍。例如前段时间的大兴机场，再比如明年的东京奥运会，小到日常生活中已经渐渐出现的人脸支付，大到引发全社会对新型教育的看法以及探讨。人脸识别作为科技赋能的重要代表与支柱，越来越受到大型企业以及社会的关注，但是，在催生新型转变的同时，也引发了一些不好的影响，其中以教育行业最为突出。
据澎湃新闻报道，上海虹口区检察院通报了一起从特大虚开增值税普通发票案中牵出的非法人脸识别案。由于在注册“皮包公司”用于虚开发票的过程中，人脸识别是关键环节，犯罪分子为注册工商营业执照，联系上了吴某和周某二人。之后，二人通过破解人脸识别技术等方式，将从别处购买的他人高清头像和身份证信息利用“活照片”App 进行处理，让照片“动起来”，形成包括点头、摇头、眨眼、张嘴等动作视频，然后利用特殊处理的手机“劫持”摄像头，使得在人脸认证环节手机系统获取的是之前做好的视频。经查，二人以此方式致使犯罪分子虚开发票超过 5 亿元。虹口区法院以侵犯公民个人信息罪，判决两人分别获刑三年和二年，并处以罚款。
对于做工程项目和搞科研的人来说，有现成的模块或工具使用是一件多么美妙的事情啊，无需访问源码或理解内部工作机制的细节即可完成相应的任务。常用的方法是调用一些API，即一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力。本文总结对于机器学习行业者有用的50多个API，主要涉及的领域如下：
随着基于人工智能与机器学习的应用如雨后春笋般不断涌现，我们也看到有很多提供类似功能的 API 悄悄登上了舞台。 API 是用于构建软件应用的程序、协议以及工具的组合；本文是对2015 中这个列表的修正与完善，移除了部分被废弃的 API ；我们也添加了最近由 IBM、Google、Microsoft 这些大厂发布的 API 。所有的 API 可以根据应用场景进行分组： 人脸与图片识别。 文本分析，自然语言处理以及情感分析。 语言翻译。 预测以及其他的机器学习算法。 在具体的每个分组内，我们根据首字母顺序排序；
昨天，这位Facebook人工智能实验室主任、纽约大学教授深刻探讨了深度学习的未来。
之前有利用C++和OpenCv写过人脸识别的系列文章，对于人脸识别的基本理解和步骤流程等基本知识不做反复叙述。比詹小白还要白的童鞋可以查看往期文章进行了解噢~ 1.人脸识别（一）——从零说起 2.人脸识别（二）——训练分类器 3.人脸识别（二）——训练分类器的补充说明 4.人脸识别（三）——源码放送 我是华丽丽的分割线，下边有请詹小白简单讲讲python版本的人脸检测与识别，鼓掌~ 一、人脸检测 python版人脸检测基本上可以参照C++版本的程序，根据
以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。 首先看看现在的研究现状。如上的发展趋势可以知道，现在的主要研究方向
如果你觉得好的话，不妨分享到朋友圈。 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。 首先看看现在的研究现状。如
这是关于人脸的又一篇原创！ 之前有利用C++和OpenCv写过人脸识别的系列文章，对于人脸识别的基本理解和步骤流程等基本知识不做反复叙述。比詹小白还要白的童鞋可以查看往期文章进行了解噢 1.人脸识别（一）——从零说起 2.人脸识别（二）——训练分类器 3.人脸识别（二）——训练分类器的补充说明 4.人脸识别（三）——源码放送 一、人脸检测 python版人脸检测基本上可以参照C++版本的程序，根据语法不同进行改写即可。 1.输入为包含人脸的图片时 这种情况较为简单，只是直接使用了opencv库的
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。
github源码：https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分
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