准备一部废旧(土豪忽略,主要是穷)的.摄像头还是好的手机做监控设备,(Android 和iPhone都行)当Home Assistant 获得实时的视频流后,可以接入各种图像处理组件完成人脸识别,动作检测等功能. 第一步:手机端安装ip_webcam(IP摄像头)App        1.Android手机 Android手机 打开手机应用市场,搜索ip_webcam或IP摄像头,安装App. 启动App,在出现的设置界面底部点击开启服务器,摄像头进入拍摄传输模式. 记录视频监控界面底部显示的手

海康开放平台--海康文档链接--海康开发包和文档下载链接 硬件:海康超脑NVR(全称Network Video Recorder,即网络视频录像机).人脸摄像机. 环境:JDK_1.8 Windows 64位 jna.jar版本为3.0.9 <dependency> <groupId>net.java.dev.jna</groupId> <artifactId>jna</artifactId> <version>3.0.9</v

关于人脸识别 目前的人脸识别已经相对成熟,有各种收费免费的商业方案和开源方案,其中OpenCV很早就支持了人脸识别,在我选择人脸识别开发库时,也横向对比了三种库,包括在线识别的百度.开源的OpenCV和商业库虹软(中小型规模免费). 百度的人脸识别,才上线不久,文档不太完善,之前联系百度,官方也给了我基于Android的Example,但是不太符合我的需求,一是照片需要上传至百度服务器(这个是最大的问题),其次,人脸的定位需要自行去实现(捕获到人脸后上传进行识别). OpenCV很早以前就用过,

opencv中提供的基于haar特征级联进行人脸检测的方法效果非常不好,本文使用dlib中提供的人脸检测方法(使用HOG特征或卷积神经网方法),并使用提供的深度残差网络(ResNet)实现实时人脸识别,不过本文的目的不是构建深度残差网络,而是利用已经训练好的模型进行实时人脸识别,实时性要求一秒钟达到10帧以上的速率,并且保证不错的精度.opencv和dlib都是非常好用的计算机视觉库,特别是dlib,前面文章提到了其内部封装了一些比较新的深度学习方法,使用这些算法可以实现很多应用,比如人脸检测.

对开发库的C#封装,屏蔽使用细节,可以快速安全的调用人脸识别相关API.具体见github地址.新增对.NET Core的支持,在Linux(Ubuntu下)测试通过.具体的使用例子和Demo详解,参见博客地址. 更新: 增加对V1.1两个新功能的支持. 关于人脸识别 目前的人脸识别已经相对成熟,有各种收费免费的商业方案和开源方案,其中OpenCV很早就支持了人脸识别,在我选择人脸识别开发库时,也横向对比了三种库,包括在线识别的百度.开源的OpenCV和商业库虹软(中小型规模免费). 百度的人脸

关于人脸识别 目前的人脸识别已经相对成熟,有各种收费免费的商业方案和开源方案,其中OpenCV很早就支持了人脸识别,在我选择人脸 识别开发库时,也横向对比了三种库,包括在线识别的百度.开源的OpenCV和商业库虹软(中小型规模免费). 百度的人脸识别,才上线不久,文档不太完善,之前联系百度,官方也给了我基于Android的Example,但是不太符合我的需 求,一是照片需要上传至百度服务器(这个是最大的问题),其次,人脸的定位需要自行去实现(捕获到人脸后上传进行识别). OpenCV很早以前就用

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文首发在云+社区,未经许可,不得转载. 我叫陈新宇,在格灵深瞳负责数据流的研发,首先特别感谢如今老师,他们把Kafka一个优秀的消息中间件写出来,也感谢腾讯云做了调优工作,现在就该到我们这些做应用的人用它的时候了,我会从我们应用的层面讲一下它在我们PAAS平台中的应用,讲应用可能很难脱离业务,所以我可能会先给大家解释一下业务,这个业务中的应用,我觉得如何写卡,不卡如何设消费的骨肉普觉得这些东西大家可以自己看看文档,我就不给大家详细的描

C#实现基于ffmpeg加虹软的人脸识别 关于人脸识别 目前的人脸识别已经相对成熟,有各种收费免费的商业方案和开源方案,其中OpenCV很早就支持了人脸识别,在我选择人脸识别开发库时,也横向对比了三种库,包括在线识别的百度.开源的OpenCV和商业库虹软(中小型规模免费). 百度的人脸识别,才上线不久,文档不太完善,之前联系百度,官方也给了我基于Android的Example,但是不太符合我的需求,一是照片需要上传至百度服务器(这个是最大的问题),其次,人脸的定位需要自行去实现(捕获到人脸后上传

目前在人脸识别领域中,网络摄像头的使用很普遍,但接入网络摄像头和人脸识别SDK有一定门槛,在此篇中介绍过虹软人脸识别SDK的接入流程,本文着重介绍网络摄像头获取视频流并处理的流程(红色框内),以下内容仅供参考. 市面上目前有很多款网络摄像头,以海康摄像头为例.海康SDK包含很多接口,接入有一定难度,这里只介绍获取视频帧相关的接口.1.海康SDK接入基本流程a.初始化并登录验证 NET_DVR_Init(); NET_DVR_DEVICEINFO_V30 struDeviceInfo = { 0

