c# 人脸抓怕摄像机

2024-09-04

C#采集摄像头实时画面和抓拍

在.net中,并没有简单直接的操纵摄像头的类.那么如何简单快捷地采集摄像头的画面,进行抓拍等操作呢?答案是调用SharpCapture!专业采集摄像头画面等数据的类库.下面开始演示关键代码,您也可以在文末下载全部源码: 设置授权第一步:在引用了SharpCapture.dll之后,调用SharpCapture方法之前,一定要先通过下面代码来设置授权信息,如果是试用版,直接输入Test即可. KeyMgr.SetKey("Test"); 获取ICameraCapture的示例从之前的

基于Emgu CV+百度人脸识别，实现视频动态人脸抓取与识别

背景目前AI 处于风口浪尖,作为公司的CTO,也作为自己的技术专研,开始了AI之旅,在朋友圈中也咨询一些大牛对于AI 机器学习框架的看法,目前自己的研究方向主要开源的 AI 库,如:Emgu CV.TensorFlow.CNTK 等等,针对四大平台百度AI.阿里ET.腾讯AI.科大讯飞AI 做结合. PS:笔者的主打语言是C#,目前项目主导系统都是基于Net 系列下开发而成的.主要负责公司软件系统架构设计, 鉴于朋友圈中各位技术大牛无私分享,也是鉴于自己再专研时候遇到不少坑,希望把相关

百度人脸识别java html5

1.前端thymeleaf+h5 index.html 人脸识别+定位,用的百度sdk <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> <meta name=&qu

实战Hybird app：内存溢出与优化

pheongap项目:http://www.nduoa.com/apk/detail/646816 主要的问题: heap过大,内存低性能差的机子上引起奔溃,直接退出关于web app的优化,不仅仅只是js方面,包括HTML布局嵌套,CSS的属性使用,数据的读取,还有浏览器的重排与回流之类的这里就不讨论了, 本章涉及的是脚本代码引发的性能问题,更进一步说就是闭包带来的内存泄露关于性能: 首先我不得不承认一个事实,移动端的性能跟PC端,那完全不是一回事比如用innerHTML绘制大段的HTM

AI 系列总目录

AI 系列答应了园区大牛张善友要写AI 的系列博客,所以开始了AI 系列之旅. 一.四大平台系列(百度AI.阿里ET.腾讯.讯飞) 1.百度篇 (1) 百度OCR文字识别-身份证识别 (2) 基于百度AI实现车牌识别 (3) 基于Accord.Audio和百度语言识别 (4) 基于Emgu CV+百度人脸识别,实现视频动态人脸抓取与识别 2.阿里篇 3.腾讯篇 4.讯飞篇二.机器学习系列 1.Tensorflow 2.CNTK 三.结合应用篇 (1) 基于Emgu CV+百度人脸识别

基于EasyDarwin云视频平台的幼儿园视频直播（手机直播/微信直播）解决方案

一.方案介绍 1.1.方案背景在2016年10月25日至28日的安博会上,我们看到了不少的幼教平台厂商,我们注意到大部分的幼教平台,为了追求极佳的用户体验,在微信或者APP端能够做到极快的打开速度,具备秒开画面的功能,采用的是摄像机长期推流,公网的HLS流媒体服务器长期切片的方案,在跟有一部分厂家进行交流的过程中发现,他们对其带宽资源非常自信,他们基本都是租用百兆阿里云主机.百兆腾讯云主机等云主机.这里,我们不得不深入探讨一下长期不间断推送和进行HLS切片会产生的几个问题: 从终端视频采集设备

Gaze Estimation学习笔记(1)-Appearance-Based Gaze Estimation in the Wild

目录前言简介论文概述论文主要内容 MPIIGaze数据集引入CNN的新Gaze Estimation方法人脸对齐与3D头部姿态判断归一化使用CNN进行视线检测论文作者进行的实验及结果跨数据集测试数据集内测试算法的效果验证笔者的遗留问题前言简介在使用神经网络解决Gaze Estimation的问题上,Appearance-Based Gaze Estimation in the Wild是非常基础的一篇论文.本篇博客主要尝试简单介绍论文使用的主要方法,并大致总结论文

