在上一篇文章树莓派调用百度人脸识别API实现人脸识别,我们完成了树莓派人脸识别的基础环境配置,人脸识别功能也测试成功了,现在我们做一个小小的案例来实际应用一下,我们想树莓派人脸识别成功后,发送蓝牙串口数据给...import base64 import time import bluetooth from bluetooth_test import bt_open,servo_init,bt_close #百度人脸识别...: f = open('faceimage.jpg','rb') img = base64.b64encode(f.read()) return img #上传到百度api进行人脸检测...def go_api(image): result = client.search(str(image, 'utf-8'), IMAGE_TYPE, GROUP);#在百度云人脸库中寻找有没有匹配的人脸...print('稍等三秒进入下一个') time.sleep(3) 总结 至此,当我们运行该代码,把脸凑到摄像头前,舵机自动开门,把脸移开则舵机自动关门,智能门禁系统就做好啦
人脸识别门禁系统,可以防止陌生人尾随进入园区,大大降低了该风险。通过前端设备的识别,进行人脸与后台系统1对1的比对,比对成功方可进入。...如果升级为人脸识别系统,那么对治安方面也有着不小的帮助。 本文就通过飞浆平台(EasyDL)+Qt设计了一个门禁系统,实现人脸录入、识别、对比、删除等等操作。...识别人脸之后完成开锁动作,因为本软件没有连接硬件,只是为了实现人脸识别的部分,所以当人脸识别成功之后在界面上会进行提示的。...这种技术是可以对有限范围的物体进行预先识别。就像,对于人脸的识别检测,正常只能识别图像的人脸存在,但是对于其他物体则无能为力,无法识别。...五、人脸识别技术中的难点 现有的人脸识别技术在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。
项目介绍 基于人脸识别的门禁管理系统 (Python+Django+RESTframework+JsonWebToken+Redis+Dlib) 该项目为宿舍门禁系统管理,并额外加入宿舍管理、水电费管理...Django为后端、H5/CSS/JS为前端、MySQL为后端数据库、Redis为缓存、Dlib为人脸识别程序库。 该项目可作为个人学校毕业设计使用,未考虑生产环境,后续开发随心。...前端-摄像头端 源码文件获取 发送暗号:门禁管理 就能获取 。 还能拉入Python读者交流群 。
前面发布了人脸识别门禁系统的系列视频教程,现在补上图文版,方便查看指令和代码,这篇文章也是对之前的文章的更新与完善。...本系统中树莓派调用百度智能云人脸识别API,实现人脸识别门禁,主要分为三个模块来实现: ? 一、人脸识别API的注册于人脸库管理 1.1创建应用 在百度智能云人脸识别项目中创建应用, ?...再继续安装当前的API, sudo python3 setup.py install 2.4 测试人脸识别是否成功 以上我们就把树莓派的人脸识别基础环境配置好了,现在我们测试一下系统是否能够正常运行 可以直接在...通过控制台打印输出,我们模拟了真实情况,已经可以知道现在树莓派的人脸识别已经能正常工作了。...至此 ,智能门禁系统就做好啦!
DDD领域驱动设计批评文集>> 《软件方法》强化自测题集>> 《软件方法》各章合集>> Alan 2022-5-18 19:05 (答疑中的图)关于这里的执行者,是员工,还是时间,有个停车场的车牌识别抬杆碰到类似问题...,这里说员工不贡献领域逻辑,不完全对,系统执行员是时间可能不对,从现象看,好像人没做什么,如果员工刷的是门禁卡,执行者是人,这个大家应该认知一致,但人走过去,如果门禁没开,提示要近一点,人戴了眼镜,系统提示要取下眼镜...,这里需要人的配合,在人脑里是有封装领域逻辑的,把人脸当作一个"卡", 员工提交了卡,系统作出了响应,是不是执行者是员工更合理,停车场的案例,把司机作为执行者。
目录 1 人脸识别应用所涉及到的功能模块 2 人脸识别的基本过程 2.1 dlib 库的安装与实例解析 2.2 face_recognition 库的安装与实例解析 2.2.1 load_image_file...3.1 人脸识别监控系统 3.2 眨眼活体检测 1 人脸识别应用所涉及到的功能模块 摄像头调用 脸部图像识别和处理 活体检测 多线程的应用 定时器的调用 2 人脸识别的基本过程 人脸的 68 个基本特征点位置以及顺序...; 人脸对齐 alignment,这一步主要是通过投影几何变换出一张标准脸; 人脸识别,这一步就是在对挤的人脸图像上提取 128 维的特征向量,根据特征向量间的距离来进行判断识别。...python 中最常用的人脸识别库是基于 C++ 开发的 dlib 库。...整理人脸识别监控系统主要功能: 打开摄像头读取图像 ok 与已知人物头像进行对比,识别哪些是已知人员,哪些是未知人员 ok 在摄像头图像上直接标注对比结果 ok 记录每次对比的结果,并将未知人员的图像进行保存
项目介绍 基于人脸识别的门禁管理系统 (Python+Django+RESTframework+JsonWebToken+Redis+Dlib) 该项目为宿舍门禁系统管理,并额外加入宿舍管理、水电费管理...Django为后端、H5/CSS/JS为前端、MySQL为后端数据库、Redis为缓存、Dlib为人脸识别程序库。 该项目可作为个人学校毕业设计使用,未考虑生产环境,后续开发随心。...前端-摄像头端 源码文件获取 公众号后台回复:门禁管理 就能获取
