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...print('稍等三秒进入下一个') time.sleep(3) 总结 至此，当我们运行该代码，把脸凑到摄像头前，舵机自动开门，把脸移开则舵机自动关门，智能门禁系统就做好啦
项目介绍 基于人脸识别的门禁管理系统 (Python+Django+RESTframework+JsonWebToken+Redis+Dlib) 该项目为宿舍门禁系统管理，并额外加入宿舍管理、水电费管理...Django为后端、H5/CSS/JS为前端、MySQL为后端数据库、Redis为缓存、Dlib为人脸识别程序库。 该项目可作为个人学校毕业设计使用，未考虑生产环境，后续开发随心。...前端-摄像头端 源码文件获取 发送暗号：门禁管理 就能获取 。 还能拉入Python读者交流群 。
前面发布了人脸识别门禁系统的系列视频教程，现在补上图文版，方便查看指令和代码，这篇文章也是对之前的文章的更新与完善。...本系统中树莓派调用百度智能云人脸识别API，实现人脸识别门禁，主要分为三个模块来实现： ? 一、人脸识别API的注册于人脸库管理 1.1创建应用 在百度智能云人脸识别项目中创建应用， ?...再继续安装当前的API， sudo python3 setup.py install 2.4 测试人脸识别是否成功 以上我们就把树莓派的人脸识别基础环境配置好了，现在我们测试一下系统是否能够正常运行 可以直接在...通过控制台打印输出，我们模拟了真实情况，已经可以知道现在树莓派的人脸识别已经能正常工作了。...至此 ，智能门禁系统就做好啦！
人脸识别门禁系统，可以防止陌生人尾随进入园区，大大降低了该风险。通过前端设备的识别，进行人脸与后台系统1对1的比对，比对成功方可进入。...如果升级为人脸识别系统，那么对治安方面也有着不小的帮助。 本文就通过飞浆平台(EasyDL)+Qt设计了一个门禁系统，实现人脸录入、识别、对比、删除等等操作。...识别人脸之后完成开锁动作，因为本软件没有连接硬件，只是为了实现人脸识别的部分，所以当人脸识别成功之后在界面上会进行提示的。...这种技术是可以对有限范围的物体进行预先识别。就像，对于人脸的识别检测，正常只能识别图像的人脸存在，但是对于其他物体则无能为力，无法识别。...五、人脸识别技术中的难点 现有的人脸识别技术在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。
DDD领域驱动设计批评文集>> 《软件方法》强化自测题集>> 《软件方法》各章合集>> Alan 2022-5-18 19:05 （答疑中的图）关于这里的执行者，是员工，还是时间，有个停车场的车牌识别抬杆碰到类似问题...，这里说员工不贡献领域逻辑，不完全对，系统执行员是时间可能不对，从现象看，好像人没做什么，如果员工刷的是门禁卡，执行者是人，这个大家应该认知一致，但人走过去，如果门禁没开，提示要近一点，人戴了眼镜，系统提示要取下眼镜...，这里需要人的配合，在人脑里是有封装领域逻辑的，把人脸当作一个"卡"， 员工提交了卡，系统作出了响应，是不是执行者是员工更合理，停车场的案例，把司机作为执行者。
目录 1 人脸识别应用所涉及到的功能模块 2 人脸识别的基本过程 2.1 dlib 库的安装与实例解析 2.2 face_recognition 库的安装与实例解析 2.2.1 load_image_file...3.1 人脸识别监控系统 3.2 眨眼活体检测 1 人脸识别应用所涉及到的功能模块 摄像头调用 脸部图像识别和处理 活体检测 多线程的应用 定时器的调用 2 人脸识别的基本过程 人脸的 68 个基本特征点位置以及顺序...； 人脸对齐 alignment，这一步主要是通过投影几何变换出一张标准脸； 人脸识别，这一步就是在对挤的人脸图像上提取 128 维的特征向量，根据特征向量间的距离来进行判断识别。...python 中最常用的人脸识别库是基于 C++ 开发的 dlib 库。...整理人脸识别监控系统主要功能： 打开摄像头读取图像 ok 与已知人物头像进行对比，识别哪些是已知人员，哪些是未知人员 ok 在摄像头图像上直接标注对比结果 ok 记录每次对比的结果,并将未知人员的图像进行保存
项目介绍 基于人脸识别的门禁管理系统 (Python+Django+RESTframework+JsonWebToken+Redis+Dlib) 该项目为宿舍门禁系统管理，并额外加入宿舍管理、水电费管理...Django为后端、H5/CSS/JS为前端、MySQL为后端数据库、Redis为缓存、Dlib为人脸识别程序库。 该项目可作为个人学校毕业设计使用，未考虑生产环境，后续开发随心。...前端-摄像头端 源码文件获取 公众号后台回复：门禁管理 就能获取
前端使用opencv 最近了解了下opencv,看了下官方的实例和文档 opencvjs文档入口 3.3.1版本 看了官方示例的网页结构 基本上所有的实例都用到了两个js 核心js：opencv.js...我们将使用Emscripten构建OpenCV.js。...但是它官方示例中肯定要用到js对吧 我看了很多csdn文件分享都需要c币或者积分 而且自己编译的也容易出问题 官方给出的能运行示例 那么为啥不拿来用呢 同时还有官方训练的人脸识别xml文件一样可以爬取.../opencv.js"> --> <script src="<em>js</em>/utils.<em>js</em>" type
你没有看错，强大的JavaScript也可以实现人脸识别功能。...小编精心整理了一个人脸识别的JavaScript库（tracking.js），通过这篇文章，你可以了解到如何在网页中实现一个人脸识别功能。...tracking.js Tracking.js 是一个独立的JavaScript库，用于跟踪从相机实时收到的数据。...1 示例案例 图片人脸识别 效果图 实现思路 通过tracking.js获取图片中人脸的信息，然后根据这些信息绘制相对应的div框即可。...1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253 视频人脸识别
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）。
、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:
功能 第一阶段实现对图片中人脸的识别并打上标签(比如：人名) 第二阶段使用摄像头实现对人物的识别，比如典型的应用做一个人脸考勤的系统 资源 face-api.js https://github.com.../justadudewhohacks/face-api.js/ Face-api.js 是一个 JavaScript API，是基于 tensorflow.js 核心 API 的人脸检测和人脸识别的浏览器实现...它包含你所期望的一切特性 —— 支持触屏，响应式和高度自定义 设计思路 准备一个人脸数据库，上传照片，并打上标签（人名），最好但是单张脸的照片，测试的时候可以同时对一张照片上的多个人物进行识别 提取人脸数据库中的照片和标签进行量化处理...注意：红框中的火箭浣熊,钢铁侠,战争机器没有正确的识别,虽然可以通过调整一些参数可以识别出来，但还是其它的问题，应该是训练的模型中缺少对带面具的和动漫人物的人脸数据。...接下来我准备第二部分功能，通过摄像头快速识别人脸，做一个人脸考勤的应用。应该剩下的工作也不多了，只要接上摄像头就可以了
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。...目前，从我国人脸识别技术应用来看，主要集中在三大领域：考勤门禁、安防以及金融等等。人脸识别目前面临着一个难题是，对于明亮可能有点要求，像黑暗的环境就比较困难，还有面部本身黑色的人也可能会有误差。...在门禁安防领域，操作更加便捷的人脸识别也会更受欢迎。...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
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
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