EasyDSS高性能RTMP、HLS(m3u8)、HTTP-FLV、RTSP流媒体服务器和EasyDSS云平台异同

背景分析不同于EasyDSS流媒体服务器与EasyDSS流媒体解决方案(EasyDSS流媒体解决方案就是通过EasyDSS流媒体服务器完善业务层研发而来),EasyDSS流媒体服务器和EasyDSS云平台在功能和使用定位上就真的存在较大的差别了. EasyDSS流媒体云平台解决方案提供了一种按需直播的解决方案,只有在用户有需要观看的时候,才会启动内网的摄像机直播推流,云服务器开始进行直播切片,在较大一部分无人观看的时间内,都处于空闲状态,只会间隔一定时间内与云平台进行心跳保活并根据是否需要抓取

javacv：调取本地摄像头，抓取人脸，保存为图片

MAVEN: <dependency> <groupId>org.bytedeco</groupId> <artifactId>javacv-platform</artifactId> <version>1.4.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.bytedeco.javacpp-presets</groupId&

EasyNVR网页摄像机无插件H5、谷歌Chrome直播方案之使用RTSP流判断摄像机设备是否在线以及快照抓取

背景分析熟知EasyNVR产品的小伙伴都知道,通过纯Web化的交互方式,只要配置出摄像机的IP.端口.用户名.密码等信息,就可以将地址进行通道配置完成,即可将设备接入.如果设备支持Onvif协议,EasyNVR还可以自己主动探测出设备支持的RTSP直播地址,自动化填写来完成设备的接入.不管是RTSP地址接入还是Onvif探测发现接入,都可以都过简单易懂的Web界面化操作来完成,主要功能作用包括:RTSP协议设备接入.Onvif协议设备探测与发现.Onvif协议设备接入.多设备统一通道配置与管理

MFC中利用Opencv与C++抓取摄像头进行人脸识别（Mat）

原文:http://blog.csdn.net/mr_curry/article/details/51098311 第一次写博客哈哈,有些小激动,还请各位大神多多包涵~ 最近的项目需要用到人脸识别,作为一个车辆工程的二年级本科生是崩溃的(一是没有很好的编程基础,只会编一下C与C#:二是…我是车辆工程的啊喂…) 不过自己还是对计算机视觉这方面还是很感兴趣的,因为做竞赛的缘由,以前多多少少有一点小基础,但要完全做出来还是感觉有些难度.调了一段时间的代码,嘿嘿实现了.这个里面有两点有些“与众不同”(自

「Python」人脸识别应用

人脸识别主要步骤: face_recognition 库的安装安装此库,首先需要安装编译dlib,此处我们偷个懒,安装软件Anaconda(大牛绕过),此软件预装了dlib. 安装好后,我们直接通过pip 安装face_recognition库,命令如下 python -m pip install face_recognition 调用一下库,检查是否成功导入没报错,就是安装成功了. 按照以上办法在安装numpy 和python-opencv 两个库就可以了通过face_recogniti

人脸识别Demo解析C#

概述不管你注意到没有,人脸识别已经走进了生活的角角落落,钉钉已经支持人脸打卡,火车站实名认证已经增加了人脸自助验证通道,更别提各个城市建设的『智能城市』和智慧大脑了.在人脸识别业界,通常由人脸识别提供商和人脸识别应用接入方组成,从头到尾研发人脸识别技术需要极强的专用技术知识和数学算法功底,对于大多数企业来说,选择人工智能AI公司现成的人脸识别技术引擎是一个比较适合的解决方法.虹软公司在2017年开放了人脸识别平台1.0版本,经过三年的技术迭代和更新,目前已经推出了2.2版本,主打离线,免费,适

