基于Python的人脸识别考勤监控 python GUI集成考勤系统，使用人脸识别进行考勤。 在这个python项目中，我制作了一个考勤系统，该系统使用人脸识别技术进行考勤。...我还将其与GUI（图形用户界面）集成，以便任何人都可以轻松使用。该项目的GUI也是使用tkinter在python上制作的。...使用的技术： 1） tkinter用于整个GUI 2） 用于拍摄图像和人脸识别的OpenCV（cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create（）） 3） CSV、Numpy、Pandas...特征： 1） 易于使用，支持交互式GUI。 2） 新人员注册的密码保护。 3） 为注册学生的死亡创建/更新CSV文件。 4） 每天为考勤创建一个新的CSV文件，并用正确的日期和时间标记考勤。...5） 在主屏幕上以表格格式显示当天的实时考勤更新，包括Id、名称、日期和时间。
GPS的准确程度实际上主要取决于GPS搜星——反正我也不会去太远的地方，所以准确性应该是有保证的。...就这么个小功能的加入，令这台相机的便利性提升良多，至少可控性加强了不少，可对拍摄的照片进行删除和重命名操作。 而且这个web应用，用起来感觉相当不错，能够保持和树莓派一整天的连接不断开。...延时拍摄成果展示 来展示一下拍摄成果！上面这段时间是延时拍摄组成的视频，也就是设定每个一段时间就拍摄一张照片，然后将这些照片组合起来做成视频。...虽然还是花了点时间删除一些错误的照片，不过整体效果的确比Narrative Clip拍的好多了。 神奇的OpenCV ? 度假结束之后，也就拍了一堆照片了。...这么便携的产品，拍摄效果的确是不怎么样，不过试试用OpenCV库来改善以下效果。比如上面这张图，简单改一下就会有很不错的效果提升。不过因为时间有限，上面的延时拍摄视频就不这么搞了。
系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机 干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。...关于OpenCv Opencv是一个开源的的跨平台计算机视觉库，内部实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法，对于python而言，在引用opencv库的时候需要写为import cv2。...其中，cv2是opencv的C++命名空间名称，使用它来表示调用的是C++开发的opencv的接口 目前人脸识别有很多较为成熟的方法，这里调用OpenCv库，而OpenCV又提供了三种人脸识别方法，分别是...CascadeClassifier，是Opencv中做人脸检测的时候的一个级联分类器。并且既可以使用Haar，也可以使用LBP特征。...GUI设计： 程序采用python中的tkinter库做可视化，优点是占用资源小、轻量化、方便。 首先创建一个窗口命名为window然后设置其大小和标题等属性。
系统 python2.7或者3.6 解释器，哪个版本都可以，我选择3.6 smtplib 用来发送邮件 email 用来构造邮件内容的库 opencv 用来调取摄像头拍摄照片 time 获取开机以及拍照的时间...04安装及导入所使用的包 首先当然是安装opencv啦。 其他的email、smtplib、sys、os、time为python默认安装的包，我们只需要导入即可。...'999999999@qq.com' # 收件人 exit_count = 5 # 尝试联网次数 path = os.getcwd() #获取图片保存路径 注：很多邮箱为了安全起见，不会使用真实的登录密码...() getPicture() msg = setMsg() sendEmail(msg) 11实现开机自启动 首先要写一个开机自启脚本，文件名为：autoStart.sh 脚本内容为 切换到我们获取照片和发送邮件的工作目录...以上就是关于扣丁学堂浅谈如何使用Python控制摄像头拍照并发邮件的详细介绍，最后想要了解更多关于Python和人工智能方面内容的小伙伴，请关注扣丁学堂Python培训官网、微信等平台，扣丁学堂IT职业在线学习教育平台为您提供权威的
