本文首发于政采云前端团队博客：基于 Web 端的人脸识别身份验证 https://www.zoo.team/article/web-face-recognition
本案例为一个 threejs 的特效网页，大小球体进行包裹，外球体为透明材质，但是进行了线框渲染，使其能够通过外球踢查看其内球体。 注：案例参考源于互联网，在此做代码解释，侵删 本案例除 ThreeJS 外不适用任何第三方框架，放心食用 懒的同学可以直接下载代码，打赏作者一根精神食粮：https://download.csdn.net/download/A757291228/87871503
由于Maui Blazor中界面是由WebView渲染，所以在使用Android的摄像头时无法去获取：因为原生的摄像头需要绑定界面组件。我找到了其他的实现方式，通过WebView使用js调用设备摄像头，支持多平台兼容，目前测试了Android 和PC， 由于没有ios和macOS无法测试，大概率是兼容的，可能需要动态申请权限。
微信小程序可以跨机型方便地调用设备的硬件，例如：摄像头、喇叭、蓝牙等。之前研究过蓝牙，但因为当时的接口限制和文档不多所以就没深潜；不过这个是个方向，有机会再展开吧。这次我们讲一下摄像头，功能大概是通过摄像头拍照后进行图片压缩后再Base64上传到服务器。
TensorFlow.js是一个基于deeplearn.js构建的强大而灵活的Javascript机器学习库，它可直接在浏览器上创建深度学习模块。使用它可以在浏览器上创建CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)等等，且可以使用终端的GPU处理能力训练这些模型。接下来我们将学习如何建立一个简单的“可学习机器”——基于 TensorFlow.js 的迁移学习图像分类器。
网友的家里有一条狗🐶，很喜欢乘人不备睡沙发🛋️，恰好最近刚搬家 + 狗迎来了掉毛期 不想让沙发上很多毛。所以希望能识别到狗，然后播放“gun 下去”的音频📣。
要注意的是，在chrome以外的浏览器中，使用摄像头或多或少会出现一些问题，可能也是老问题了，所以以下代码主要基于chrome使用
之前接触过这方面的知识，一直想写一些关于代码的文字，但考虑到浪费时间，又不具备大神的实力，也不想去把别人的代码照搬过来，所以一直都是空白着的，今天敲代码的时候，有了一个比较好的想法，第一，定位在学习这一块，去学习一些领域的新知识，并分享自己每天的学习成果，第二，总结工作中遇到的代码，解决的问题，拿出自己的demo截图，做出一些文字说明解释，相信通过这两个途径，能够让自己取得更大的发展空间。
今天主管给了我个需求,说要用混合开发,用H5调用本地摄像头进行扫描二维码,我之前有做过原生安卓的二维码扫一扫,主要是通过调用zxing插件进行操作的，其中还弄了个闪光灯.但是纯H5的没接触过,心里没底,于是晚上回家开始网上各处找方案.以下是我对于H5扫描二维码以及调用本地摄像头的理解以及代码. 科普网址: H5如何生成安卓组件对象 H5调用安卓本地摄像头api 在线二维码图片生成器 二维码扫描:(使用的是mui的框架,下面是html代码) <!doctype html> <html> <hea
之前接触过这方面的知识，一直想写一些关于代码的文字，但考虑到浪费时间，又不具备大神的实力，也不想去把别人的代码照搬过来，所以一直都是空白着的，今天敲代码的时候，有了一个比较好的想法，第一，定位在学习这一块，去学习一些领域的新知识，并分享自己每天的学习成果，第二，总结工作中遇到的代码，解决的问题，拿出自己的demo截图，做出一些文字说明解释，相信通过这两个途径，能够让自己取得更大的发展空间。 h5调用本地摄像头 前端时间使用HTML5做了一个WEB端APP，其中用到了H5页面调用手机摄
随着信息时代的发展变迁，荧幕里呈现的智慧城市慢慢出现了在现实生活中，很大程度上便利了日常的管理和维护。在智慧城市的大背景下，智慧交通监管可视化系统是其重要的组成部分，通过一条条道路监控的串联，引申出一座智慧城市的管控，而在众多数据的维护中，实时数据、设备状态以及视频监控是极为重要的。其中视频监控一直是作为主体的部分，而在互联网和物联网齐头并进的形式下，“中国天网”应运而生，这其实是一项城市监控系统，但它不是个仅一台摄像头的设备，而是足足有1.7亿个监控摄像头，而在未来三年内，还将再安装4亿个摄像头。交通作为城市发展的动脉，与人们下日常息息相关，而在这一系列的监管作用下，成为了一个“公安治安视频监控系统”，关乎人们日常的安全治安管理。
首先说明，本篇文章是概念+实践，对于希望了解和实践一个简单的摄像头直播网页功能的人会有帮助，由于篇幅和实践深入度有限，目前demo效果只支持直播播放电脑端以及常用摄像头的实时视频流，其他复杂的功能（例如视频信息实时处理，高并发，网络分发等）尚未实现，还需要进一步探索。
PC 端网页调用摄像头的场景想必大家并不陌生，打开一个网址，开启摄像头开始笔试/视频聊天/直播等。
新版本的chrome在调用摄像头的时候，会有安全警告，所以调用摄像头的js方法就无法使用了，如下：
