前言:本篇博客是笔者第一次使用百度云api进行人脸检测,主要内容包括两部分,一是获取接口,二是借助接口进行人脸检测.笔者也是初步了解这方面的内容,也是参考了杂七杂八的博文,内容可能存在错误及其他毛病,欢迎指出. 1:在百度AI里面创建应用 在百度AI开放平台使用百度的人脸识别能力,只需要三个核心步骤即可操作完成: 获取接口权限 准备接口调用工具 进行接口调用. 获取接口权限 获取接口权限是调用接口的前提,主要分为以下几步: 1.进入百度云的人脸识别控制台 地址: https://console.

2019年7月3日早上,在百度AI开发者大会上,一个来自山西的青年,将一瓶矿泉水浇在了同样来自山西的李彦宏身上. 可以回顾一下 https://b23.tv/av57665929/p1 ,着实让人一惊,这么大的会议上既然让人这么容易接近大佬. (图片来源网络) OCR识别准备工作 百度云真的是测试接口的天堂,免费接口很多,当然有量的限制,但个人使用是完全够用的,什么人脸识别.MQTT服务器.语音识别等等,应有尽有吧 看看OCR识别免费的量 第一步 创建一个文字识别的应用,也就是向百度云申请一个文

原理介绍: 基于百度云的人脸资料库(用户上传),调用本地摄像头抓拍的图像,与百度云的用户图像做比对,实现人脸认证. 主要步骤如下: 1. 创建百度去账号 2. 在百度云控制台中创建人脸识别的应用,并记录app id ,api key, api sercet. 3. 创建用户组,创建用户并上传图像. 4. 创建spring boot创建 并使用themleaf模板,实现功能. 主要逻辑: 1. 在页面中调用摄像头 2. 点击登录后,会抓拍一张图片发送到服务端 3. 服务端收到图片后,对图片进行处理

[深度应用]·实战掌握Dlib人脸识别开发教程 个人网站--> http://www.yansongsong.cn/ 项目GitHub地址--> https://github.com/xiaosongshine/dlib_face_recognition 1.背景介绍 Dlib是一个深度学习开源工具,基于C++开发,也支持Python开发接口,功能类似于TensorFlow与PyTorch.但是由于Dlib对于人脸特征提取支持很好,有很多训练好的人脸特征提取模型供开发者使用,所以Dlib人脸识

title: 树莓派+百度api实现人脸识别 tags: 树莓派 date: 2018-5-31 20:06:00 --- 树莓派对接百度api 我以前玩安卓的时候一直用的讯飞的平台和api,对于百度的api很陌生,也很少用, 今年百度开发平台提出了"所有功能免费"的口号,确实,其他平台的开放都是局限的.有些需要开会员,基础的功能能免费是最好的了. 之前,我用python做过face++的人脸识别,效果还是不错的,后来也在学校进行了展览,face++的平台可是支付宝用的呀,所以也是很强

深圳市宁远电子提供的人脸识别模组可支持双目摄像头和3D结构光摄像头,在客户咨询中经常有被问到双目的为什么会比单目的成本高,区别在哪里,他们的适用于哪些场景呢?在此,深圳市宁远电子技术工程师就为大家详细解析,帮助大家选择更具性价比的人脸识别模组: 首先介绍一下单目摄像头,单目摄像头定义通过单目算法将实时非结构化的视频数据解析成结构化的数据,基于人的脸部特征,判断输入的人脸图像或者视频是否存在人脸 ,进而抓取面部关键信息的定位,分析获取性别及年龄等属性,可用于精准推广;能实时获取表情,可用作表情互动

转载请标明出处:http://blog.csdn.net/lmj623565791/article/details/38799363 ,本文出自:[张鸿洋的博客] 一直在仿微信界面,今天终于有幸利用百度云推送仿一仿微信聊天了~~~ 首先特别感谢:weidi1989分享的Android之基于百度云推送IM ,大家可以直接下载:省了很多事哈,本例中也使用了weidi的部分代码,凡是@author way的就是weidi1989的代码~~ 1.效果图 核心功能也就上面的两张图了~~~我拿着手机和模拟器

利用百度接口进行人脸识别,根据返回的人脸location用opencv切割保存. # coding : UTF-8 from aip import AipFace import cv2 import numpy as np save_path = 'D:\\workspaces\\test_faces\\save_faces\\' APP_ID = '你自己的ID' API_KEY = '你自己的key' SECRET_KEY = '你自己的secret' # 初始化AipFace对象 clie