与普通的身份验证不同的是，人脸验证涉及到根据人脸图像验证声明的身份，人脸和身份都是一对一的匹配，但一旦有另一张完全不同的人脸可以和你打开同一把锁，那你该如何证明「我是我」？...目前很多手机app都声称人脸验证技术很安全，可以保护用户的身份，比如Bumble和Tinder等约会软件的识别流程就是用户使用应用内置的相机拍摄一张照片，然后与用户个人资料中的照片进行对比。...这类使用照片进行人脸检测存在一个很大的问题：用一张能绕过人脸识别系统的假照片就可以通过验证。 想要一张人脸特征和原始人脸相同，但看起来又不同的话，对抗生成网络模型就再合适不过了。...微调时将前四层的权重进行冻结，以避免数据的过度拟合生成与训练数据集过于相似的人脸图像。...而人脸识别技术目前可以分为两大类：基于2D人脸图像和基于3D人脸图像。2D人脸识别通过2D摄像头拍摄平面成像，所以即使算法和软件再先进，在有限的信息下，安全级别终究不够高，通过照片很容易被破解。
点击下方卡片，关注“OpenCV与AI深度学习” 视觉/图像重磅干货，第一时间送达 来源：OpenCV4.5.4官方文档 翻译整理：Color Space 背景介绍 目前大多数数字图像和成像设备每通道使用...当我们拍摄真实世界场景的照片时，明亮的区域可能会曝光过度，而暗的可能会曝光不足，因此我们无法使用一次曝光来捕捉所有细节。...HDR 成像适用于每通道使用超过 8 位（通常为 32 位浮点值）的图像，允许更宽的动态范围。 获取 HDR 图像的方法有多种，但最常见的一种是使用不同曝光值拍摄的场景照片。...当场景或相机的对象在镜头之间移动时会出现额外的复杂性，因为应该注册和对齐具有不同曝光度的图像。 在本教程中，我们将展示如何从曝光序列生成和显示 HDR 图像。...此过程称为曝光融合，可生成不需要伽马校正的 LDR 图像。它也不使用照片的曝光值。
本文将带您了解如何选择最佳的相机参数以实现最佳图像质量。 第一步：选择传感器大小 相机的传感器大小是影响图像质量的关键因素之一。通常来说，传感器越大，所拍摄的图像越清晰，拍摄时的噪点也越少。...但对于动态场景，需要选择更高的快门速度来冻结运动。 最后，我们需要关注的是相机的光圈大小。光圈控制相机的光线进入量，决定了景深的大小和背景模糊的程度。...我们通过调整快门速度，拍摄了6张照片，并进行了对比。 快门速度分为高速快门和慢速快门，快门速度的不同，对运动主体的画面效果有直接影响，如下图。...因此，如果您拍摄的场景中有很多运动物体，您可能需要使用更快的快门速度来获得更清晰的图像。 接下来，我们测试了不同光圈对图像质量的影响。 从上面图片中可以看出，光圈越小，景深就越浅。...最后，我们测试了不同ISO感光度对图像质量的影响。我们设置相同的光圈和曝光时间，同时改变ISO感光度，拍摄同一场景，得到不同感光度下的照片。
学校里有门图像处理的课程最终需要提交一个图像处理系统， 正好之前对于opencv有些了解，就简单的写一个人脸识别小程序吧 效果图如下 ?...笔者IDE使用Pycharm，GUI编程直接使用内置的tkinter 环境： python3.6 opencv4.1 首先导入需要使用的各个库 #-*- coding: utf-8 -*- import...之后我们需要做一个路径选择函数，因为毕竟不能每次识别而去手动改代码内的地址 而这个函数我们稍后会绑定至一个button方便使用 def selectPath(): global path_...：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades 并且xml文件需要放到项目目录下 def imgface(): try...，只不过因为运用的人脸训练数据是官方提供的好多年前的，所以识别精度并不会太准 还有一个问题就是关于.py文件如何向别人展示的问题，因为不是每个人的电脑中都有py环境的，并且各个版本也不兼容，所以我们为了方便展示
在这种情况下，需要有人拍摄我的两张照片，同时小心地水平移动相机，确保没有垂直移动（这说起来容易做起来难）。如果通过手动或者你自己操作太困难，你可以使用三脚架。 ?...块匹配侧重于高纹理图像（想象树的图片），半全局块匹配更关注于子像素级别匹配和具有更光滑纹理的图片（想象走廊的图片）。 在本教程中，我们使用SGBM，因为图片是在室内拍摄的，其中有很多光滑的纹理。...在 OpenCV中有一个很好的教程，介绍如何编写代码来可视化它们。 为了更好地了解极线，我们可以做以下练习。将手放在脸部中间并闭上左眼。然后做对位操作（即闭上你的右眼，打开你的左眼）。...相机是相同的原理，当您使用两个平行相机拍摄一张照片（或者在一种情况下，使用同一个相机但通过移动得到的两张照片）时，你知道一张照片将包含沿极线的另一张照片的点。...相关文章： 教程：使用iPhone相机和openCV来完成3D重建（第一部分） 教程：使用iPhone相机和openCV来完成3D重建（第二部分）
