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。
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。
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
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
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。
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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
https://cloud.tencent.com/act/event/iaidemo
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。每逢谈到人脸识别技术,就会想到人工智能,近年来,人工智能的发展成为当代技术革命的一部分。可以说计算机领域技术的发展,极大的带动了这场革命。
Python是一种计算机编程语言以及配套的软件工具和库。Python简单易学,代码十分简洁,它使用强制空白符作为缩进,这大大提高了Python的开发效率,使用Python能够在更短的时间内完成更多的工作。Python是一门开源的语言,并且Python还有许多强大的开源库,这些库使得Python无论是对云计算、大数据、还是人工智能,都有很强的支持能力。
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。
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。
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
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。
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 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。
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。
本文为零基础实现人脸识别的教程,读者不需要人工智能学习背景,不需要机器学习相关基础,只要能读懂简单的Pyhton代码,便可以轻松地在自己的电脑上实现人脸识别(两个文件,加注释共96行)。
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
今天给大家带了的人脸识别非常简单,不需要大家了解TensorFlow,只需要对Python基本语法有一定了解。由于TensorFlow的火爆,把人脸识别再度推向我们的视线。像前段时间比较火的dee pfake,和人脸支付技术。虽然现阶段人脸识别仍有很大的争议性,但是它已经走进我们的视线当中了。很多小区在门禁系统中加入了人脸识别的功能,有些景区也添加了刷脸通道。但是对于技术的争议不是今天探讨的课题。下面开始我们的准备工作。
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。
本文介绍了如何使用OpenCV的人脸检测模块,检测图片中的人脸。首先介绍了OpenCV的配置方法,然后实现了基于Haar级联分类器的猫脸检测。通过示例图片和源代码,展示了如何在Python中使用OpenCV进行猫脸检测。
概述 OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台,由英特尔公司研发中心俄罗斯团队发起该项目,开源BSD证书,OpenCV的目标是实现实时计算机视觉,,是一个跨平台的计算机视觉库。从开发之日起就得到了迅猛发展,获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献,因为是BSD开源许可,因此可以免费应用在科研和商业应用领域。 历史 OpenCV从立项之日起到现在不过短短的十几年时间,已经席卷整个业界,得到众多著名企业的大力支持,其中包括大名鼎鼎机器人公司Willow Garage与搜索引擎起家的Google。下面几个
OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台,由英特尔公司研发中心俄罗斯团队发起该项目,开源BSD证书,OpenCV的目标是实现实时计算机视觉,,是一个跨平台的计算机视觉库。从开发之日起就得到了迅猛发展,获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献,因为是BSD开源许可,因此可以免费应用在科研和商业应用领域。
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。
在深度学习出现后,人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中,难以从图片中取出合适的特征值。轮廓?颜色?眼睛?如此多的面孔,且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同,同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大,凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值,自然也没法对这些特征值进一步分类。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重,构造出一个准确率较高的f(x)函数,给定一张照片则可以获取到特征值,进而再归类。本文中笔者试图用通俗的语言探讨人脸识别技术,首先
人脸识别是计算机视觉的一个子领域,它的应用范围非常广泛,现在已经成为世界各地的企业争相竞逐的新技术之一。考虑到市场的盈利现状,未来这项技术还会有更大的需求空间,所以作为机器学习的学习者,自己动手去从头开始构建一个人脸识别工具很有价值。
很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作,看到名字就害怕,然后心怀忐忑到网上一搜,看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理,只是要实现这一工作的话,人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。
本文来自CSDN博客专家 ID:xingchenbingbuyu 很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作,看到名字就害怕,然后心怀忐忑到网上一搜,看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理,只是要实现这一工作的话,人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。 一点区分 对于大部分人来说,区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有无无意地把人脸检测说成是人脸识别,误导群众,造成一些人认为二者是相同的。其实
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
本文讲述如何使用基于深度学习的人脸识别技术实现人员识别。首先介绍了基于深度学习的人脸识别技术的基本原理和常用框架,然后详细描述了如何使用Dlib库进行人脸检测和关键点检测,并结合代码进行了详细说明。最后,通过实际测试例子展示了人脸检测和人脸识别的具体实现过程。
去年4月30日,在微软的开发者大会上,其介绍了一个网站——“How-Old.net”,然后各路神魔都开启了疯狂的“刷脸”模式,比如那张经典的郭德纲、四爷和小志测龄图,让人不禁掬一把同情泪。不过,不管是被系统认定为小鲜肉,还是老腊肉,如果忽略年龄的话,单从结果来看,该软件的鉴定效果还是相当不错的。而在这其中,关键因素就是现在被人们称之为“人脸识别”的人工智能技术。 在跨越了一年多的时间后,人脸识别已经成为语音识别之后又一广受关注的领域。此前,“How-Old.net”网站的火热传播让普通大众初步认识了人脸识别
为人脸登录提供人脸注册集合,基于人脸进行无动作活体检测、及后台在线活体检测算法,判断用户为真人,保障业务环节中的用户真实性判断。
【新智元导读】本论文对人脸识别和验证任务提出一种新的损失函数,即中心损失。中心损失和softmax损失联合监督学习的CNN,其对深层学习特征的人脸识别能力大大提高。对几个大型人脸基准的实验已经令人信服地证明了该方法的有效性。 相关论文 题目:A Discriminative Feature Learning Approachfor Deep Face Recognition 作者:Yandong Wen, Kaipeng Zhang, Zhifeng Li*, YuQiao 新智元微信公众号回复1015,
在上一篇文章我们介绍了C#三类程序的基本使用之后,接下来我们这篇文章简单介绍C# 控制台的使用。这次笔记,主要是包含了语法和控制台使用。
编程马拉松(Hackathon)是将热爱软硬件开发的人聚集起来所举办的一项比赛,本次活动由腾讯云AI联合云+社区发起,希望让广大开发者体验到腾讯云AI的魅力。比赛过程中,参赛者可以尽情发挥自己的创意及想法,在短时间内用自己所熟悉的代码及环境,调用腾讯云API识别接口,并输出腾讯云AI 接入体验反馈,赢取丰厚奖品。
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
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云