关于微信小程序不显示图片 通病可能有以下几个可能性: 非本地图片:确定图片资源存在,copy 图片url再浏览器打开,确定图片资源存在且能正常访问 本地图片:确定相对路径或者绝对路径正确 微信小程序图片路径,不可以存在中文,使用英文做路径和文件名 文件后缀文,小写.且保证正确 网络图片,必须确保域名已经备案 关于微信小程序安卓手机访问不到图片,而苹果手机正常 排除以上通病5点之后,出现安卓手机访问不到图片,而苹果手机正常访问的情况,大概率是图片地址做了CDN转发,多数CDN会默认开启防盗链, 需

paip.c++ qt 图片处理 检测损坏的图片 作者Attilax ,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax #include <QMessageBox> #include <QFileDialog> #include "helo.h" //#include <qfile.h> //#include <qdir.h> //#incl

前几篇文章中有提到对openCV环境配置,这里再重新梳理导入和使用openCV进行简单的人脸检测(包括使用级联分类器) 一 首先导入openCVLibrary320 二 设置gradle的sdk版本号与当前项目一致 compileSdkVersion 26 buildToolsVersion "26.0.2" defaultConfig { minSdkVersion 14 targetSdkVersion 26 } 三 新建 jniLibs 目录 在 app/src/main 目录下

搭建Android人脸识别环境花了很长时间(可以查看之前的文章),解决Android开发中的杂七杂八小问题也耗时不少. 今天记录一下,点击选择照片或者拍照上传照片进行人脸检测的小demo. (android.media.FaceDetector;方法) 先看效果图: 手机在电脑拍摄的图片: 要点说明: 参考:  http://blog.csdn.net/zhandoushi1982/article/details/8613916 1,  必须要把bitmap转换RGB_565才能检测 bitma

读出某一个文件夹下“jpg”后缀的全部图片后,用的OpenCV自带的人脸检测检测图片中的人脸,调整图片的大小写成一个avi视频. 主要是要记录一下CvVideoWriter的用法和如何从文件夹中读取某一后缀的全部文件. 代码: #include "stdafx.h" #include <opencv2\opencv.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/i

本文转载自:http://www.youarebug.com/forum.php?mod=viewthread&tid=56&extra=page%3D1 我们在网页上传图片的时候,特别是上传图像等操作,需要限制用户上传图片的类型.大小.有时候还需要对图片进行剪切.这样的需求在我们工作中经常遇到.今天就来说说在web开发中,如何对上传的图片判断文件的类型.检查文件的大小.对图片进行可视化裁剪等操作.很少写帖子,有不足之处,请不吝赐教.先上图看看效果: <ignore_js_op st

思路1:通过图像熵检测,“无内容”图像熵较小,可通过设置阈值检测“无内容”图像,计算图像熵可参考:https://www.cnblogs.com/niulang/p/12195152.html 思路2:检测图像中连通区域个数和面积 思路2代码: import cv2 import numpy as np import math import time import os import shutil def get_cell_cnt(img_): x, y = img_.shape[0:2] im

1:百度智能云,获取AppID,API Key,Secret Key https://console.bce.baidu.com/ai/?_=1642339692640&exraInfo=aipe#/ai/antiporn/app/detail~appId=3036325 2:下载phpSDK,并解压,引至项目中,修改命名空间 https://ai.baidu.com/sdk#anti 3:新建baiduserver.php  有控制器进行调用 <?php namespace App\Ser

目录 1.案例 1.1图片上传  1.2进行图片木马检测   1.3缩略图生成   1.4控制器中调用缩略图生成方法 1.案例 前言:在thinkphp框架的Thinkphp/Library/Think文件中有Upload.class.php(文件上传类),我们上传文件或者图片都要用到这个类 1.1图片上传 HTML代码 <form id="addForm" action="" method="post"> <input nam

前面几则日志中讲述了在 PHP 中上传文件,相信大家对 PHP 中如何进行文件上传已经初步掌握.本文来继续探讨在 PHP 中上传文件的技术,不同的是,本次上传将仅限于图片文件的上传,并且将采用 Ajax 技术. 本例将要实现这样的效果:当用户选择图片,开始上传后,后台上传完成时,随即会显示到当前页面.由于,从开始上传到上传完成,再到图片显示均在一个页面上 完成(从表面上看).所以使用 Ajax 技术是必须的.但如何使用这些操作在一个页面上来完成呢?考虑到这样的情况,当文件开始上传后,便开始打开

