一.设置 登录百度云控制台,添加应用-添加人脸识别,查找,对比等. 记住API Key和Secret Key 二.创建Demo程序 1.使用Nuget安装 Baidu.AI 和 Newtonsoft.Json 2.直接下载 C# SDK 3.案例代码 private void simpleButton1_Click(object sender, EventArgs e) { //Devepxress 控件 Bitmap bitMap = cameraControl1.TakeSnapshot()

编写demo之前首先浏览官方API:http://ai.baidu.com/docs#/Face-API/top 下面是源码: package com.examsafety.test; import com.examsafety.test.baiduAi.Base64Util; import com.examsafety.test.baiduAi.FileUtil; import com.examsafety.test.baiduAi.HttpUtil; import net.sf.json.J

本文主要分以下几个模块进行总结分析 项目要求:运用百度AI(人脸识别)通过本地与外网之间的信息交互(MQService),从而通过刷脸实现登陆.签字.会议签到等: 1.准备工作: 内网:单击事件按钮——签字.登陆    qm.js(用于封装调用签名弹出页面的方法)    sdkqz.jsp(用于签名模式的选取)  getitems.jsp(用于jQuery的ajax调用)     logininputbg.gif(用于人脸识别显示的动图--页面效果) 步骤:1.用户单击按钮(以签字为例) onc

我们收到技能节项目的通知是在两周之前,项目要求做个人脸评分系统. 两周时间写一个"人脸评分系统",好像时间比较紧了,还好我们完成了~这个项目是将摄像头捕获到的包含人脸的图像传输到百度AI的云服务器中,然后调用运用了百度AI的人脸对比API分析图中的数据,最后将分析出的数据传送回来, 在使用这个项目时需要连接互联网. 当然百度AI的人脸对比API不会让你免费使用,你必须要成为百度AI的开发者,在搜索栏中输入(AI,baidu,com),在控制台中选择人脸识别,然后注册登录,接着在左边的导

1.1下载sdk运行 百度离线人脸识别sdk的使用 1.2配置环境 添加至项目,可以拖动复制或者以类库形式添加face-resource此文件夹 放到根目录上一层 激活文件与所有dll引用放到根目录嫌麻烦可以将sdk的根目录所有文件直接拖动至项目的根目录 1.3 使用百度离线人脸识别sdk只支持Release方式运行,所以项目的配置也改为此方式(不然会提示baiduapi--.一系列dll找不到)sdk使用OpenCvSharp3-AnyCPU的引用 static class Program {

引言 使用了虹软公司免费的人脸识别算法,感觉还是很不错的,当然,如果是初次接触的话会对一些接口的参数有些疑问的.这里分享一下我对一些参数的验证结果(这里以windows版本为例,linux.android基本一样),希望能更好的帮助各位接入虹软的人脸识别算法~ 本文主要分析以下两个参数: detectFaceMaxNum combinedMask detectMode参数介绍 在引擎初始化的时候,需要选择video或image模式,在接口头文件中定义了宏ASF_DETECT_MODE_VIDEO

引言 使用了免费的人脸识别算法,感觉还是很不错的,但是初次接触的话会对一些接口的参数有些疑问的.这里分享一下我对一些参数的验证结果(这里以windows版本为例,linux.android基本一样),希望能更好的帮助各位接入虹软的人脸识别算法. 本文主要分析以下两个参数: detectFaceMaxNum combinedMask detectMode参数介绍 在引擎初始化的时候,需要选择video或image模式,在接口头文件中定义了宏ASF_DETECT_MODE_VIDEO.ASF_DET

用python来做人脸识别代码量少 思路清晰, 在使用之前我们需要在我们的配置的编译器中通过pip install baidu-aip  即可 from aip import AipFace 就可以开始使用api了 我们第一次接触这个东西不妨 help(AipFace) 你就可以看到他所支持的功能. 在使用之前我们需要在百度的后台创建应用.将我们人脸都存放入库中. 其次我们要了解一个概念,我们要将本机中的图片与后台的人脸对比的话我们需要将图片转成base64的字符串的格式 import base

本文档将利用京东云AI SDK来实践人脸识别中的人脸搜索功能,主要涉及到分组创建/删除.分组列表获取.人脸创建/删除.人脸搜索,本次实操的最终效果是:创建一个人脸库,拿一张图片在人脸库中搜索出相似度最高的一张,实现1:N的人脸识别,操作示意图如下: 一.准备工作 1. 创建AK/SK 登陆京东云控制台:https://console.jdcloud.com,点击右上角账户AccessKey 管理,接着如图点击创建Access Key 2. 购买人脸搜索服务 人脸搜索通过 API 调用次数计费,目