1061700625/OpenMV_Face_Recognition ''' >> author: SXF >> email: songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行人脸识别...,可进行人脸注册、人脸检测与人脸识别 Pin7高电平一次,触发人脸注册;默认低电平 UART1(Pin1)输出调试信息 UART3(Pin4)输出识别结果,当识别成功后,返回“Find It...= 0: debug(res) return 1 def match(d0): # 人脸识别 dir_lists = os.listdir(...,但由于SD卡内无文件,无法匹配人脸 ?...按下F1按键,进入人脸注册模式,连续拍5张照存入SD卡(拍摄时绿灯快闪50ms,拍摄完绿灯闪1000ms) ? 再识别,可完成人脸识别(红灯闪1000ms)。
1.人脸识别的难点 用户配合度 相似性 易变形 2.人脸识别的评测方法 LFW数据集(Labeled Faces in the wild):该数据库工有13233幅图像,其中5749个人,1680人有两幅及以上的图像...该数据库采集的是自然条件下人脸图片,目的是提高自然条件下人脸识别的精度。
、实时摄像头人脸识别、视频文件人脸识别 * @Description: OpenCV-4.1.1 测试文件 * @date: 2019年8月19日 17:17:48 * @version: V-1.0.0...,识别成功保存图片到本地 getVideoFromCamera(); // 2- 从本地视频文件中识别人脸 // getVideoFromFile();...// 3- 本地图片人脸识别,识别成功并保存人脸图片到本地 face(); // 4- 比对本地2张图的人脸相似度 (越接近1越相似) String basePicPath...while(i<3) { // 匹配成功3次退出 capture.read(video); HighGui.imshow("实时人脸识别...: 2- 测试本地视频识别人脸 3- 测试本地图片人脸识别 4- 测试本地2张图片人脸的相似度 完结。
降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('d:\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml') # 探测人脸...# 根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。...,其他可以不写 scaleFactor= 1.01, #控制金字塔层数,通常范围1.01~1.5 参数越小,层数越多,结果越精确 minNeighbors = 1, #为5表示有5次重叠才认为人脸存在... minSize = (1,1),#寻找人脸的最小区域 ) # 处理人脸探测的结果 print ("{0}".format(len(faces))) for(x,y,w,h) in faces:
本文我们接着来看看,在完成了人脸注册之后我们该如何识别出用户的人脸特征,从而通过人脸识别获取用户信息。...人脸识别的全部流程集成在官方 Demo 的 DetecterActivity 文件中。...还是来了解几个概念 人脸追踪 FT 年龄检测 Age 性别检测 Gender 其中人脸追踪 FT 与人脸检测 FD 功能基本一致(甚至代码基本都是相同的),Age 引擎用于识别年龄,Gender 引擎用于识别性别...识别流程 整体上比人脸注册还要简单,官方提供了很好的封装供我们使用,我们来看看流程。...流程是这样的 提取图片中的人脸 → 与我们已经注册过得特征集合进行特征匹配 → 匹配程度最高的作为最终识别结果 这一过程是放在一个子线程中运行的,代码如下: //人脸识别线程 class FRAbsLoop
python人脸识别 人脸识别的崛起 什么是人脸识别 人脸识别是将采集到的数据信息,根据人脸特征信息进行比对,从而辨识身份的技术。...不过肯定的一点是,你的人脸识别首先要将人脸转化为计算机可以识别的数据,人脸识别其实就是计算机方面的数据识别。...目前,从我国人脸识别技术应用来看,主要集中在三大领域:考勤门禁、安防以及金融等等。人脸识别目前面临着一个难题是,对于明亮可能有点要求,像黑暗的环境就比较困难,还有面部本身黑色的人也可能会有误差。...在门禁安防领域,操作更加便捷的人脸识别也会更受欢迎。...我们可以有这个思路,这里只是给大家简单介绍一下python的这个人脸识别库。当然也会有其他的编程语言的实现人脸识别。 后期会写出动态拍照人脸识别。
今日拔刺: 1、你觉得人脸识别智能锁方便吗? 2、无人驾驶是否涉及伦理问题? 3、如何看待郭台铭痛批三星:再伟大也不会有百年基业?...本文 | 2156字 阅读时间 | 6分钟 你觉得人脸识别智能锁方便吗? 技术足够完善的话,人脸识别智能锁肯定是方便的。 我们开锁的方式有很多,过去我们用的还是实体锁,需要用钥匙或者密码才能打开。...指纹锁有一个识别精度的困扰,举个最简单的例子很多人手机上都有指纹解锁的功能,但是很多时候指纹解锁会有偏差,导致不得不用密码解锁。...随着人工智能的发展,人们又开发出了越来越多的智能锁,最近的就是人脸识别了。...人脸识别解锁的功能已经在多款手机上都已经实现,将其应用到生活场景中最大的好处就是马虎的朋友们不用再担心找不到钥匙或者忘记密码了,也不用担心音色变化开不了语音锁。
cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()#LBPH人脸识别...特征图像划分为一个个单元格时,每个单元格在水平方向上的像素个数 grid_y表示将LBP特征图像划分为一个个单元格时,每个单元格在垂直方向上的像素个数 threshold表示在预测时所使用的阈值,如果大于该阈值,那么没有识别到任何目标对象...) src表示输入图像 labels表示标签 label, confidence=cv2.face_FaceRecognizer.predict(src) src表示输入图像 注意:置信度评分用来衡量识别结果与原有模型之间的距离
cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.FisherFaceRecognizer_create()#人脸识别...predict_image) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() label= 1 confidence= 10647.989937693492 算法:LDA人脸识别是一种经典的线性学习方法..., num_components[, threshold]]) num_components表示使用Fisherfaces准则进行线性判别分析时保留的成分数量,默认值是0 threshold表示进行识别时所使用的阈值
目录 1 读取图片 2 将图片灰度转换 3 修改图片尺寸 4 绘制矩形_圆 5 人脸检测 6 检测多张人脸 7 检测视频中的人脸 8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 8.2 人脸识别 1 读取图片...8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 import os import cv2 import sys from PIL import Image import numpy as np def getImageAndLabels...face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.train(faces,np.array(ids)) # 保存文件 recognizer.write('trainer.yml') 8.2 人脸识别.../trainer.yml') # 准备识别的图片 img = cv2.imread(r'E:/girl.jpg') # 将图片缩小至原来的1/2 height, width = img.shape[:...(gray) for x, y, w, h in faces: cv2.rectangle(reSize, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 人脸识别
process_this_frame for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): # 将人脸面部信息画出来...'q'): break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows() 需要的第三方库 face_recogniton是世界上最简单的人脸识别库了...你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它,来管理和识别人脸,该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法,使得识别准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了...99.38%,它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具,以便你可以用命令行对一个文件夹中的图片进行识别操作。...代码部分 效果 识别成功 [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 识别失败 [在这里插入图片描述] 完整代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019
,cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()#人脸识别...predict_image) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() label= 1 confidence= 19228.277485215305 算法:PCA人脸识别是将高维的人脸数据处理为低维数据后...(降维),再进行数据分析和处理,获取识别结果。...num_components[, threshold]]) num_components表示保留的分量个数,通常情况下,保留的分量个数为80 threshold表示在预测时所使用的阈值,如果大于该阈值,那么没有识别到任何目标对象
人脸识别,一种基于人的脸部特征信息进行身份认证的生物特征识别技术。近年来,随着欧美发达国家人脸识别技术开始进入实用阶段后,人脸识别迅速成为近年来全球的一个市场热点。...人脸识别技术经常听,但你知道它是如何实现的吗? 人脸识别技术包含三个部分: 人脸检测 面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像,并分离出这种面像。一般有下列几种方法: 1、考模板法。...人脸识别的制约因素 在进行人脸识别的时候,也存在一些难题,比如人的姿态、光照、遮挡等都会对人脸识别造成影响。 1、光照。...光照变化是影响人脸识别性能的最关键因素,由于人脸的3D结构,光照投射出的阴影,会加强或减弱原有的人脸特征。比如光线太亮,会使面部特征弱化,导致难以识别人脸。 2、表情、姿态。...如今的人脸识别技术在网络支付、机场、住宅、公司等场合得到了应用,让我们一起期待,不久的将来,人脸识别技术给我们带来的简便生活吧!
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