如果上班的时候想放松一下，或者直说想偷偷懒，看点和工作无关的网页，这时候万一老板突然出现在背后，会不会感到很难堪呢？...处理过程分为三步： 网络摄像头实时拍摄图像 学习模型检测和识别所拍摄图像的人脸 如果识别结果是老板则切换屏幕 所需要的技术实现只有三项： 拍摄人脸图像 识别人脸图像 切换屏幕 一步步完成之后整合就可以了...所以，我用Python和OpenCV编写了一段裁剪人脸图像的脚本，代码在这里下载： https://github.com/Hironsan/BossSensor/blob/master/camera_reader.py...一般来说有三种大量收集图片的方法： 谷歌图片搜索 Facebook的图像采集 从视频里截图 一开始，我像电影里的特工一样收集了各种搜索引擎上的老板照片，还有Facebook上老板自己上传的照片，但说实话...我使用ImageMagick来提取人脸，你可以用别的图像软件来做。 总之，最后我收集了大量的人脸图像，就像这样: ▼ ? 估计我是全世界拥有最多老板头像的人了，肯定比他爸爸妈妈要多的多。
因此，这个系统需要以下能力： 拍摄脸部照片 识别脸部照片 切换电脑窗口 我们来逐个解决。 拍摄脸部照片 我选择了BUFFALO BSW20KM11BK摄像头。...摄像头有自带的拍照程序，但是考虑到后续的处理，需要在拍照时自动切出脸部图片，因此我选择用了Python和OpenCV来拍照。 得到的脸部照片质量比我预想的要好。...收集图片 首先，我们需要收集大量照片供算法学习，我用下面的收集方法： Google图片搜索 Facebook上的相册 拍视频 起初，我通过网络搜索和Facebook收集了图片，但是数量不够，于是我又拍摄了视频...我主要用ImageMagick来做脸部提取的工作，得到了下面这些脸部照片： 现在可以开始学习了。...---- 试用效果 老板离开座位： OpenCV探测到人脸，把图像放进训练过的模型： 窗口自动切换到假装工作的图片啦ヽ(‘ ∇‘ )ノ ﾜｰｲ ---- 作者 | HIRONSAN @ AHOGRAMMER
今天小白带着满满的诚意，带来了通过OpenCV实现图像修复的C++代码与Python代码。 图像修复技术应用在什么地方呢？...对于如何填补这个黑色区域，可以抽象成存在一条曲线，使得由A到B将黑色区域分开，并且保证在曲线的一侧是蓝色，另一侧是白色。...，亚历山大·加德纳拍摄了几张总统的多镜头照片。...在本届会议结束之前，加德纳请求为总统拍摄最后一个姿势。他把相机拉得更近，拍了一张林肯头部、肩膀和胸部的照片。但是玻璃板在这个时候突然破裂，对拍摄图像产生影响。...该程序的源码和使用的图片链接为： https://github.com/spmallick/learnopencv/tree/master/Image-Inpainting
如果上班的时候想放松一下，或者直说想偷偷懒，看点和工作无关的网页，这时候万一老板突然出现在背后，会不会感到很难堪呢？...Boss Sensor的简单结构图如下： 处理过程分为三步： 网络摄像头实时拍摄图像 学习模型检测和识别所拍摄图像的人脸 如果识别结果是老板则切换屏幕 所需要的技术实现只有三项： 拍摄人脸图像 识别人脸图像...所以，我用Python和OpenCV编写了一段裁剪人脸图像的脚本，代码在这里下载： https://github.com/Hironsan/BossSensor/blob/master/camera_reader.py...一般来说有三种大量收集图片的方法： 谷歌图片搜索 Facebook的图像采集 从视频里截图 一开始，我像电影里的特工一样收集了各种搜索引擎上的老板照片，还有Facebook上老板自己上传的照片，但说实话...我使用ImageMagick来提取人脸，你可以用别的图像软件来做。 总之，最后我收集了大量的人脸图像，就像这样: ▼ 估计我是全世界拥有最多老板头像的人了，肯定比他爸爸妈妈要多的多。
上个案例中我们讲了如何用PaddlePaddle进行车牌识别的方法，这次的案例中会讲到如何用PaddlePaddl进行人脸识别，在图像识别领域，人脸识别也属于比较常见且成熟的方向了，目前也有很多商业化的工具进行人脸识别...本篇主要内容如下： 1）获取数据：可通过手机/电脑等拍摄自己的头像，也可通过网站下载已收集好的人脸数据集； 2）检测人脸：利用dlib、opencv对人脸进行检测； 3）训练模型：根据检测后的图片...特征提取是一项重要内容，传统机器学习这部分往往要占据大部分时间和精力，有时虽然花去了时间，效果却不一定理想，好在深度学习很多都是自动获取特征。...变量)，程序中使用的是dlib来识别人脸部分，也可以使用opencv来识别人脸，在实际使用过程中，dlib的识别效果比opencv的好，但opencv识别的速度会快很多，获取10000张人脸照片的情况下...opencv可能会识别一些奇怪的部分，所以综合考虑之后我使用了dlib来识别人脸。 1）导入需要的包，这里使用dlib库进行人脸识别。 2）定义输入、输出目录，文件解压到当前目录.
