java人脸识别代码

java人脸识别代码相关知识

• 7行Python代码的人脸识别

  随着去年alphago 的震撼表现，AI 再次成为科技公司的宠儿。AI涉及的领域众多，图像识别中的人脸识别是其中一个有趣的分支。百度的BFR，Face++的开放平台，汉王，讯飞等等都提供了人脸识别的API，对于老码农而言，自己写一小段代码，来看看一张图片中有几个人，没有高大上，只是觉得好玩，而且只需要7行代码。import cv2 face_patterns = cv2.CascadeClassifier('/usr/local/opt/opencv3/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml') sample_image = cv2.imread('/Users/abel/201612.jpg') faces = face_patterns.detectMultiScale(sample_image,scaleFact
• 人脸识别登陆

  最近在做人脸识别登陆，坐下总结，研究方向百度： 1.第一周研究百度在线在线人脸识别， 1）http://ai.baidu.com/登陆ai百度； 2）点击控制台，登陆账号密码 3）创建人脸库，获取API Key，Secret Key，为了以后获取每次调用接口必要使用的鉴权access_token； 然后把百度的在线SDK引入，或者git下载SDK ；然后自己研究人脸的增删查改；Java 对应文档https://ai.baidu.com/docs#/Face-Java-SDK/top 2.第二周研究离线采集人脸 我们当时想做的采集是win版本（原因单位没有安卓跟苹果，哈哈
• C#人脸识别入门篇--提取人脸特征值及人脸识别

  如何识别多个人脸在开始之前，先解决一个疑问，这个SDK可以识别多个人脸吗。答案当然是可以的。在上一章节中我们实现了识别单个人脸的功能。如果要识别多个人脸，需要进行下面的设置。定义人脸的识别数目范围   int nMaxFaceNum = 50;/*定义人脸识别的数目，有效范围为1-50*/修改人脸识别的程序。在上一章节中， 我们的方法是只取到识别到的第一个人脸，因此我们只需要一个显示人脸的地方就可以了。要识别多个人脸，首先就是修改视图。界面截图然后，修改程序为循环。//识别每一幅图像for (int i = 0; i < faceRes.nFace; i++) {     MRECT rect = (MRECT)Marshal.PtrToStructure(faceRes.rcFace&nbsp
• C#人脸识别入门篇-STEP BY STEP人脸识别--入门篇

  引言如今，基于人脸的技术和话题可以说是炙手可热，基于大数据和人工智能的人脸识别更是突破了我们的想象力的极限，如果应用中不能集成人脸识别，那就太跟不上潮流了。人脸识别是一个算法密集型的项目，如果自行开发，需要很深厚的数学功底和算法底蕴，成本较高，我一个做C#的，自问没有那么高的水平能够写出那么复杂的算法，即使能，我们的算法能和其它公司相比吗。不过好在现在是一个互联网时代，自己开发不行，那么使用其它现成的人脸识别引擎可行吗？答案当然是可行的。本系列文章就将先从静态图片的人脸检测开始，逐步讲解C#是如何进行人脸识别的。共分为以下四篇人脸识别入门—静态照片人脸检测人脸识别入门—基于视频的人脸检测人脸识别入门—人脸识别初应用人脸识别入门—模拟简单的门禁系统应用在开始之前，我们先来了解一些人脸识别的集成方式和基础知识，为下面的课程做准备。选择人脸识别引擎的心路历程通过搜索引擎，可以大致确定集成人脸识别的可选方式有以下几种1. 集成WebAPI目前以百度云，腾讯云为首的互联网公司提供了基于WEBAPI的集成方式，可以通过

java人脸识别代码相关课程

• Python3+TensorFlow打造人脸识别智能小程序 伴随着人工智能技术的发展，深度学习技术变得越来越热门，越来越多的人选择转行做深度学习算法工程师。本课程围绕人脸相关技术，展开多个模型的教学，涉及人脸检测、人脸匹配、人脸关键点定位等基础研究技术，最终搭建一个人脸智能小程序，完成整个项目的实战应用，最终可以达到算法工程师的初步要求。

  讲师：会写代码的好厨师 中级 928人正在学习

• Dubbo 3 深度剖析 - 透过源码认识你 Apache Dubbo 3 从性能和云原生的角度提出了诸多特性，大大提升了开发效率。作为目前市面上稀缺的 “深度剖析” 精品课程，资深架构师将带领大家，探究 Dubbo 3 的底层实现原理，掌握源码分析技巧，助力大家学精学透 Dubbo 的同时，提升微服务架构能力，快速成为独当一面的顶级攻城狮！

  讲师：Allen 中级 184人正在学习

• 人人都该懂密码学，通用密码学原理与应用实战 随着区块链、物联网、移动网络的发展，网络安全问题亟需解决，而密码学就是解决这些网络安全问题的基础，密码学的春天在逐渐到来。本课程带大家系统性掌握密码学核心版块（哈希、对称加密、分组密码、非对称加密、数字签名、密钥交换、信任链）的知识原理与实际应用，打造个人强势竞争力。