1. 配置Struts2能够上传的最大文件大小 使用Struts2进行文件上传的时候,Struts2默认文件大小最大为2MB,如果要传大一点的文件,就需要修改struts.xml配置文件,重新设置能够上传的最大的文件大小.配置文件如下: <struts> <!-- Struts2全局配置 --> <constant name="struts.action.extension" value="whtml"/> <constan

视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本,图片检测详情点击查看我的上一篇<图片人脸检测——OpenCV版(二)> 实现思路: 调用电脑的摄像头,把摄像的信息逐帧分解成图片,基于图片检测标识出人脸的位置,把处理的图片逐帧绘制给用户,用户看到的效果就是视频的人脸检测. 效果预览: 实现步骤 使用OpenCV调用摄像头并展示 获取摄像头: cap = cv2.VideoCapture(0) 参数0表示,获取第一个摄像头. 显示摄像头 逐帧显示,代码如下: while (1): ret, img = ca

必备知识 Haar-like opencv api 读取图片 灰度转换 画图 显示图像 获取人脸识别训练数据 探测人脸 处理人脸探测的结果 实例 图片素材 人脸检测代码 人脸检测结果 总结 下午的时候,配好了OpenCV的Python环境,OpenCV的Python环境搭建.于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别,如下文. 必备知识 Haar-like Haar-like百科释义.通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征

简介   OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android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法.  OpenCV的官方网址为:https://opencv.org/, 其Github网址为:https://github.com/opencv .  本文将会介绍OpenCV在

OpenCV + python 实现人脸检测(基于照片和视频进行检测) Haar-like 通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而言,使用到的函数很少,也就普通的读取图片,灰度转换,显示图像,简单的编辑图像罢了. 如下: 读取图

https://blog.csdn.net/guleileo/article/details/80581858 本文来自 CSDN 网站,作者 EasonApp. 作者专栏: http://dwz.cn/7ZGrif YOLOv1 这是继 RCNN,fast-RCNN 和 faster-RCNN之后,Ross Girshick 针对 DL 目标检测速度问题提出的另外一种框架.YOLO V1 其增强版本在 GPU 上能跑45fps,简化版本155fps. 论文下载:http://arxiv.org

本文主要介绍下opencv中怎样使用hog算法,因为在opencv中已经集成了hog这个类.其实使用起来是很简单的,从后面的代码就可以看出来.本文参考的资料为opencv自带的sample. 关于opencv中hog的源码分析,可以参考本人的另一篇博客:opencv源码解析之(6):hog源码分析 开发环境:opencv2.4.2+Qt4.8.2+ubuntu12.04+QtCreator2.5. 实验功能: 单击Open Image按钮,选择需要进行人检测的一张图片,确定后自动显示出来.该图片

依旧转载自作者:tornadomeet 出处:http://www.cnblogs.com/tornadomeet 特征点检测学习_2(surf算法) 在上篇博客特征点检测学习_1(sift算法) 中简单介绍了经典的sift算法,sift算法比较稳定,检测到的特征点也比较多,其最大的确定是计算复杂度较高.后面有不少学者对其进行了改进,其中比较出名的就是本文要介绍的surf算法,surf的中文意思为快速鲁棒特征.本文不是专门介绍surf所有理论(最好的理论是作者的论文)的,只是对surf算法进行了

jsoup简介 jsoup is a Java library for working with real-world HTML. It provides a very convenient API for extracting and manipulating data, using the best of DOM, CSS, and jquery-like methods. jsoup 是一款Java 的HTML解析器,可直接解析某个URL地址.HTML文本内容.它提供了一套非常省力的API

在上篇博客特征点检测学习_1(sift算法) 中简单介绍了经典的sift算法,sift算法比较稳定,检测到的特征点也比较多,其最大的确定是计算复杂度较高.后面有不少学者对其进行了改进,其中比较出名的就是本文要介绍的surf算法,surf的中文意思为快速鲁棒特征.本文不是专门介绍surf所有理论(最好的理论是作者的论文)的,只是对surf算法进行了下整理,方便以后查阅. 网上有些文章对surf做了介绍,比如: http://wuzizhang.blog.163.com/blog/static/78

本文主要介绍下opencv中怎样使用hog算法,因为在opencv中已经集成了hog这个类.其实使用起来是很简单的,从后面的代码就可以看出来.本文参考的资料为opencv自带的sample. 关于opencv中hog的源码分析,可以参考本人的另一篇博客:opencv源码解析之(6):hog源码分析 开发环境:opencv2.4.2+Qt4.8.2+ubuntu12.04+QtCreator2.5. 实验功能: 单击Open Image按钮,选择需要进行人检测的一张图片,确定后自动显示出来.该图片