var mStream: TMemoryStream; vcode: ..] of AnsiChar; buffer: array of AnsiChar; begin mStream := TMemoryStream.Create; mStream.LoadFromFile('1.png'); //GetMem(vcode, 50); ShowMessage('); SetLength(buffer, mStream.Size); mStream.Position := ; ShowMessa…

前言 学习了很长一段时间了,需要沉淀下,而最好的办法就是做一个东西来应用学习的东西,同时也是一个学习的过程. 概述     OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library.OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算…

python3+虹软2.0的所有功能整合测试完成,并对虹软所有功能进行了封装,现提供demo主要功能,1.人脸识别2.人脸特征提取3.特征比对4.特征数据存储与比对其他特征没有添加 sdk 下载请戳这里 face_class.py 复制代码 from ctypes import * #人脸框 class MRECT(Structure): _fields_=[(u'left1',c_int32),(u'top1',c_int32),(u'right1',c_int32),(u'bottom1',…

1,验证码识别接口代码 import json import base64 import requests def shibie(): data = {} path = "./img/" file_name = "a.jpg" with open(path + file_name, "rb") as f: data0 = f.read() data['image_base64'] = str(base64.b64encode(data0),'ut…

html  代码  一开始是需要显示的第一页 <div class="hot-product f15 fixed-Width clearfix" id="goods2"> <volist name="goods" id="goods_vo"> <div class="item2"> <div class="H_shangpin" style=&q…

第一版踩了无数的坑,终于第二版把坑全添了,这次更新可以正常获取人脸数,角度,代码可读性更高,继续更新中 第三版已发出 https://www.cnblogs.com/wxt51/p/10125460.html face_class.py 1 from ctypes import * 2 #人脸框 3 class MRECT(Structure): 4 _fields_=[(u'left1',c_int32),(u'top1',c_int32),(u'right1',c_int32),(u'bot…

python3+虹软2.0的所有功能整合测试完成,并对虹软所有功能进行了封装,现提供demo主要功能,1.人脸识别2.人脸特征提取3.特征比对4.特征数据存储与比对其他特征没有添加 虹软SDK下载戳这里 face_class.py from ctypes import * #人脸框 class MRECT(Structure): _fields_=[(u'left1',c_int32),(u'top1',c_int32),(u'right1',c_int32),(u'bottom1',c_int…

这一版,对虹软的功能进行了一些封装,添加了人脸特征比对,比对结果保存到文件,和从文件提取特征进行比对,大体功能基本都已经实现,可以进行下一步的应用开发了 face_class.py from ctypes import * #人脸框 class MRECT(Structure): _fields_=[(u'left1',c_int32),(u'top1',c_int32),(u'right1',c_int32),(u'bottom1',c_int32)] #版本信息 版本号,构建日期,版权说明…

第一版踩了无数的坑,终于第二版把坑全添了,这次更新可以正常获取人脸数,角度,代码可读性更高,继续更新中 第三版已发出 https://www.cnblogs.com/wxt51/p/10125460.html face_class.py from ctypes import * #人脸框 class MRECT(Structure): _fields_=[(u'left1',c_int32),(u'top1',c_int32),(u'right1',c_int32),(u'bottom1',c_…

程序实现原理: 将TXT文本中的数据读出,并按照其类别的不同,将关键字.数字以及运算符识别出来. 一.词法分析实验步骤 1. 熟悉TPL语言 2. 编写TPL语言程序,至少3个,一个简单,一个复杂的(包括循环,分支,以及它们的相互嵌套),一个错误的(带非法字符的,如$ 和 整数位数>8的整数) 3.根据指导书中的第三章中的DFA 编写词法分析程序. 程序输入:上面的三个TPL程序,程序输出: 分离出的单词.注:单词需要保存,为语法分析做准备 4.将单词分类,对每类单词都进行简化,均简化成一个字符…