近几年直播行业飞速发展，但是由于Web端这方面功能的长时间缺失，使得直播端以客户端为主；WebRTC 的出现使得网页也可以成为直播端。那么究竟WebRTC是什么呢？
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。
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 前言 去年在公司参与了一个某某机场建设智能机场的一个项目，人脸登机是其中的一个功能模块，当时只是写了后台的接口，调用人脸识别设备的api，给闸机回传数据信号，以保障该功能的正常使用。 当时因为项目进度紧张，手里还有其他项目赶进度，也就没时间去分享这个功能的实现。前几天刷脸进公司大楼的时候，突然想起来应该写一个功能类似的demo分享个人的一些小小的经验。在当时项目中刷脸的设备终端是采购某某AI公司，当然咱们在demo里面也不可能买一台那东西
得益于各种套件，今天的机器学习的门槛已经越来越低。但 Google 显然并不满足于此，其最新推出了 Teachable Machine 项目，让用户无需编程就可以用手机、平板、计算机等设备的摄像头采集数据进行机器学习。这一项目是 Google 的 A.I. Experiment 的一部分，源代码已经公布在 Github 上。 得益于各种套件，今天的机器学习的门槛已经越来越低。但 Google 显然并不满足于此，其最新推出了 Teachable Machine 项目，让用户无需编程就可以用手机、平板、计算机等
有没有可能我们在不知情的情况下被电脑录音和录像？黑客可以从而听到你的每一通电话，看到你周围的人。 听来恐怖，但有的时候我们真的无法完全知晓我们的电脑在干什么。正因如此，就连扎克伯格这样的大佬也需要用胶带把麦克风和摄像头封起来。 Chrome浏览器最近就被发现了这样的一个漏洞，恶意网站可以在用户不知情的情况下录制音频和视频。 漏洞的发现者是来自AOL的开发者Ran Bar-Zik。他在4月10日将漏洞汇报给了Google，但Google认为这并非漏洞，因此目前漏洞尚未被修复，也可能不会有补丁。 浏览器
最近一直在看 WebRTC 的用法，也学了一下音视频流的东西，今天就跟大家分享一个好玩的小实战吧——给自己拍照。
9月初就申请了 掘金小册子，到现在也没审核通过，只能将此项目的文字教程发布到小专栏了， 小专栏地址
最近AR的话题很火,如前段时间pokemon Go游戏，和支付宝的AR红包，加上最近看到了一些关于前端运用webRTC技术实现WebAR的文章，这边就尝试结合下,实现一个简单版的pokeMon Go的游戏。由于有兼容性问题，目前demo只是跑在android的手Q中，具体效果如下：
本文首先介绍了TensorFlow.js的重要性及其组件，并介绍使用其在浏览器中构建机器学习模型的方法。然后，构建使用计算机的网络摄像头检测身体姿势的应用程序。
背景： 最近AR的话题很火,如前段时间pokemon Go游戏，和支付宝的AR红包，加上最近看到了一些关于前端运用webRTC技术实现WebAR的文章，这边就尝试结合下,实现一个简单版的pokeMon
以上就是完成人脸识别所需的步骤，如果你想在这个基础上，做人脸比对或者身份证校验等拓展功能，可以借助用户的身份证、姓名等信息，再结合第三方的AI服务，比如腾讯云的人脸核身来完成，本质上底层数据支持来自公安的实名认证接口
如果你现在正在阅读这篇文章，那么你可能已经阅读了我的介绍文章（JS使用者福音：在浏览器中运行人脸识别）或者之前使用过face-api.js。如果你还没有听说过face-api.js，我建议你先阅读介绍文章再回来阅读本文。
WebRTC 只是一个媒体引擎，上面有一个 JavaScript API，所以每个人都知道如何使用它（尽管浏览器实现仍然各不相同），本文对 WebRTC（网页实时通信）的相关内容进行简要介绍。
今天学习了调用电脑摄像头，利用canvas画布将视频当前帧转换成图片的实例，其中用到了 mediaDevices.getUserMedia 方法。该方法提示用户允许使用媒体输入，产生包含所请求类型的媒体轨道。包括视频轨道（由诸如照相机，视频记录设备，屏幕共享服务等的硬件或虚拟视频源产生），音频轨道（类似地，由物理或虚拟音频源，如麦克风，A / D转换器等），以及其他可能的轨道类型。
得益于各种套件，今天的机器学习的门槛已经越来越低。但Google显然并不满足于此，其最新推出了Teachable Machine项目，让用户无需编程就可以用手机、平板、计算机等设备的摄像头采集数据进行机器学习。这一项目是Google的A.I. Experiment的一部分，源代码已经公布在Github上。 简单的说，Teachable Machine是一个基于浏览器的机器学习演示实验，用一个叫做Deeplearn.js的库构建，网页开发者可以编写一个简单的视觉输入，并设定输出和三个训练分类器，来在浏览器中训