前言 项目采购的海康威视的抓拍机,需要首先获取抓拍图片,之后基于抓拍图片进行图像处理.本文基于海康SDK开发文档,按照开发步骤,咨询海康技术人员,现将开发过程记录如下. 主要过程的c++代码: /************************************************************************ * Copyright(c) 2016 ZRJ * All rights reserved. * * File: snap.h * Brief: 抓拍机配置头

海康7816使用ps流来封装h.264数据,这里使用的解码器无法识别ps流,因此需要将h264数据从ps流里提取出来 对于ps流的规定可以参考13818-1文档 这里从7816里获取到一些数据取样 00 00 01 BA 44 73 26 B8 34 01 00 00 03 FE FF FF 00 00 00 0100 00 01 BC00 5A E0 FF 00 24 40 0E 48 4B 00 01 0D AF C5 D3 E0 07 FF FF FF FF 41 12 48 4B 00

目录 准备工作 开发环境信息 改写HCNetSDK.h头文件 开发过程 基本数据类型转换 业务开发 参考 项目最近需要改造升级:操作海康摄像头(包括登录,拍照,录像)等基本功能.经过一段时间研究后,发现使用golang的cgo来进行开发,甚是方便,不用考虑生成多余的golang代码,直接调用海康sdk中的函数代码. 准备工作 开发环境信息 在Windows10下进行开发,使用海康sdk是CH-HCNetSDKV6.0.2.35_build20190411_Win64版本.go版本号go1.12.

解决电脑无法通过网线直连海康摄像机的问题 https://blog.csdn.net/u014552102/article/details/86708371 一.现象:    通过博主的另外一篇博客https://blog.csdn.net/u014552102/article/details/86700057,配置完海康网络摄像机后,摄像机可以通过路由器wifi传输视频声音,并通过手机客户端和电脑客户端播放监控画面了.但是当我们断掉摄像机和电脑的wifi,直接使用网线连接摄像机和电脑后,我们会

写在最前 SDK版本:CH-HCNetSDKV6.1.6.45_build20210302_win64 参考文档:海康SDK使用手册_V6.1 对接测试设备型号:DS-K1T671M 设备序列号:E50247795 业务目标 使用门禁设备实现对人脸的抓拍,将抓拍的人脸与其对应的数据进行上传. 业务流程图: 业务流程节点解释: 1.初始化SDK(NET_DVR_Init):进行海康提供开发库的载入,使用海康官方提供的文件库,进入之后,修改载入路径就可以了. 2.设置报警回调函数(NET_DVR_S

近日,方正璞华向金鸡湖社区卫生服务中心捐赠了人脸识别测温系统.该设备集人员识别.体温检测等功能于一体,在人员进出的时候完成体温的检测,从而判断是否有异常人员等问题,有效节省人力成本.减少人员接触风险,提高人员管理和防疫效率. (安装现场) 方正璞华基于"守于拙璞,志在光华"的初心,热心参加社会公益,积极履行作为企业市民的社会责任.本次捐赠的ForeC WelComID是方正璞华自研的远望(ForeC)系列产品之一,主要负责人脸识别.体温检测.AI认证的人员进出管理,在楼宇管理.安防管理

1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之

1 背景及理论基础 人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来(类似于指纹识别),目的是完成识别功能,该术语需要和人脸检测进行区分,人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来,完成的是搜寻的功能.从OpenCV2.4开始,加入了新的类FaceRecognizer,该类用于人脸识别,使用它可以方便地进行相关识别实验. 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于或等于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0

我使用的是海康DS-2CD852MF-E, 200万,网络摄像机,已经比较老了,不过SDK在海康官网下载的,开发流程都差不多. 海康摄像机回调解码后的视频数据格式为YV12,顺便说一下YV12的数据格式   YYYY  V U.   我这个是720P,即1280 * 720分辨率. 那么Y分量的数量为 1280 * 720 = 921600 字节, V = U 数量为Y的1/4, 即921600 / 4 =   230400字节,所以一帧720P的YV12数据量为1382400字节,与断点调试查

jQuery Face Detection 是一款人脸检测插件,能够检测到图片,视频和画布中的人脸坐标.它跟踪人脸并输出人脸模型的坐标位置为一个数组.我们相信,面部识别技术能够给我们的 Web 应用带来各种可能性,创造出互动的,有趣的功能. 注:人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术.用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别.面部识别. 效果演示     插件下载 如何使用:

海康威视提供的ipserver可以记录DVR设备的IP地址,并提供一个7071的端口给客户端查询用,我们在c#程序中可以用海康SDK包中的NET_DVR_GetDVRIPByResolveSvr函数来查询,程序中对这个函数的声明为: // 通过解析服务器,获取设备的动态IP地址        [DllImport("HCNetSDK.dll")]        public static extern bool NET_DVR_GetDVRIPByResolveSvr(string s

Introduction 主成分分析(Principal Components Analysis)是一种对特征进行降维的方法.由于观测指标间存在相关性,将导致信息的重叠与低效,我们倾向于用少量的.尽可能多能反映原特征的新特征来替代他们,主成分分析因此产生.主成分分析可以看成是高维空间通过旋转坐标系找到最佳投影(几何上),生成新维度,其中新坐标轴每一个维度都是原维度的线性组合\(\theta'X\)(数学上),满足: 新维度特征之间的相关性尽可能小 参数空间\(\theta\)有界 方差尽可能大,