记一次企业级爬虫系统升级改造（二）：基于AngleSharp实现的抓取服务

爬虫系统升级改造正式启动: 在第一篇文章,博主主要介绍了本次改造的爬虫系统的业务背景与全局规划构思: 未来Support云系统,不仅仅是爬虫系统,是集爬取数据.数据建模处理统计分析.支持全文检索资源库.其他业务部门和公司资讯系统重要数据来源.辅助决策等功能于一身的企业级Support系统. 介于好多园友对博主的任务排期表感兴趣,便介绍一下博主当时针对这个系统做的工作任务排期概要(排期表就是更加详细细分外加估算工时的一份excel表格,就不贴出来了): 1.总分四大阶段,逐步上线,最终达到预期规划

jQuery 人脸识别插件，支持图片和视频

jQuery Face Detection 是一款人脸检测插件,能够检测到图片,视频和画布中的人脸坐标.它跟踪人脸并输出人脸模型的坐标位置为一个数组.我们相信,面部识别技术能够给我们的 Web 应用带来各种可能性,创造出互动的,有趣的功能. 注:人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术.用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别.面部识别. 效果演示插件下载如何使用:

android 移动网络实时抓包

2G.3G环境,那就必须root进去tcpdump 方式抓. 准备: 一.root CF-auto-root: http://autoroot.chainfire.eu/ 需要清理全部数据,注意备份不用怕root 后的不安全,root权限由superU管理授权. root 后推荐: 绿色保护.fqrouter.xposed.XPrivacy. 二.软件 - adb 包含在android sdk中,通过USB debug 和android交互工具 - tcpdump 安装一个tcpdump 相关

opencv 人脸识别

背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 等现代技术,也支持如 iOS 和 Android 等平台. 199

opencv单目摄像机标定(一)

#include <string> #include <iostream> #include <cv.h> #include <highgui.h> using namespace std; int main() { ; CvCapture* capture; capture=cvCreateCameraCapture(); // opencv调用摄像头的接口,初始化从摄像头中获取视频, ){ printf("无法捕获摄像头设备!\n\n"

Java广度优先爬虫示例(抓取复旦新闻信息)

一.使用的技术这个爬虫是近半个月前学习爬虫技术的一个小例子,比较简单,怕时间久了会忘,这里简单总结一下.主要用到的外部Jar包有HttpClient4.3.4,HtmlParser2.1,使用的开发工具(IDE)为intelij 13.1,Jar包管理工具为Maven,不习惯用intelij的同学,也可以使用eclipse新建一个项目. 二.爬虫基本知识 1.什么是网络爬虫?(爬虫的基本原理) 网络爬虫,拆开来讲,网络即指互联网,互联网就像一个蜘蛛网一样,爬虫就像是蜘蛛一样可以到处爬来爬去,把

基于MATLAB的adaboost级联形式的人脸检测实现

很早之前就做过一些关于人脸检测和目标检测的课题,一直都没有好好总结出来,趁着这个机会,写个总结,希望所写的内容能给研究同类问题的博友一些见解和启发!!博客里面涉及的公式太繁琐了,直接截图了. 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/adong7639/p/4194307.html 一人脸检测之问题概述人脸检测是CV领域的一个经典课题,很多学者对人脸检测做了深入的研究,但真正的分水岭却是在2001年viola等大神发表的那篇经典之作Rapid Object Detecti

[zt]摄像机标定(Camera calibration)笔记

http://www.cnblogs.com/mfryf/archive/2012/03/31/2426324.html 一作用建立3D到2D的映射关系,一旦标定后,对于一个摄像机内部参数K(光心焦距变形参数等,简化的情况是只有f错切=0,变比=1,光心位置简单假设为图像中心),参数已知,那么根据2D投影,就可以估计出R t:空间3D点所在的线就确定了,根据多视图(多视图可以是运动图像)可以重建3D.如果场景已知,则可以把场景中的虚拟物体投影到2D图像平面(DLT,只要知道M即可).或者根据世

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