在AI技术发展迅猛的今天,很多设备都希望加上人脸识别功能,好像不加上点人脸识别功能感觉不够高大上,都往人脸识别这边靠,手机刷脸解锁,刷脸支付,刷脸开门,刷脸金融,刷脸安防,是不是以后还可以刷脸匹配男女交友?很多人认为人脸识别直接用opencv做,其实那只是极其基础的识别个人脸,然并卵,好比学C++写了个hello类似.拿到人脸区域图片只是万里长征的第一步,真正能够起作用的是人脸特征值的提取,然后用于搜索和查找人脸,比如两张图片比较相似度,从一堆人脸库中找到最相似的人脸,对当前人脸识别是否是活体等

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

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

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

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

      人脸识别开发套件RJ45.继电器.OTG.RS232接口说明 接口说明 D801A 人脸抓拍识别一体机是一款高性能.高可靠性的人脸识别类产品.依托深度学习算法扩展人脸库数量,准确率更高,支持抓拍人脸照片与身份证芯片内人脸小图1:1比对.支持人脸与本机数据库1:N人脸比对,支持人脸.身份证指纹.主要应用于交通出入口.边检出入口.教育考试.酒店登记.楼宇出入.平安社区.金融网点等场所. 接口说明 l 12V-DC:连接电源适配器的12V直流输入端: l RJ45:百兆有线网络接口: l

https://www.cnblogs.com/31415926535x/p/11001669.html 基于卷积神经网络的人脸识别项目_使用Tensorflow-gpu+dilib+sklearn 概述 学期末了啊,,,最后这个人脸识别的项目弄完了,,有很多的不足,,很多东西都是只知道怎么用,但是不知道其背后的逻辑,,感觉自己学习东西对于那些潜意识优先级不高的就放弃了,,,emmm 这篇文章主要是大致介绍一下我们最后弄出来的人脸识别项目的成果吧,,整个项目放到了我的github,,可以直接下载

无耻收藏网页链接: 基于OpenCV快速实现人脸识别:https://blog.csdn.net/beyond9305/article/details/92844258 基于Opencv快速实现人脸识别(完整版):https://blog.csdn.net/beyond9305/article/details/93724948

接上一篇,上篇只实现了人脸的认证,接下来实现人脸的检测. 原理介绍: 把摄像头抓拍的图像上传到服务器,服务器把图像上传到百度云,百度云返回识别出的人脸的数量和位置,前端根据服务端的返回,在图像中画出人脸的位置. 主要代码: 前端: function face_check(){ context.drawImage(video, 0, 0, 200, 150); jQuery.post('faceCheck', { //指定发送图片到的servlet snapData: canvas.toDataU

因近期公司项目需求,需要从监控视频里识别出人脸信息.OpenCV非常庞大,其中官方提供的人脸模型分类器也可以满足基本的人脸识别,当然我们也可以训练自己的人脸模型数据,但是从精确度和专业程度上讲OpenCV所提供的人脸识别要弱于face_recognition,所以我们采取OpenCV处理视频流.face_recognition来识别人脸. 为什么选择Python? 博主本身是Java工程师,在公司主要通过Java语言进行开发,起初我们尝试过通过Java+OpenCV的方式来实现,但是效果并不是很

需求是这样的,客户需要一个在观看学习视频前弹出人脸识别核验真人的功能,客户找了个APP作为参考,但是在微信上第三方人脸识别是无法直接调取到前置摄像头的,都是通过用户自己获取用户的身份信息或者照片,然后在上传给接口,这样就显得很繁杂,也不符合需求,微信原生 H5 浮层模式和小程序是基于微信原生的体验,客户体验好,但有明确的主体行业限制.但是腾讯云慧眼因为都是腾讯的,所以可以接入更为友好的效果,只是最优的那个模式行业要求非常严格,所以放弃了这个选项,退一步,选择普通模式 上图就是最优方案的资质要求

前言 目前百度的AI接口相对完善,对于文字识别类的操作还需要开发者一一去尝试,去评估这效果到底是怎么的. 文字识别的接口相对简单,官方提供的SDK也集成很好,笔者只是在这上面做了一些前期性的功能数据校验和过滤,以及返回结果的处理. 实验效果 先来看一下识别效果: 1.精细化车牌(识别准确) 2.实际场景车牌 (识别准确) 3.多车牌(只识别到一个车牌) 实际拓展思路 鉴于上述结果,目前百度车牌识别可以做到 实际应用场景的处理,但要真正结合.融合,需要开发者们自己做些前期处理,比如说,你需要在摄像

本来打算做个C#版demo,但没用成功.使用虹软最新人脸识别技术开发完成 过程如下: 1. 传入一张单人脸照片: 2.调用检测人脸函数ASFDetectFaces,成功返回人脸信息的指针: 3.使用 Marshal.ReadByte(intPtr,offset) 函数读出字节数,发现前16个字节是人脸框范围,第28至31个字节应该是人脸角度,其他信息不太清楚.想了下,最简单的办法是用C++将动态库再封装一次.将封装后的demo及C++代码上传.demo是X86的,只识别单张人脸,有别的需求的同学