作者｜林鑫 原文｜http://imweb.io/topic/59559c01ad7fa941029740aa 前言 在手机上通过网页 input 标签拍照上传图片，有一些手机会出现图片旋转了90度的问题，包括 iPhone 和个别三星手机。这些手机竖着拍的时候才会出现这种问题，横拍出来的照片就正常显示。因此，可以通过获取手机拍照角度来对照片进行旋转，从而解决这个问题。 Orientation 这个参数并不是所有图片都有的，不过手机拍出来的图片是带有这个参数的。 旋转角度 参数值 0° 1 顺时针90° 6
前言 在手机上通过网页 input 标签拍照上传图片，有一些手机会出现图片旋转了90度的问题，包括 iPhone 和个别三星手机。这些手机竖着拍的时候才会出现这种问题，横拍出来的照片就正常显示。因此，
在手机上通过网页 input 标签拍照上传图片，有一些手机会出现图片旋转了90度的问题，包括 iPhone 和个别三星手机。这些手机竖着拍的时候才会出现这种问题，横拍出来的照片就正常显示。因此，可以通过获取手机拍照角度来对照片进行旋转，从而解决这个问题。
这段代码我哩哩啦啦写了三天多，平时都有活今天忙里偷闲想起之前放大镜这个功能写了一半（我是分两块写的， 先是让module就是那个遮罩层能自由的在图片上跟随鼠标走，剩下的就简单了,遮罩层的left、top乘以一个固定系数就是‘放大图片’的left、top）。好了我的思路就是：只需要一张图片，这张图片像素要大一点，先以缩小的方式展示，然后鼠标移上去之后，在右侧有一个div，里面也放着一个src相同的img，只不过这个img不再是缩小的了。ok 这样就够了！
hi，大家好~我是shadow，一枚设计师/全栈工程师/算法研究员，目前主要研究方向是人工智能写作和人工智能设计，当然偶尔也会跨界到人工智能艺术及其他各种AI产品。
近来风生水起的VR虚拟现实技术，抽空想起年初完成的“星球计划”项目，总结篇文章与各位分享一下制作基于Html5的3D全景漫游秘籍。 QQ物联与深圳市天文台合作，在手Q“发现新设备”-“公共设备”里，连
近来风生水起的VR虚拟现实技术，抽空想起年初完成的“星球计划”项目，总结篇文章与各位分享一下制作基于Html5的3D全景漫游秘籍。 QQ物联与深圳市天文台合作，在手Q“发现新设备”-“公共设备”里，连接QQ物联摄像头为用户提供2016年天体大事件的直播，大家可以通过手Q实时观看到世界各地最佳观测点的日食，流星等天体现象。承载整个“星球计划”活动的运营页面，经多方讨论，我们决定尝试3D全景漫游模式的H5运营页进行推广，今天就不详述活动的具体内容，先和大家聊一聊这H5里“3D全景漫游”的制作方法。 先贴一
一般我们拍照都是拍一个方向，而全景图是拍上下左右前后 6 个方向，360 度，这样能够立体的记录所在的场景。
不同于以往通过心理诱骗暗示或欺诈手段社会工程学举例，本次为大家介绍一种特殊的结合刑侦推理及利用技术手段实现的社会工程学实例，可以把它归类为特殊层面的信息收集手段——通过照片确定发拍照人所在的位置，这种社工手段严格来说也算定位技术。
这个飞驰的小球看起来是不是特有灵性呢？没错，它就是用原生JS实现的。 接下来，就让我们深入细节，体会其中的奥秘。相信这个实现的过程，会比动画本身更加精彩!
