百度大脑: 如下图,百度开放了许多人工智能接口可以使用,先注册一个百度大脑账户 点击创建应用,选择需要的功能,如人脸识别,语音识别等 点击查看文档,可以查看功能对应语言的方法,参数.首先在CMD命令下输入pip install baidu-aip安装百度大脑库 颜值测试接口功能实现: 测试图片 运行结果:年龄21,颜值78.65,性别女性 from aip import AipFace #百度大脑库中导入脸部分析的库 import base64 #用于图片base64转换 ""&quo

学习完nodejs的基础后,自然要写点东西练练手,以下是一个基于nodejs的cs模式的聊天软件代码: net模块是nodejs的网络编程必定用到的一个模块,对socket通信进行了封装 实现的功能:客户端和服务器通过终端输入的方式,能够互相发送接收数据,并且服务器下发的数据所有的客户端都能收到,客户端能正常断开连接,不会影响到服务器. 服务器端代码: var net = require("net"); /* 客户端的socket连接列表数组,最多保存1000个端 */ var soc

 关于CS(Client-Server)模式和BS(Browser-Server)模式的水很深,盆地自己也认为对此了解不够透彻,但作为手机客户端设计,如果不对CS.BS做一定程度的了解,是很容易出现一些方向性的错误.走一些弯路抑或在实现性价比上付出过多代价.       本文偏向于基础知识,产品人员很多情况下不仅仅要了解表现.交互,还需要一定程度上了解可实现性.实现代价.实现形式.实现限制等.   二.CS模式产品       CS(Client-Server)模式:顾名思义为客户端-服务器的意

人脸检测及识别python实现系列(2)——识别出人脸 http://www.cnblogs.com/neo-T/p/6430583.html

人脸检测及识别python实现系列(6)——终篇:从实时视频流识别出“我” 终于到了最后一步,激动时刻就要来临了,先平复一下心情,把剩下的代码加上,首先是为Model类增加一个预测函数: #识别人脸 def face_predict(self, image): #依然是根据后端系统确定维度顺序 if K.image_dim_ordering() == 'th' and image.shape != (1, 3, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE): image = resize_im

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

人脸检测及识别python实现系列(4)——卷积神经网络(CNN)入门 上篇博文我们准备好了2000张训练数据,接下来的几节我们将详细讲述如何利用这些数据训练我们的识别模型.前面说过,原博文给出的训练程序使用的是keras库,对我的机器来说就是tensorflow版的keras.训练程序建立了一个包含4个卷积层的神经网络(CNN),程序利用这个网络训练我的人脸识别模型,并将最终训练结果保存到硬盘上.在我们实际动手操练之前我们必须先弄明白一个问题——什么是卷积神经网络(CNN)? CNN(Conv

人脸检测及识别python实现系列(3)——为模型训练准备人脸数据 机器学习最本质的地方就是基于海量数据统计的学习,说白了,机器学习其实就是在模拟人类儿童的学习行为.举一个简单的例子,成年人并没有主动教孩子学习语言,但随着孩子慢慢长大,自然而然就学会了说话.那么孩子们是怎么学会的呢?很简单,在人类出生之前,有了听觉开始,就开始不断听到各种声音.人类的大脑会自动组织.分类这些不同的声音,形成自己的认识.随着时间的推移,大脑接收到的声音数据越来越多.最终,大脑利用一种我们目前尚未知晓的机制建立了一个

人脸检测及识别python实现系列(1)——配置.获取实时视频流 1. 前言 今天用多半天的时间把QQ空间里的几篇年前的旧文搬到了这里,算是完成了博客搬家.QQ空间里还剩下一些记录自己数学学习路线的学习日志,属于私人性质,不再搬运了.过完春节,快马加鞭地重修完高阶偏导数后,终于感觉到疲惫了,潜意识里觉得是时候做点东西了,一是练练手,二是换换脑子,用新鲜东西刺激一下自己,好把学习效率保持下去.于是,我选择了自己最感兴趣的人脸识别,期望能够通过摄像头识别出我自己来.正好,前两天济南新闻上说济南火车站

Docker的CS模式 链接方式   socket

基于python语言的tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别 1   Abstract 验证码(CAPTCHA)的诞生本身是为了自动区分 自然人 和 机器人 的一套公开方法, 但是近几年的人工智能技术的发展,传统的字符验证已经形同虚设. 所以,大家一方面研究和学习此代码时,另外一方面也要警惕自己的互联网系统的web安全问题. Keywords: 人工智能,Python,字符验证码,CAPTCHA,识别,tensorflow,CNN,深度学习 2   Introduction 全自动区

