准备一部废旧(土豪忽略,主要是穷)的.摄像头还是好的手机做监控设备,(Android 和iPhone都行)当Home Assistant 获得实时的视频流后,可以接入各种图像处理组件完成人脸识别,动作检测等功能. 第一步:手机端安装ip_webcam(IP摄像头)App        1.Android手机 Android手机 打开手机应用市场,搜索ip_webcam或IP摄像头,安装App. 启动App,在出现的设置界面底部点击开启服务器,摄像头进入拍摄传输模式. 记录视频监控界面底部显示的手…

随着 微服务 的流行,相比较以前一个大型应用程序搞定所有需求,我们现在更倾向于把大型应用程序切分成多个微服务,服务之间通过 RPC 调用.微服务架构的好处非常多,例如稳定的服务变化较少,不会被非稳定服务所影响:不同的服务更方便交给不同的人管理:发布.扩容等操作也更加有针对性.不过这也不是没有代价的,额外的成本最主要的可能就是运维成本. 我们维护的一个产品,由 7 个微服务构成,它们各司其职,承担上行.下行.同步等各类职责,我非常喜欢这种架构,但也面临一个小小的烦恼.每次我们发布其中一个或者多个服…

转自:http://blog.csdn.net/xiaoyu411502/article/details/48129057 随着 微服务 的流行,相比较以前一个大型应用程序搞定所有需求,我们现在更倾向于把大型应用程序切分成多个微服务,服务之间通过 RPC 调用.微服务架构的好处非常多,例如稳定的服务变化较少,不会被非稳定服务所影响:不同的服务更方便交给不同的人管理:发布.扩容等操作也更加有针对性.不过这也不是没有代价的,额外的成本最主要的可能就是运维成本. 我们维护的一个产品,由 7 个微服务构…

v效率有点低,大家看看哪里开可以节省时间?源代码:https://github.com/catzhou2002/ArcFaceDemo说实话,为了提高识别效率,我也是竭尽所能,干了不少自认为的优化,如有兴趣听我说说.第一部分 单线程时候的各种折腾一.折腾LPASVLOFFSCREEN话说这个LPASVLOFFSCREEN的结果文档里面没有说明,或者是我没找到.我也不知道从哪里复制来的,主要折腾的是ppu8Plane[0]地址,一般操作是 锁定图片内存ppu8Plane[0]分配制定长度的内存把图…

这次给大家分享一个图像识别方面的小项目,主要功能是识别图像中的人脸并根据人脸在图片库找出同一个与它最相似的图片,也就是辨别不同的人. 环境:VS2013+opencv2.4.13 主要是算法:opencv中人脸识别算法(截取人脸)+哈希算法(辨别人脸) opencv中人脸识别算法:这个很常用,就是普通的人脸识别算法,直接上代码: void IdentifyFace(Mat image) //识别并截取人脸 { CascadeClassifier ccf; ccf.load(xmlPath); v…

[前言] 看着阴暗的角落里吃灰噎到嗓子眼的树莓派,一起陪伴的时光历历在目,往事逐渐涌上心头,每每触及此处,内心总会升腾起阵阵怜悯之情... 我这有两个设备,一个是积灰已久的树莓派,另一个是积灰已久的USB摄像头. 我们今天用这两个设备做一个拍摄监控方案(非视频录制),然后将拍摄好的图片合成视频进行观看. 主要用到的技术有:树莓派/linux操作,crontab,python,ffmpeg. [系列目录] 树莓派驱动usb摄像头(非官方摄像头模块) 树莓派加载外接USB硬盘 树莓派拍摄获取素材程序…

人脸检测及识别python实现系列(5)——利用keras库训练人脸识别模型 经过前面稍显罗嗦的准备工作,现在,我们终于可以尝试训练我们自己的卷积神经网络模型了.CNN擅长图像处理,keras库的tensorflow版亦支持此种网络模型,万事俱备,就放开手做吧.前面说过,我们需要通过大量的训练数据训练我们的模型,因此首先要做的就是把训练数据准备好,并将其输入给CNN.前面我们已经准备好了2000张脸部图像,但没有进行标注,并且还需要将数据加载到内存,以方便输入给CNN.因此,第一步工作就是加载并…

上帝之火 本系列讲述的是开源实时监控告警解决方案Prometheus,这个单词很牛逼.每次我都能联想到带来上帝之火的希腊之神,普罗米修斯.而这个开源的logo也是火,个人挺喜欢这个logo的设计. 本系列着重介绍Prometheus以及如何用它和其周边的生态来搭建一套属于自己的实时监控告警平台. 本系列受众对象为初次接触Prometheus的用户,大神勿喷,偏重于操作和实战,但是重要的概念也会精炼出提及下.系列主要分为以下几块 Prometheus各个概念介绍和搭建,如何抓取数据(本次分享内容)…

opencv中提供的基于haar特征级联进行人脸检测的方法效果非常不好,本文使用dlib中提供的人脸检测方法(使用HOG特征或卷积神经网方法),并使用提供的深度残差网络(ResNet)实现实时人脸识别,不过本文的目的不是构建深度残差网络,而是利用已经训练好的模型进行实时人脸识别,实时性要求一秒钟达到10帧以上的速率,并且保证不错的精度.opencv和dlib都是非常好用的计算机视觉库,特别是dlib,前面文章提到了其内部封装了一些比较新的深度学习方法,使用这些算法可以实现很多应用,比如人脸检测.…

一. HomeAssistant 是什么? HomeAssistant是构建智慧空间的神器.是一个成熟完整的基于 Python 的智能家居系统,设备支持度高,支持自动化(Automation).群组化(Group).UI 客制化(Theme) 等等高度定制化设置.同样实现设备的 Siri 控制.基于HomeAssistant,可以方便地连接各种外部设备(智能设备.摄像头.邮件.短消息.云服务等,成熟的可连接组件有近千种),手动或按照自己的需求自动化地联动这些外部设备,构建随心所欲的智慧空间.Ho…