废话不多说 直接上图 这个是demo中用到的双目摄像头,一个是红外的,一个是正常的rgb摄像头两个usb接口,在电脑上呈现两路摄像头通道程序检测RGB输出图像,当检测到有人脸时,用RGB人脸的位置到红外画面的位置去检测人脸如果没有检测到,说明当前目标为非活体当在红外画面检测到人脸时,说明当前目标为活体目标再继续使用RGB图像提取特征值下面为demo效果图 DEMO源码地址:https://gitee.com/jch/FaceAliveDEMO中用的C#封装库为:https://github.co…

废话不多说 直接上图这个是demo中用到的双目摄像头,一个是红外的,一个是正常的rgb摄像头两个usb接口,在电脑上呈现两路摄像头通道程序检测RGB输出图像,当检测到有人脸时,用RGB人脸的位置到红外画面的位置去检测人脸如果没有检测到,说明当前目标为非活体当在红外画面检测到人脸时,说明当前目标为活体目标再继续使用RGB图像提取特征值下面为demo效果图 DEMO源码地址:https://gitee.com/jch/FaceAliveDEMO中用的C#封装库为:https://github.com…

  AdaBoost 算法是一种快速人脸检测算法,它将根据弱学习的反馈,适应性地调整假设的错误率,使在效率不降低的情况下,检测正确率得到了很大的提高.   系统在技术上的三个贡献: 1.用简单的Haar-like矩形特征作特征,可快速计算 2.基于AdaBoost的分类器设计 3.采用了Cascade(分级分类器)技术提高检测速度 人脸的特征表示方法——Haar-like矩形特征   矩形特征的值是所有白色矩形中点的亮度值的和减去所有灰色矩形中点的亮度值的和,所得到的差 具体特征可以用一个五元组…

测试图像 摄像头分辨率为1280*1024,双目分辨率为2560*1024 ps:时钟频率太高,时序约束还得进一步细化,图像偶尔会出现部分雪花,下一步完善…

今天我们来盘一盘Socket通讯和WebSocket协议在即时通讯的小应用——聊天. 理论大家估计都知道得差不多了,小编也通过查阅各种资料对理论知识进行了充电,发现好多demo似懂非懂,拷贝回来又运行不了, 后来一咬牙,决定自己写一个demo出来,所以我们这里就不做理论延伸,只做demo演示,有不懂的可以在评论区讨论讨论. demo演示有两个,一个C#的Windows窗体应用程序,一个是net mvc.(小编demo编译器是visual studio2013) Socket通讯 Socket原理…

在开发过程中免不了创建实体类,字段少的表可以手动编写,但是字段多还用手动创建的话不免有些浪费时间,假如一张表有100多个字段,手写有些不现实. 这时我们会借助一些工具,如:动软代码生成器.各种ORM框架自带的代码生成器等等,都可以使用. 我们现在就基于SqlSugar(ORM框架)自己动手制造一个轮子,以SqlServer为例.我们先看一下成品效果, 使用流程: 配置好数据库链接,点击[链接数据库]获取指定服务器上的数据库名,点击数据库名,动态获取数据库下面的所有表, 点击数据表,如果生成过了的…

现在的项目开发基本上都用到了上传文件功能,或图片,或文档,或视频.我们常用的常规上传已经能够满足当前要求了, 然而有时会出现如下问题: 文件过大(比如1G以上),超出服务端的请求大小限制: 请求时间过长,请求超时: 传输中断,必须重新上传导致前功尽弃: 设置了webconfig和iis后还是不能上传成功: 不想使用FTP,只想用http. 我们这里只讲分片上传,至于断网续传和秒传已经写好demo,下载路径放在文末,有兴趣的可以下载下来自己玩玩. 分片上传demo下载地址:https://pan.…

神经网络和深度学习目前为处理图像识别的许多问题提供了最佳解决方案,而基于MTCNN(多任务级联卷积神经网络)的人脸检测算法也解决了传统算法对环境要求高.人脸要求高.检测耗时高的弊端. 基于MTCNN多任务级联卷积神经网络进行的人脸识别—— MTCNN主要包括三个部分,PNet,RNet,ONet 测试阶段大概过程 首先图像经过金字塔,生成多个尺度的图像,然后输入PNet. PNet由于尺寸很小,所以可以很快的选出候选区域,但是准确率不高,然后采用NMS算法,合并候选框,然后根据候选框提取图像.…

前言 随着视频监控联网系统的不断普及和发展, 网络摄像机更多的应用于监控系统中,尤其是高清时代的来临,更加快了网络摄像机的发展和应用. 在监控摄像机数量的不断庞大的同时,在监控系统中面临着严峻的现状问题:海量视频分散.孤立.视角不完整.位置不明确等问题,始终围绕着使用者.因此,如何更直观.更明确的管理摄像机和掌控视频动态,已成为提升视频应用价值的重要话题.所以当前项目正是从解决此现状问题的角度,应运而生.围绕如何提高.管理和有效利用前端设备采集的海量信息为公共安全服务,特别是在技术融合大趋势下,…

1.首先找到双目摄像头的VideoCapture的设备号,记住定义时要采用降序的方法定义:cv::VideoCapture Rcap(1); cv::VideoCapture Lcap(0); 2.分别定义 分别设置属性 cv::VideoCapture Lcap(1); Lcap.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 320); Lcap.set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,240); //open  left camera  cv::VideoCap…