参考:http://www.tuicool.com/articles/J7r2ien 方式一: $scope.GetAgeAndSexByIDNum = function (IdCardNO) { // 身份证号码为15位或者18位,15位时全为数字,18位前17位为数字,最后一位是校验位,可能为数字或字符X var reg = /(^\d{15}$)|(^\d{18}$)|(^\d{17}(\d|X|x)$)/; if (reg.test(IdCardNO) === false) { aler

需求:识别图片中的文字信息环境:windows系统 开发语言:python 使用工具类:1.pyocr 2.PIL 3.tesseract-ocr 步骤: 1.pyocr 网络通直接使用命令:pip install pyocr 网络不通,转至https://pypi.python.org/pypi/pyocr/0.4.1下载安装 2.安装pil网络通直接使用命令:pip install PIL 网络不通,转至http://www.pythonware.com/products/pil/index

环境要求: Ubuntu17.10 Python 2.7.14 环境搭建: 1. 安装 Ubuntu17.10 > 安装步骤在这里 2. 安装 Python2.7.14 (Ubuntu17.10 默认Python版本为2.7.14) 3. 安装 git .cmake . python-pip # 安装 git $ sudo apt-get install -y git # 安装 cmake $ sudo apt-get install -y cmake # 安装 python-pip $ sud

使用python调用face++的API,调用detect功能,识别人脸 首先进入face++官网注册,获得API Key和API Secret.使用官网提供的免费python api调用功能,提供了人脸识别.比对.人体识别.证件识别等功能: python部分,安装numpy和opencv-python包: 代码(逻辑) ①读取图像; ②发送图像到服务器进行处理(使用detect功能); ③返回Json格式的数据; ④读取数据,获得人脸多个检测点的信息; ⑤处理信息,本例是将人脸位置框选,还具有

互联网一线工程师程序代写 微信联系 当天完成 查看大牛简介特色: 学霸代写,按时交付,保证原创,7*24在线服务,可加急.用心代写/辅导/帮助客户CS作业. 客户反馈与评价 服务质量:保证honor code,代码原创.参考课程slide与笔记,不使用超纲代码.有test的必全过,有得分requirements的必全做.Bonus部分尽最大努力完成.我们也可以远程代写辅导,一步一步教你怎么做. Honor Code: 可以看下面我们团队的背景介绍,都是一线大公司的码农,高端码农并不屑copy别人

一个小需求---实现车牌识别. 目前有两个想法 1. 调云在线的接口或者使用SDK做开发(配置环境和变异第三方库麻烦,当然使用python可以避免这些问题) 2. 自己实现车牌识别算法(复杂) 一开始准备使用百度云文字识别C++ SDK来做,发现需要准备curl.jsoncpp和OpenCV,并且curl和jsoncpp需要自己编译,很麻烦,所以换用了python来做,真的是顺畅简单. 1. 安装python环境(我用python3.7) python官网下载地址:https://www.pyt

目录:1.承接上篇鸿蒙客户端上传文件2.域名通过内网穿透工具3.python服务器端代码4.鸿蒙手机的界面和业务逻辑5.<鸿蒙的js开发模式>系列文章合集 1.承接上篇鸿蒙客户端上传文件,呈上启下,鸿蒙手机下载python服务器端的文件到鸿蒙手机客户端,具体的实现逻辑如下: 初始化条件: 首先导入request对象模块,import request from '@system.request';  设置网络权限:在config.json文件中设置     ohos.permission.INT

基于Socket服务器端实现本例主要是建立多客户端与服务器之间的数据传输,首先设计服务器.打开VS2008,在D:\C#\ch17目录下建立名为SocketServer的Windows应用程序.打开工程,往当前窗体中添加控件,如表17-6所示.表17-6  添加控件列表 控    件 Name Text ListBox lbInfo Label label Button button1 启动服务器 设计好的界面如图17-2所示. 接下来开始运用前面的知识设计服务器,主要分为以下步骤.(1)首先是

前言 自从开始弄起数据挖掘之后,已经很久没写过技术类的博客了,最近学校 JAVA 课设要求实现一个聊天室,想想去年自己已经写了一个了,但是有些要求到的功能我也没实现,但看着原有的代码想了想加功能好像有那么点点难,于是就想着重构,也正好之前有看到别人写的CS架构的代码,感觉扩展性还不错,就试着写了写,写完这个聊天室后,还同时写了一个教学白板,那个白板基于这个聊天室的代码仅仅花了三四个小时就完成了!所以,有一个好的架构还是很重要的.下面就开始介绍我重构后的聊天室(代码已上传到github) 功能介绍

# 首先pip install baidu-aip # SDK文档链接http://ai.baidu.com/docs#/Face-Python-SDK/top import base64 from aip import AipFace APP_ID = ' API_KEY = 'KZvxjNG1BI1eP4uubRADf9DT' SECRET_KEY = 'q1gIx1x0DU9shcBMrby0XDpvLG4yXhGL' client = AipFace(APP_ID, API_KEY, S