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

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.

1. 引言 在某些场景下,我们不仅需要进行实时人脸检测追踪,还要进行再加工:这里进行摄像头实时人脸检测,并对于实时检测的人脸进行初步提取: 单个/多个人脸检测,并依次在摄像头窗口,实时平铺显示检测到的人脸: 图 1 动态实时检测效果图 检测到的人脸矩形图像,会依次 平铺显示 在摄像头的左上方: 当多个人脸时候,也能够依次铺开显示: 左上角窗口的大小会根据捕获到的人脸大小实时变化: 图 2 单个/多个人脸情况下摄像头识别显示结果 2. 代码实现 主要分为三个部分: 摄像头调用,利用 OpenCv

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

列一下在开发中用的比较多的git指令 git clone https://github.com/chineseLiao/Small-career // 克隆远程仓库到本地 git add . // 把修改的文件全选 git commit -m "这里是一些描述信息" // 把修改的提交到本地并添加描述 git pull // 拉取远程的代码 git push // 推送到远程 强制拉取,即覆盖本地修改,只用远程代码,使用下边指令集git fetch --all // 拉取仓库最新修改,

OpenHarmony 3.1 Release 版本概述 当前版本在OpenHarmony 3.1 Beta的基础上,更新支持以下能力: 标准系统基础能力增强 本地基础音视频播放能力.视频硬编解码.相机基础预览.拍摄能力. RenderService新渲染框架.2D/3D绘制能力.新的动画和显示效果框架. 窗口管理新框架,提供更加灵活的窗口框架能力,支持全屏.分屏.窗口化形态,支持跨窗口拖拽能力. display管理能力,支持分屏,并增强亮灭屏管理能力:支持窗口动画和效果. 鼠标.键盘.触摸板的

SSH 密令控制台 user/pwd 一:停止tomcat 1,cd .. 进入根目录 2,cd home/ 3,ll 4,cd bin/ 进入tomcat bin目录 5,ll 6,ps -ef | grep conf 过滤进程  7,kill -9 进程编号 8,发布class文件 二:发布后重启tomcat   8,./startup.sh ============================================= bzip2recover 功能说明:用来修复损坏的.bz2

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

1.离线人脸识别本地部署 详情请阅读百度人脸识别官网 2.nodejs做socket通信的客户端 为什么不直接通过调用c++编译的exe获得人脸识别结果? 原因:exe运行时会加载很多模型而消耗很多时间,导致不能实时得到人脸识别结果:而用socket通信则只需执行一次加载模型的过程,后面的请求只需直接进行人脸识别检测而只用100多毫秒得到结果. 1)nodejs将canvas得到的视频帧的base64字符串转换成图片 var image = query.image; var base64Data

准备工作 首先,需要在Face++的主页注册一个账号,在控制台去获取API Key和API Secret. 然后在本地文件夹准备好要进行情绪识别的图片/相片. 代码 介绍下所使用的第三方库 ——urllib2是使用各种协议完成打开url的一个库 ——time是对时间进行处理的一个库,以下代码中其实就使用了sleep()和localtime()两个函数,sleep()是用来让程序暂停几秒的,localtime()是格式化时间戳为本地的时间 ——xlwt是对excel进行写入操作的一个库 ——os是

本博客为老魏原创,如需转载请留言咨询. 效果预览:(没办法,为了效果只能上像了,丑别介意.哈哈..) 上代码: 1 package com.lw.test; 2 3 import java.awt.Graphics; 4 import java.awt.event.MouseAdapter; 5 import java.awt.event.MouseEvent; 6 import java.awt.image.BufferedImage; 7 8 import javax.swing.JFram

程序如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Oct 31 17:36:56 2015 """ import logging from time import time from numpy.random import RandomState import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg from sklearn

