二、trackingjs人脸捕获 vue3

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block本质探寻二之变量捕获

一.代码说明:本文章须结合文章<block本质探寻一之内存结构>和<class和object_getClass方法区别>加以理解: //main.m #import <Foundation/Foundation.h> ; ; int main(int argc, const char * argv[]) { @autoreleasepool { auto ; ; void (^block)(void) = ^{ NSLog(@"a=%d, b=%d, c=%…

项目总结二：人脸识别项目（Face Recognition for the Happy House）

一.人脸验证问题(face verification)与人脸识别问题(face recognition) 1.人脸验证问题(face verification): 输入数据库 Image Image ID ID 通过输入的ID找到数据库里的Image,然后将Image与输入的Image比较,判断图片是不是同一个人.一对一问题,通过监督学习…

AI(二)：人脸识别

微软提供的人脸识别服务可检测图片中一个或者多个人脸,并为人脸标记出边框,同时还可获得基于机器学习技术做出的面部特征预测.可支持的人脸功能有:年龄.性别.头部姿态.微笑检测.胡须检测以及27个面部重要特征点位置等.FaceAPI 提供两个主要功能: 人脸检测和识别目录: 申请subscription key 示例效果开发示例 AForge.Net 申请订阅号申请试用subscription key, 地址 https://www.microsoft.com/cognitive-service…

转《trackingjs人脸检测》

tracking.js是一个开源(BSD协议)的计算机视觉插件,在不同的浏览器中有不同的计算机视觉算法和技术,通过使用现代HTML5规范,能够实现实时颜色跟踪.人脸检测等功能,界面直观.核心文件轻量. 官网直通车里面的案例比较详细 1.下载及实例 https://github.com/eduardolundgren/tracking.js 首先,下载这个项目,这个项目包括所有的tracking.js的例子.源代码.依赖等.解压把文件放到项目的任意位置, 在页面中引入tracking-min.…

基于深度学习的人脸识别系统（Caffe+OpenCV+Dlib）【二】人脸预处理

前言基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸检测库).cudnn(gpu加速库). 用到了一个开源的深度学习模型:VGG model. 最终的效果是很赞的,识别一张人脸的速度是0.039秒,而且最重要的是:精度高啊!!! CPU:intel i5-4590 GPU:GTX 980 系统:Win 10 OpenCV版本:3.1(这个无所谓) Caffe版本:Micros…

Wireshark教程之二：Wireshark捕获数据分析

使用 Wireshark 选择需要抓包的网络方式,并设置过滤器条件,当有数据通信后即可抓到对应的数据包,这里将分析其每一帧数据包的结构. 以HTTP协议为例,一帧数据包一般包括以下几个部分: Frame:物理层的数据帧情况. Ethernet II :数据链路层以太网帧头部信息. Internet Protocol Version 4:以太网协议层. Transmission Control Protocol:传输控制协议. HyperText Transfer Protocol:超文本传输协议…