pip install imageio import imageio # 需要合在一起的图片 image_list = [r'C:\Users\Hlzy\Desktop\\' + str(x) + ".jpg" for x in range(1, 12)] # gif的图片名 gif_name = r'C:\Users\Hlzy\Desktop\test_gif.gif' frames = [] for image_name in image_list: frames.append(i

去年的建军节,一个展示军装照的H5人脸融合游戏火遍朋友圈,带来很好的传播效果.最近欧冠决赛要来了,公司决定做一个寻找和你最像的欧冠球星的H5游戏,那么该怎么做呢?认真分析了一下,这个游戏其实用到的技术还是挺多的,是一个比较综合的项目.主要用到技术如下: > 人脸识别> Python web和Java web> 域名解析和nginx> 微信JS> H5页面 人脸识别 人脸识别的API各大平台都有提供,百度,阿里,优图(腾讯),Face++. 各家的API大体相似,主要区别只是取

称之为单机版,主要是相对于调用摄像头实时识别而言.本篇主要py2下利用face++和百度接口获取本地图片中的人脸属性,并按照一定格式保存数据. face++版 face++是刚注册的,只能用一个试用的key,并且有QPS限制(这个嘛,哪个免费接口没有限制.不过个人觉得这个限制比百度的严重些),还有就是一帧画面只能识别最大的5张脸.能获取较为丰富的表情数据这点开阔以... # -*- coding: utf-8 -*- import urllib2 import json import time

环境要求: Ubuntu17.10 Python 2.7.14 环境搭建: 1. 安装 Ubuntu17.10 > 安装步骤在这里 2. 安装 Python2.7.14 (Ubuntu17.10 默认Python版本为2.7.14) 3. 安装 git .cmake . python-pip # 安装 git $ sudo apt-get install -y git # 安装 cmake $ sudo apt-get install -y cmake # 安装 python-pip $ sud

使用python调用face++的API,调用detect功能,识别人脸 首先进入face++官网注册,获得API Key和API Secret.使用官网提供的免费python api调用功能,提供了人脸识别.比对.人体识别.证件识别等功能: python部分,安装numpy和opencv-python包: 代码(逻辑) ①读取图像; ②发送图像到服务器进行处理(使用detect功能); ③返回Json格式的数据; ④读取数据,获得人脸多个检测点的信息; ⑤处理信息,本例是将人脸位置框选,还具有

话不多说,直接上代码 def stacking_first(train, train_y, test): savepath = './stack_op{}_dt{}_tfidf{}/'.format(args.option, args.data_type, args.tfidf) os.makedirs(savepath, exist_ok=True) count_kflod = 0 num_folds = 6 kf = KFold(n_splits=num_folds, shuffle=Tru

# 首先pip install baidu-aip # SDK文档链接http://ai.baidu.com/docs#/Face-Python-SDK/top import base64 from aip import AipFace APP_ID = ' API_KEY = 'KZvxjNG1BI1eP4uubRADf9DT' SECRET_KEY = 'q1gIx1x0DU9shcBMrby0XDpvLG4yXhGL' client = AipFace(APP_ID, API_KEY, S

python机器学习模块安装 我的博客:http://www.cnblogs.com/wglIT/p/7525046.html 环境:SUSE Linux Enterprise 11 sp4  离线安装 说明:在安装dlib时依赖的基础 环境较多,先升级gcc,以适应c++ 11的使用:需要用到cmake编译工具,boost这个c++库,BLAS.python升级到2.7以上版本. #########################################################

Python 调用图像融合API 本文记录使用Python,调用腾讯AI开放平台的图像融合API.官网给出的Demo用的是PHP,博主作为Python的粉丝,自然想用它来和『最好的』的语言一较高下,顺便加深对服务调用的理解 官网PHP实现 腾讯的官方文档应该写的非常详细了,可以直接运行的PHP代码如下: <?php // getReqSign :根据 接口请求参数 和 应用密钥 计算 请求签名 // 参数说明 // - $params:接口请求参数(特别注意:不同的接口,参数对一般不一样,请以具

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%(附源码) 转https://cloud.tencent.com/developer/article/1359073   11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 在这篇文章中: 人脸识别的过程 人脸识别分类 DeepFace 1.DeepFace的基本框架 2. 验证 3. 实验评估 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS

前言在前面的博客中介绍了,如何使用dlib标定人脸(python dlib学习(一):人脸检测),提取68个特征点(python dlib学习(二):人脸特征点标定).这次要在这两个工作的基础之上,将人脸的信息提取成一个128维的向量空间.在这个向量空间上,同一个人脸的更接近,不同人脸的距离更远.度量采用欧式距离,欧氏距离计算不算复杂.二维情况下:distance=(x1−x2)2+(y1−y2)2−−−−−−−−−−−−−−−−−−√distance=(x1−x2)2+(y1−y2)2 三维情