导 读 本文主要介绍使用OpenCV实现图像模糊检测/相机自动对焦功能。 前 言 为了检测图片是否对焦，现代消费类相机使用复杂的相位检测电路和专用传感器。...但是拍摄后如何确定拍摄的照片是否对焦。拥有这些测量信息可以在很多方面提供帮助（选择序列中的最佳图片、控制电动镜头、清晰的延时视频等等）。...在我们的例子中，拉普拉斯变换虽然不是完美的解决方案，但可以区分相同场景的聚焦帧和模糊帧。虽然很难描述拉普利亚函数的作用，但您始终可以在维基百科页面上阅读更多详细信息。...我将再次使用 OpenCV 来解决这个问题。让我们捕获短视频剪辑并运行脚本来查看结果。脚本的方式是在底部显示带有质量栏的视频文件，并保存带有数值结果的文本文件以供进一步分析。...为了显示焦点/模糊随时间的分布，我使用了 LibreOffice 图形函数。下面是帧数表示的视觉模糊。
其中s41为拍好并处理好的自己人脸图像。 ? 值得一提的是，图片为pgm格式，许多软件无法读取，但是别忘了我们的opencv可是图片处理能力十分强大的噢！...如果想看下这些人脸图是怎样的，可以使用opencv的imshow函数进行读取哦…… 二、添加进自己的人脸数据 上面截图中可以看出，笔者采集了自己的照片，这一步需要有几个注意点： 1.放入的图片格式不一定要...pgm格式 2.放入的图片尺寸大小一定要一致（92*112） 3.图片不需要自己一张张的拍摄，可以写一段程序进行拍摄，并进行预处理达到要求， 之后放到ORL库里一起整合。...其中a1-a5对应一类（0），b1-b5对应一类（1 ),c1-c5对应一类（2），之后要做的就是将这些人脸图压进栈，即将照片（image.表示人脸图像）和标签（label表分类结果）下面以a类为例压进栈...但是整体的流程和上面小测试是相同的，这里主要介绍一种csv文件的使用方法： 我们需要读取人脸和人脸对应的标签。直接在数据库中读取显然是低效的。所以我们用csv文件读取。
子弹穿过苹果, Harold Edgerton 1964 你看到的这张照片拍摄于1964年，是MIT的Harold Edgerton教授的杰作。...1964年，麻省理工学院教授哈罗德·埃杰顿(Harold Edgerton)制作了这张“穿越苹果的子弹”的照片。他的作品代表了一项史无前例的努力，即以极高的速度拍摄传统摄影技术无法捕捉到的瞬时事件。...他发明了一种新的频闪闪光灯，这种闪光灯可以照射大约10微秒：这足够亮，足够短，足以有效地冻结和捕获瞬间发生的事件，例如子弹穿过苹果，一滴牛奶飞溅，或者蜂鸟拍打翅膀。...，在这么短的时间内，甚至连光都只能传输0.555毫米，真的是冻结了世界。...有了这个基本的拍摄系统，还需要解决几个关键问题，因为篇幅原因仅介绍其中两个 1. 极短时间只有很少几个光子传感器，无法有效成效。如何拍摄才能获取有意义的图像 2.
在大多数立体声应用程序中，你会发现每张照片都是从两个单独的摄像头拍摄的，如下图所示 用于三维重建的典型双摄像头系统 人们这样做的原因是因为两个摄像头在同一高度（比如我们的眼睛）是非常重要的。...我胖乎乎的样子 一旦我们有了照片，我们就要花一些时间开始写一些代码。我们将从加载摄像机矩阵和现实上面得到的图片开始。...在本教程中，我们使用SGBM，因为这些照片是在室内拍摄的，而且其中有许多平滑的纹理。该算法有三个重要的步骤需要理解。...OpenCV有一个很好的教程，教你如何编写一些代码来可视化它们。 为了更好地理解极线，我们可以做以下练习。手放在脸中间，闭上左眼。然后做对位操作（即闭上右眼，睁开左眼）。...opencv的文档中有一个转换矩阵的例子。 大多数例子将使用OpenCV文档中的转换矩阵。在我的情况下，事情并不是那么顺利。环顾四周，我发现了一个更通用的矩阵，我的矩阵就是以这个为基础的。
机器之心报道 参与：蛋酱、魔王、杜伟 看到什么就复制什么，这是魔法还是孙悟空的神通？都不是。这是 AR 的魔力。 ? 如何将一件物品的图像导入 Photoshop？...首先你要拍摄照片，然后将这张照片通过网络或者存储卡传输到电脑上，再导入 Photoshop 界面。所以，这些流程能不能一步到位？ 现在，AR 能做到。...然后，利用 OpenCV SIFT 找出手机在电脑屏幕上对准的位置。只需要一张手机照片和截图，就可以得到准确的 x, y 屏幕坐标系。...显著目标检测和背景移除 项目作者使用 BASNet 执行显著目标检测和背景移除。...图源：维基百科 URL：https://en.wikipedia.org/wiki/Scale-invariant_feature_transform 该工具使用 OpenCV SIFT 找出手机在电脑屏幕上对准的位置
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