  讲师：马里布 入门 88人正在学习

java人脸识别代码相关教程

• 4.4 Face Recognition Face Recognition 是一个基于 Python 的人脸识别库，它还提供了一个命令行工具，让你通过命令行对任意文件夹中的图像进行人脸识别操作。该库使用顶尖的深度学习人脸识别技术构建，在脸部检测数据库上的检测准确率高达 99.38%。Face Recognition 的最基本功能是从图像中识别人脸，如下图所示。从图像中识别人脸
• 第三方打码平台进行复杂验证码的识别 上节课我们使用了 Pyesseract 进行了简单的验证码图片识别，但是通过上节课的效果来看 Pyesseract 的效果似乎并不是很好，如果碰到一些复杂的验证码估计就得歇菜了。但是我们在爬虫开发中会遇到的验证码可以说是形形色色，各种各样，几乎都快玩出花来了。不妨设想一下，如果爬虫遇到了 Pyesseract 无法识别的验证码该怎么办呢？难道爬虫就不写了吗？我觉得老板可能不太愿意啊，所以这节课给你推荐另一种验证码识别方式，那就是 – 第三方打码平台。俗话说三个臭皮匠还顶个诸葛亮呢，我们在实际开发中遇到解决不了的难题的时候一定不要在那里闷头坐着死扣，一定要善用搜索引擎。编程这个行业发展了这么多年，没准你碰到的问题早就被别人解决了还把解决问题的方法分享了出来呢本节课学习目标：能够熟练的使用一种第三方打码平台识别验证码。
• 4.JAVA 代码实现 在说明求解钢条切割问题的整个过程之后，接下来，我们看看如何用 java 代码实现钢条切割问题的求解。import java.util.ArrayList;import java.util.List;public class ActivitySelect { public static void main(String args[]){ //活动集合a int a[] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11}; //活动开始时间集合s int s[] ={1,3,0,5,3,5,6,8,8,2,12}; //活动结束集合f int f[] ={4,5,6,7,9,9,10,11,12,14,16}; //活动选择存放集合A List<Integer> A = new ArrayList<>(); int n = s.length; A.add(a[0]); int k =0; //遍历选择活动 for (int i=1; i<n; i++){ if(s[i] >= f[k]){ A.add(a[i]); k = i; } } System.out.println("活动选择问题的选择活动结果为："); System.out.println(A); }}运行结果如下：活动选择问题的选择活动结果为：[1, 4, 8, 11]代码中第 7 行至第 14 行分别初始化活动和对应的开始时间、结束时间以及活动选择过程中存放选择的活动集合，代码的第 16 至 18 行对应着开始的活动选择初始化工作，因为 java 数组的下标从 0 开始，所以这里面我们第一个选择的活动为 a [0]，而不是伪代码中的 a [1]。代码的第 20 行至 26 行 for 循环遍历活动选择，按照贪心选择的方法选择对应的活动，放入最终的结果集 A 中 ，代码的 28 行 29 行输出相关的活动选择结果。
• 3、移动端热门课程 03、移动端实战省钱套餐一【充分掌握主流移动端跨平台技术】课程收获：一举吃透移动端跨平台技术，带你轻松入门Flutter,React Native，高质量的上线实战助你轻松应对各种App实战开发。①Flutter从入门到进阶 实战携程网App②Flutter高级进阶实战 仿哔哩哔哩APP③React Native从入门到实战，打造高质量上线App套餐原价1115元618满减价：867元！省钱套餐二【掌握React Native移动端开发及React的相关应用】课程收获：轻松入门React Native与TypeScript，教会如何使用React Native+TypeScript进行移动端混合式开发。①React Native从入门到实战，打造高质量上线App②TypeScript －系统入门到项目实战③ReactNative+TypeScript仿喜马拉雅开发App套餐原价1066元618满减价：818元！省钱套餐三【Python3完成数据挖掘分析及人脸识别、目标识别等】课程收获：实战应用全面带你入门人脸识别、目标识别、目标检测技术，充分掌握应用Python3进行经典实战开发。①Python3数据分析与挖掘建模实战②Python3+TensorFlow 打造人脸识别智能小程序③OpenCV入门到进阶：实战三大典型项目套餐原价1113元618满减价：865元！
• 3.HTML和编译型语言的区别 计算机语言分成解释型语言和编译型语言两种。我们下面来展开讲一下解释型语言和编译型语言两者的区别：在说两区别之前我们先来讲一下计算机怎么把代码翻译成计算机能看得懂的语言（翻译成机器码）。众所周知，计算机 CPU 的集成电路中，除了电容、电阻、电感就是晶体管了，每个晶体管相当于一个开关，理论上 CPU 只能存储识别两个标识符，那就是 0 和 1，所以说 CPU 识别的指令集只能由 0 和 1 组合。那么所有的计算机语言想要 CPU 能看得懂，必须翻译成 0/1 代码才行，这个由 0/1 组成的代码叫做机器码。但是机器码相对于人来说过于繁琐，所以就有人发明了高级语言、低级语言等等，这些语言的分级是根据它的语法是贴近人还是贴近机器来区分的，越贴近人它就越高级，越贴近机器它就越低级，但是最终想要 CPU 可以识别都需要翻译成机器码。典型的低级语言包括刚刚提到的机器码、汇编语言、c 等，高级语言包括 PHP、c#、JavaScript、Java、Python 等等。什么是编译型语言和解释性语言呢？刚刚我们提到翻译成机器码，这个翻译的过程就叫做编译或解释。编译型语言是指通过编译器翻译成完整的机器码，然后通过 CPU 去执行。而解释型语言是指通过一个虚拟机的方式一行行的翻译，翻译一行执行一行；还有一种方式是混合型，介于两者之间。常见的编译型语言包括 c++、c、rust等，解释型语言包括 JavaScript、PHP、HTML 等等，混合型包括 Python、Java等。
• 使用 Pytesseract 进行简单的验证码识别 在爬虫开发中我们经常会遇到一种反爬虫的手段就是验证码，那么如何才能绕过验证码拿到我们想要的数据呢？这节课我给大家介绍一个破验证码的利器–Pytesseract。Pytesseract 是 Python 中专门用来识别验证码和字符的常用第三方模块，它是一个根据 Google 开发的 Tesseract 包进行独立封装的产物。由于它在识别验证码方面具有得天独厚的优势，所以经常被爬虫开发程序员用来进行识别验证码。本节课我们就来使用 pytesseract 进行简单的验证码的识别。

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