第一部分 Python基础篇 1:为什么学习Python 家里有在这个IT圈子里面,也想让我接触这个圈子,然后给我建议学的Python, 然后自己通过百度和向有学过Python的同学了解了Python,Python这门语言,入门比较简单, 它简单易学,生态圈比较强大,涉及的地方比较多,特别是在人工智能,和数据分析这方面.在未来我觉得是往自动化, 人工智能这方面发展的,所以学习了Python 2:通过什么途径学习Python 刚开始接触Python的时候,到网上里面跟着视频学基础,再后来网上到看技

2月22日更新:   0.Python从零开始系列连载: Python从零开始系列连载(1)——安装环境 Python从零开始系列连载(2)——jupyter的常用操作 Python从零开始系列连载(3)——Python的基本数据类型(上) Python从零开始系列连载(4)——Python的基本数据类型(下) Python从零开始系列连载(5)——Python的基本运算和表达式(上) Python从零开始系列连载(6)——Python的基本运算和表达式(下) Python从零开始系列连载(7)

今天对应一些免费的人脸识别的api 做了一下简单的对比,觉得百度开发出来的人脸识别接口还是最符合的我的要求,简单易用,容易上手. 据说百度的一些门禁也使用上了人脸识别的功能了,功能很强大,而且能识别出事实时的人物还是图片而已. 对于一些初创公司来说,只要有机器学习的员工搭建一套人脸检测系统也不难,主要是这个训练和调优上花些时间,但是要用在互联网上供能多人使用,那对服务器的性能要求十分高,要用到GPU服务,在网上稍微看了一下,租一个月普遍最低价都是2.5k/月以上,而且是GPU里的低配,相比之下,

0.引言 利用python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,提取人脸特征,通过计算欧氏距离来和预存的人脸特征进行对比,达到人脸识别的目的: 可以自动从摄像头中抠取人脸图片存储到本地,然后提取构建预设人脸特征: 根据抠取的 / 已有的同一个人多张人脸图片提取128D特征值,然后计算该人的128D特征均值: 然后和摄像头中实时获取到的人脸提取出的特征值,计算欧氏距离,判定是否为同一张人脸: 人脸识别 / face recognition的说明: wikipedia 关于人脸识别系统 / fac

作者 郭云龙,腾讯云高级工程师,目前就职于 CSIG 云产品三部-AI 应用产品中心,现负责中心后台业务框架开发. 导语 为了满足 AI 能力在公有云 SaaS 场景下,服务和模型需要快速迭代交付的需求,保障服务在不稳定高并发时的高成功率,以及进一步提升资源利用率,AI 应用产品中心进行了一系列的调研与实践,本篇将重点介绍团队在容器化方面的实践经验. 背景和问题 公有云 AI SaaS 产品(如人脸融合)的一般服务流程为:C 端或 B 端客户通过采集设备采集图像.音视频等,经由云 API 等接入

WeTest 导读 天天P图"军装照"活动交出了一份10亿浏览量的答卷,一时间刷屏朋友圈,看到这幕,是不是特别想复制一个如此成功的H5?不过本文不教你如何做一个爆款H5,而是介绍天天P图在"军装照"活动过程中,如何面对10亿流量时的后台承载. 一.10亿浏览量,"军装照"火了 这两天,相信 "军装照"活动已经刷爆了朋友圈,这个活动是由人民日报客户端策划出品并主导开发,腾讯天天P图提供图像处理支持的一款H5产品. 天天P图智能换

学完了Coursera上Andrew Ng的Machine Learning后,迫不及待地想去参加一场Kaggle的比赛,却发现从理论到实践的转变实在是太困难了,在此记录学习过程. 一:安装Anaconda 教程大多推荐使用Jupyter Notebook来进行数据科学的相关编程,我们通过Anaconda来安装Jupyter Notebook和需要用到的一些python库,按照以下方法重新安装了Anaconda,平台Win10 Anaconda安装 二:Jupyter Notebook 参照以下

MachineLN博客目录 https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78422372 本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.有问题可以加微信:lp9628(注明CSDN). 公众号MachineLN,邀请您扫码关注: MachineLP的Github(欢迎follow):https://github.com/MachineLP train_cnn_v0: 实现基础cnn训练,数据读取方式慢. train_cnn_v1: 优化数据读取的

学完了Coursera上Andrew Ng的Machine Learning后,迫不及待地想去参加一场Kaggle的比赛,却发现从理论到实践的转变实在是太困难了,在此记录学习过程. 一:安装Anaconda 教程大多推荐使用Jupyter Notebook来进行数据科学的相关编程,我们通过Anaconda来安装Jupyter Notebook和需要用到的一些python库,按照以下方法重新安装了Anaconda,平台Win10 Anaconda安装 二:Jupyter Notebook 参照以下