我们首先准备好一个包含128个人的人脸照片，如图1所示，其中64张为男生，64张为女生。
手机和数码相机拍的照片里除了我们能看到的RGB像元数据，还包含了拍摄时间、图像分辨率、感光值、GPS坐标等属性，记录在Exif(Exchangeable image file format)模块里。
人工智能，能做什么？ 对于一般用户来说，人工智能更多的只是在智能音箱、手机上的“智能助手”中出现。他们最大的用途，也只是为你打打电话、设置日程和管理家中的智能家电。做的，应该都是一些简单且琐碎的事。 但在 AlphaGO 出现后，相信很多人也了解到“人工智能”的潜力，他们理应承担更多任务，为人类创造更多的价值。而 IBM 推出的人工智能 Watson，已经能够完成音乐创作和文字写作任务。拥有创作力的它，更加像人类了。 话虽如此，现在已经有部分人工智能产品具备创作能力，但要它们去就作品的好坏做判断，还
人工智能，能做什么？ 对于一般用户来说，人工智能更多的只是在智能音箱、手机上的“智能助手”中出现。他们最大的用途，也只是为你打打电话、设置日程和管理家中的智能家电。做的，应该都是一些简单且琐碎的事。 📷 但在AlphaGO出现后，相信很多人也了解到“人工智能”的潜力，他们理应承担更多任务，为人类创造更多的价值。而IBM推出的人工智能Watson，已经能够完成音乐创作和文字写作任务。拥有创作力的它，更加像人类了。 话虽如此，现在已经有部分人工智能产品具备创作能力，但要它们去就作品的好坏做判断，还有些难度。要让
前言：本文将围绕：了解什么是全景 --> 怎么构成全景 --> 全景交互原理来进行讲解，手把手教你从零基础实现一个酷炫的Web全景，并讲解其中的原理。小白也能学习，建议收藏学习,有任何疑问，请在评论区讨论，笔者经常查看并回复。
因为，谷歌又给Pixel的相机注入了机器学习的灵魂：在背景虚化的任务上，学习了一下深度 (Depth) 。
QQ 空间在 2005 年被腾讯开发，已经经历了 15 个年头，在还没有微信的年代，看网友发表的心情、心事、照片大多都在 QQ 空间的里。它承载了80、90 后的大量青春，下面我们一起用 selenium 模块导出说说和相册回忆青春吧
QQ 空间在 2005 年被腾讯开发，已经经历了 15 个年头，在还没有微信的年代，看网友发表的心情、心事、照片大多都在 QQ 空间的里。它承载了80、90 后的大量青春，下面我们一起用 selenium 模块导出说说和相册回忆青春吧。
个单位时间。 输入格式： 输入包含多组数据。 第一行包含一个整数N，代表测试数据的组数。 对于每组数据： 第一行包含一个整数T，代表测试数据的组数。 对于每组数据，第一行包含一个整数 N。 接下来的N行，每行包含三个整数
Visual Blocks for ML是一个由Google开发的开源可视化编程框架。它使你能够在易于使用的无代码图形编辑器中创建ML管道。
人脸识别成了近年火热的人工智能落地方向之一。简单地看来，人脸识别是一个验证身份的过程，所以后跟个人身份证打通也是理所应当。要判断画面上呈现的是不是一个真的人脸，途径和手段是可以非常多样化的。要验证是不是真正的人脸，光靠一个二维的模式识别，或者人脸特征点的对齐都是远远不够的，存在一定的局限性。
人机交互的活体检测方法需要通过对人脸做出实时响应来判断是否为活体，通常采用的方法有脸部姿态和读取指定数字等。
自动化（Automation）是指机器设备、系统或过程（生产、管理过程）在没有人或较少人的直接参与下，按照人的要求，经过自动检测、信息处理、分析判断、操纵控制，实现预期的目标的过程。自动化技术广泛用于工业、农业、军事、科学研究、交通运输、商业、医疗、服务和家庭等方面。采用自动化技术不仅可以把人从繁重的体力劳动、部分脑力劳动以及恶劣、危险的工作环境中解放出来，而且能扩展人的器官功能，极大地提高劳动生产率，增强人类认识世界和改造世界的能力。拍摄设备的自动化，更多的体现在后期的处理功能上，例如多张照片的综合处理，目的也是为了大大提高出片的效率。首先是，针对照片的多重聚焦，通常来讲，需要摄影师分别聚焦拍摄产品不同的位置，之后导入到PohtoShop中进行进一步处理。添加描述添加描述1、在PS中打开这两张图片，并将两张图片放在同一个图层面板中。添加描述2、同时选中选中“图层1”和“图层2”图层，点击“编辑”——“自动混合图层”。 