Alex 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI HTML不是编程语言，但这并不妨碍前端工程师把它玩出花儿来。 比如，有人就拿HTML来访问用户的相机—— 在网页上，点击按钮即可直接打开手机前置镜头来拍照。 （没错，就是前置镜头！小哥可能有镜子之类的） 也可以调用手机的后置镜头，开启摄像模式。 值得注意的是，在这里，小哥只用了HTML语言就实现了上述功能。 他利用HTML的capture属性，只需设置几个input参数，再加上几行代码搞定了。 比起别的实现方式，这样可以更便捷地获取用户相机权限；
【新智元导读】谷歌最新的 Teachable Machine 项目，可以让用户无需编程就能利用摄像头采集数据、设计机器学习。作为 AI Experiment 的一部分，这一项目可以让你利用手机上的摄像头就进行简单的机器学习训练。项目代码已经开源。 从帮你找到最爱的照片，到为日本的农民做黄瓜分类，机器学习正在改变人们使用代码解决问题的方式。但机器学习到底是怎么工作的？ 我们希望让大家更容易地上手，所以我们创造了“Teachable Machine”（https://teachablemachine.withg
在小程序使用的过程中，难免会用到相机组件，本文将教大家配置入门小程序camera组件的使用，并自己制作一个小程序相机的demo出来。
你最喜欢用什么工具来编写机器学习模型？数据科学家们对这个永恒的问题会给出各种不同的答案。一些人喜欢RStudio，另一些人更喜欢Jupyter Notebooks。我绝对属于后者。
我们在写不管是小程序还是微信公众号的时候，调取微信的摄像头的接口都是避免不了的，那么调取微信的摄像头的接口还是需要注意一些问题的，不然可能调取不成功，下面我简单的写一下调取微信公众号的摄像头的接口的时候的一些注意事项，直接将代码贴上去，步骤可以直接看官方的文档！这篇文章可能你们直接将代码拿过去是不可以使用的，因为里面的接口一些是根据我们自己的公众号来的，所以需要换成自己的公众号的信息才是可以的，还有就是一些接口是后端自己封装好的，如果你们直接使用的时候，还是根据自己的情况来比较合适！
大家周末好，今天给大家分享的是webrtc第一篇文章，在之前的音视频文章里面没有分享过关于webrtc的内容；在上个周末分享了一篇关于播放器的文章，那篇文章整体上介绍了播放器的设计结构；我个人的学习路线，主要分为两大方向：ffmpeg和webrtc，然后会具体到各种协议。
移动设备和桌面电脑上的客户端API起初并不是同步的。最初总是移动设备上先拥有某些功能和相应的API，但慢慢的，这些API会出现在桌面电脑上。其中一个应用接口技术就是getUserMedia API，它能让应用开发者访问用户的摄像头或内置相机。下面就让我展示一下如何通过浏览器来访问你的摄像头，并提取截屏图形。 HTML代码 下面的代码里我写了一部分注释，请阅读：
在刚接触 p5.js 时我以为这只是一个艺术方向的 canvas 库，没想到它还支持视频文件和视频流的播放。
截止目前（2016-06-23）为止，js 调取摄像头实现视频聊天，部分浏览器还是不怎么支持的。
上一篇文章中，我们介绍了如何在小程序中实现拍照功能，有小伙伴询问，能不能在小程序内实现录像功能呢？原来在相机API中，除了takePhotoAPI，还有其他API可以使用，这篇教程，我们将介绍录像API的使用。
起初我以为牛兄是用 Processing Java 做的，我记得没有好用的手部识别库，而一个 OpenCV 识别脸部的还各种报错。是用 Kinect 做的吗？经过和牛兄的沟通，原来是使用 p5js 实现的，使用的是一个叫做Handtrack.js的一个 js 库。
Android 使用 Android Studio 开发环境 , Java / Kotlin / C / C++ 语言 , 开发 Android 平台的应用 ;
在学习 WebRTC 的过程中，学习的一个基本步骤是先通过 JS 学习 WebRTC的整体流程，在熟悉了整体流程之后，再学习其它端如何使用 WebRTC 进行互联互通。
近期在做摄像头监控视频在网页中播放的工作，现在大部分摄像头厂商如海康威视、大华、华为等都支持标准的RTSP协议，RTSP协议的优势是实时性高、流畅度度高，同时支持H.265和H.264，清晰度也更高，对于要求比较高的安防、交通等领域很适合，交通行业特殊需要延迟低于300毫秒，于是开始收集各种方案，互联网上RTSP协议的网页播放方案也很多，但是基本上分为两种：
日前有朋友在 Xavier Orion 上要调用3个USB摄像头，发现只能正常启动2个，感到有些困扰，是否Jetson设备有数量限制？ 其实问题的症结在于这位朋友使用OpenCV的方式调用，这种方式虽然上手容易，但是对资源消耗程度比较大，也需要开发者对摄像头一些硬件参数有足够深入的掌握，否则出错率较高。 为了协助更多开发者能有效用起Jetson上的计算资源，这里提供两种能同时调用4个不同规格USB摄像头的方法： 1. 使用英伟达”Hello AI World” 项目的videoSource()函数： 项目
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