上一年也就是这个时候微软根据自己的人脸识别API推出了一个识别照片中人脸年龄和性别的网站--http://how-old.net,小伙伴们各种玩耍,一年后的今天突发"奇想"地想测试一下这个网站的识别情况.正好手里有3万多份标识有身份证信息.性别及照片拍摄时间的证件照(别问我从哪儿弄的,这玩意儿你懂的).今天就写了个脚本来测试一下.测试识别的目标有两个: 性别 年龄 提交数据获得识别结果 寻找接口 首先,查看一下how-old.net的提交接口. 用Chrome查看一下网络请求的情况 查

atitit.人脸识别的应用场景and使用最佳实践 java .net php 1. 人脸识别的应用场景 1 2. 框架选型 JNI2OpenCV.dll and JavaCV 1 3. Url api 法 1 4. 使用法 2 5. 问题解决 2 6. 测试main修改 2 7. 主要的code 2 8. 参考 3 1. 人脸识别的应用场景 图片库清理...不个要保持的图片(有人脸/ngaiz,呵呵)跟个马用的图片分割开... 人物识别::::  不同样的人脸可以识别... 物体识别::: O

Facial_Keypoints_Detection github code facial-keypoints-detection, 这是一个人脸识别任务,任务是识别人脸图片中的眼睛.鼻子.嘴的位置.训练集包含以下15个位置的坐标,行末是图片的像素值,共96*96个像素值.测试集只包含图片的像素值. left_eye_center, right_eye_center, left_eye_inner_corner, left_eye_outer_corner, right_eye_inner_co

一．百度人脸识别服务 1.官方网址:http://apistore.baidu.com/apiworks/servicedetail/464.html 2.提供的接口包括: 2.1 多人脸比对:请求多个人脸图片做比对,使用前无需人脸注册过程.即同时上传多张图片,返回结果为每对图片的比对分数 2.2 人脸识别:返回指定group中所有username的注册人脸和query人脸的相似度,返回结果按照相似度排序:人脸识别需要先在group里注册username和人脸图片,您可以使用这个功能自己实现一个

一.腾讯优图 1.开发者地址:http://open.youtu.qq.com/welcome/developer 2.接入流程:按照开发者页面的接入流程接入之后,创建应用即可获得所需的AppID.SecretID和SecretKey这是进行接口调用必须的凭证 3.测试流程: 3.1.测试可以直接调用网络接口,或者下载相应语言的sdk(http://open.youtu.qq.com/welcome/developer#/tool-sdk),我采用的是下载python版本的sdk(该sdk对应的

CognitiveJ 是一个开源的,支持 Java 8 API 的库,用于管理和编排 Java 应用和微软的Cognitive(Project Oxford)机器学习和图像处理库的项目,可以让你查询以及分析图像.一:人脸识别    1.人脸检测– 捕获脸部.性别.年龄等相关脸部特征以及图像的标志    2.表情检测 – 根据图像中的脸部信息推断出表情状态    3.验证 – 验证同一个人的两张不同表情的差异    4.识别 – 根据已知的人里识别出某个人    5.查找相似 -- 对人脸检测.分

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt409 今天我准备学习如何用Java来进行人脸检测.人脸检测有助于在任何数字图像上识别人脸,在做了一些研究后,我发现OpenCV的库可以帮我检测图像中的人脸.不过,我没能找到一个完整的通过Java使用OpenCV库的初学者教程,所以这篇文章可能会是他人在这方面学习的资料. 什么是OpenCV? OpenCV(Open Source Computer Vision) 是一个开源

笔者今年做了一个和人脸有关的android产品,主要是获取摄像头返回的预览数据流,判断该数据流是否包含了人脸,有人脸时显示摄像头预览框,无人脸时摄像头预览框隐藏,看上去这个功能并不复杂,其实在开发过程中,遇到的问题也不多,全部都处理了,在正式推出前,这个产品在公司内部也测试了几个月,也没发现bug,但最近实施人员,在客户公司做实施时,反馈回来各种问题,这些问题有部分是程序bug,也有一部分是和硬件有关,因为测试环境有限,笔者无法对各种型号,各个厂家的硬件进行测试,这篇文章主要是记录,摄像头给我们

openface  人脸识别框架  但个人感觉精度还是很一般 openface的githup文档地址:http://cmusatyalab.github.io/openface/ openface的安装: 官方推荐用docker来安装openface,这样方便快速不用自己去安装那么多依赖库: docker pull bamos/openface docker run -p : -p : -t -i bamos/openface /bin/bash 也就两行代码的事情,如果自己一步步去安装的话,估