添加描述3、弹出的窗口中，选中“堆叠图像”，点击确定。添加描述4、这时候，2张照片就堆叠出了一张清晰照的效果。我们再看看图层面板中的2个图层后面都带上了蒙版，如果觉得堆叠出来的图片局部地方不够理想，就可以利用恢复工具在蒙版上进行更加细致的修改。添加描述添加描述而自动化是简化了这个过程，通过软件的特定设置，直接针对不同部位完成对焦拍摄，拍摄结束就可以直接由软件完成多张照片的合成，达到图片清晰的效果。省去PS的过程，大大提高效率。另外一个技术是全景化图像，把相机环360度拍摄的一组或多组照片拼接成一个全景图像。全景虚拟现实（也称实景虚拟）是基于全景图像的真实场景虚拟现实技术，它通过计算机技术实现全方位互动式观看真实场景的还原展示。在播放插件（通常Java或Quicktime、activex、flash）的支持下，使用鼠标控制环视的方向，可左可右可近可远。使观众感到处在现场环境当中，好像面前就有一个实物产品一样。全景由于它给人们带来全新的真实现场感和交互式的感受。它可广泛应用于三维电子商务，如在线的房地产楼盘展示、虚拟旅游、虚拟教育等领域。同样的，自动化摄影省去人工合成部份，并且让产品基于同一个位置，拍摄不同的角度，精准完成全景化的360度图片拼合，给出效率又高质量又好的效果。浅谈自动化摄影的一些技术
9月底的时候，一个同学拉我参加一个比赛，思考了一下之后就报名了（最后一天报的名）。报完名后就开始搞小程序，什么都没考虑，直接就开始写，试了几个方向之后，就决定调用腾讯 AI 的接口进行人脸检测与分析，最后把『颜值检测仪』做出来了。
人脸识别以前在小编的记忆中，都是电影的情节，[ 金库!!! 安全大门!!! 收藏地下库!!! ] 扫脸进库 Duang~
今天小编来给大家介绍3个干货满满的计算机视觉方向的Python实战项目，主要用到的库有
最近断断续续地写出了这么个东西：http://ucren.com/demos/d3d/index.html。
用户是幸福的，因为他们根本不知道他们的隐私信息在不经意之间泄露。
要直接从图片来找到拍摄位置，还是有点困难。为了能缩小查找的范围，我翻了一下这位群友的朋友圈，看看能不能有所发现，还真让我找到了线索。
Exif数据是在拍摄时由相机软件生成並嵌入到JPG文件中，没有规定必需生成哪些数据，一般就选几个常用的，不同厂商也有不同的选择，这就是为什么不同相机拍的照片其Exif所包含的内容不一样。
【新智元导读】微软团队 NAACL 2016 论文，描述微软“连续图像叙事数据库”（SIND），也是首个用于连续视觉-语言转换的数据集，能逐步将独立图像转变为连续的故事。虽然有时结果让人啼笑皆非，但这是让人工智能像人一样理解事物、进行主观表达的一个进步。 视觉叙事（Visual Storytelling） 摘要 我们介绍首个用于连续视觉-语言转换的数据集，并探索在视觉叙事任务中如何应用该数据集。在该数据集首次发布的版本——SIND v.1——中，包括81,743个不同照片，排列成符合文字描述和故事情节的20
看了这部片子，全国观众除了被男主张东升提醒爬山有风险之外，片中的另一个场景也颇让人印象深刻，容易让人产生共鸣，那就是张东升看到自己二十年后的样子。
【新智元导读】《最强大脑》第四季最终回播出，百度人工智能机器人小度和人类一起问鼎“脑王”。小度在前两个环节（图像检索和人脸识别）表现优异，最后声纹识别项目挑战失败。成败背后的技术要点和难点是什么？本文为你带来最全解读。后附百度研究院院长林元庆对挑战赛技术原理、百度为何不做围棋AI、吴恩达走后百度人事架构的回答。 本季脑王共分三个环节，前两个环节人类选手和小度都参与了挑战（小度都成功了，两名人类选手都失败了），第三个环节则是小度和人类选手分别挑战不同的项目（结果小度失败，人类成功）。 最终结果：人类代表队和小
业务场景是：点击界面（HTML5）上的拍照按钮会调用拍照的JS API，获取其返回照片文件的存储路径、扩展名以及照片文件的Base64字符串，然后在界面上显示图片。
在写项目的时候，遇到了上传照片的功能，根据项目的需要，有很多种写法，有些需要上传之前对图片进行裁剪，有些直接上传到页面预览即可，再次之前，用过插件写了两次。用到的都是不同的插件，今天用jquery直接写了一个简单的功能。
明敏 金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一张图在你眼前闪过0.1秒，是什么感觉？ “我看到过它？？？” 但有人，只看了一张街景0.1秒，就能在世界地图上快速锁定它的位置！ 只见图片一闪而过，我还没反应过来发生了啥。 结果小哥直接把地图拉开，行云流水一通操作，找到了它就在斯里兰卡！ 再慢放看看，这上面不就是几棵树和一条土路吗？？ 还有这种看上去极为普通的马路，貌似出现在哪个大洲都很有可能。 但这位小哥立马能判断出它在澳大利亚北部。 这效果，怎么有股量子速读那味儿了？ 而凭借着这
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目前，深度学习的发展使人脸识别技术的性能有了质的提升，其具有自然、直观、易用等优点, 已广泛应用于智能安防、公安刑侦、金融社保、智能家居、电子商务、人脸娱乐、医疗教育等领域, 应用场景丰富, 应用市场潜力巨大。然而, 人脸识别技术的广泛应用亦使得人脸识别技术的安全性问题日益凸显，传统的人脸识别研究专注于整体识别性能的提升, 并不判断当前获取的人脸图像是来自活体人脸还是假体人脸。若不法分子利用传统人脸识别技术的这个安全性隐患, 使用假体人脸成功冒用合法用户身份, 从短期来看, 侵犯了合法用户的权益, 较大可能造成生命财产损失; 从长远来看, 亦会影响人脸识别技术的进一步广泛深入应用。因此, 如何准确识别活体人脸与假体人脸, 保障人脸识别技术的安全性成为一个亟待解决的问题。因此，人脸活体检测研究具有非常重要的应用价值。
现在机器学习已经变得越来越主流，一些设计模式渐渐浮现。作为CrowdFlowe的CEO，我与许多构建机器学习算法的公司合作过。我发现了在几乎任何一个成功将机器学习应用于复杂商业问题的案例中，都有“人在环中”的运算。它是这样的： 首先，一个机器学习模型先对数据，或者每一个需要标记的视频、图片和文件，做处理。这个模型也给出了一个置信分数（confidencescore），表示这个算法有多大可能做出了正确的判断。 如果置信分数低于了某个值，它会把数据发送给人类，让人类做判断。人类做出的这个新判断既会被应用于处理过
日前，微软宣布推出一款图片美化应用——微软自拍（Microsoft Selfie），它能够针对照片中出现的所有人脸的年龄和性别进行差异化一键自动美颜和降噪、补光，微软亚洲研究院视觉计算组主管研究员袁路
在JS30挑战中，有不少项目都存在bug，其中第四个项目弹性布局照片墙项目，当连续双击点击某一个板块时，将出现照片不变大但两侧字已经滑进来的情况，如图：
最近，很多人给我留言，问我「前端初学者怎么才能找到一份实习工作」，或者是「前端学习到什么程度可以出去找工作」
恩，这是一个很简单的表情识别——实际上就是入门级别的图片分类。使用方法就是在不同类别录入你女朋友的表情，然后在训练完毕后，会及时判断现在你女朋友的表情，再也不用猜她的想法了。
要说最近几年在深度学习领域最火的莫过于生成对抗网络，即 Generative Adversarial Networks(GANs)了。它是 Ian Goodfellow 在 2014 年发表的，也是这四年来出现的各种 GAN 的变种的开山鼻祖了，下图表示这四年来有关 GAN 的论文的每个月发表数量，可以看出在 2014 年提出后到 2016 年相关的论文是比较少的，但是从 2016 年，或者是 2017 年到今年这两年的时间，相关的论文是真的呈现井喷式增长。
一家名为GOAT的潮鞋交易平台正尝试用机器学习，从七张照片中识别出一双鞋子是否是真的。
在SpringBoot项目中，上传的文件默认不允许超过1M（也可能是其它值，根据SpringBoot的版本不同可能有差异），如果超出，将导致FileSizeLimitExceededException！如果需要自定义该限制值，需要在配置类中添加：
如果你想开发小程序，就得先学会一套微信特制的「开发语言」。 为了让大家上手这门开发语言，微信官方提供了一份十分详细的开发文档： 要是没时间通读，这里还有一份省时省力的替代品： 知晓程序（微信号 zxc
由于我们的电脑有的有摄像头，有的没有摄像头，所以我们需要根据不同的场景来封装这个组件。先放个图吧，大家可以看得更加直观一些。
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