WebApiClientCore WebApiClient.JIT/AOT的netcore版本,集高性能高可扩展性于一体的声明式http客户端库,特别适用于微服务的restful资源请求,也适用于各种畸形http接口请求. 百度AI 百度AI目前相当开放(至少在使用上),如果不是高并发请求场景,一般免费使用即可.鉴于其提供的.net sdk比较先进(laji),使用Dictionary类型替代模型参数,以及使用万能的JObject类型做为返回值类型的设计,正常人都无法体会其中精髓.试看以下的ap

在使用百度人脸识别出现的问题:小米6调用摄像机是黑白的一个情况,iOS上会出现识别准确性上的问题(多次代开认证,会通过) 人脸识别(活体验证): 1.芝麻认证 : 0.4元/次,需要企业企业认证.不能有与芝麻信用类似的业务,如:保险... 2.旷视 : 0.5/次.企业认证.业务限制 3. 百度人脸识别 :免费的---可以同时处理10条认证,  企业认证, 4.科大讯飞   人脸检测  2000万次   1年 7.2万  活体检测只能上传一段视频来检测 需要和商务沟通 我们使用的百度,,,, 需

首先访问百度AI网站:https://cloud.baidu.com/,按照下图的指示点开到应用管理的页面. 穿件完成之后到管理中可以查看到对应的 添加工具类: using System; using System.IO; namespace FaceCompare_Console { class FileUtils { /// <summary> /// 返回路径所指文件的base64编码 /// </summary> /// <param name="path&

测试背景 百度已发布诸多AI应用,其中包含车牌识别,免费使用量是200次/日.付费的话,按月调用次数在20万次到50万次之间,每日10000次,月费用为0.0035*300000=1050元. 详见:http://ai.baidu.com/tech/ocr/plate 单车牌简单场景 ./plate/plate1.jpg {"log_id": 4774877165935091633, "words_result": [{"color": &quo

1.离线人脸识别本地部署 详情请阅读百度人脸识别官网 2.nodejs做socket通信的客户端 为什么不直接通过调用c++编译的exe获得人脸识别结果? 原因:exe运行时会加载很多模型而消耗很多时间,导致不能实时得到人脸识别结果:而用socket通信则只需执行一次加载模型的过程,后面的请求只需直接进行人脸识别检测而只用100多毫秒得到结果. 1)nodejs将canvas得到的视频帧的base64字符串转换成图片 var image = query.image; var base64Data

现成的这些轮子,无需调用网页,直接本地离线即可生成). 当然在AI时代,少不了各种AI接口的使用场景,普通开发者只需聚焦在自己的业务场景上,这些AI底层技术,只需类似水煤电一般去BAT这些大厂那里去消费即可,作一个AI接口的消费者,将AI的能力接入到自己的应用中,这也是一个不错的创新之举. 当然Excel催化剂专注于数据分析领域,当然少不了AI的能力,将文本世界中的非结构化数据进行结构化分析,是数据分析的一个很大的应用场景. 具体实现功能 在注流的程序语言中,其实各大厂商会给予封装好现在的SDK

最常见的 AI应用就是人脸识别,因此这篇文章从人脸识别的架构和核心上,来讲讲测试的重点. 测试之前需要先了解人脸识别的整个流程,红色标识代表的是对应AI架构中的各个阶段 首先是人脸采集. 安装拍照摄像设备之后,需要在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在人脸,并分离出这种面像.然后采集到人脸的照片. 因此采集过程是非常重要的,一需要能够采集到内容,二采集的内容能够分离出来是人脸. 而特征提取的原理是,将获取的人脸照片进行色彩矫正.光线调整,五官定位和脸部分割,将人脸的鼻子.眼睛.嘴巴等视为一个个特

用已经搭建好 face_recognition,dlib 环境来进行人脸识别 未搭建好环境请参考:https://www.cnblogs.com/guihua-pingting/p/12201077.html 使用OpenCV 调用摄像头 import face_recognition import cv2 video_capture = cv2.VideoCapture(0) # VideoCapture打开摄像头,0为笔记本内置摄像头,1为外USB摄像头,或写入视频路径 mayun_img

使用简单代码实现摄像头进行在线人脸识别 import cv2 import sys import logging as log import datetime as dt from time import sleep cascPath = "D:\\Python27\\Lib\\site-packages\\cv2\\data\\haarcascade_frontalface_alt2.xml" faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)

1.了解一下 通常情况下,每个需要访问网络的应用程序都会有一个自己的服务器,我们可以向服务器提交数据,也可以从服务器上获取数据.不过这个时候就出现了一个问题,这些数据到底要以什么样的格式在网络上传输呢? 随便传递一段文本肯定是不行的,因为另一方根本就不会知道这段文本的用途是什么.因此,一般都会在网络上传输一些格式化后的数据,这种数据会有一定的结构规格和语义,当另一方收到数据消息之后就可以按照相同的结构规格进行解析,从而取出他想要的那部分内容. 在网络上传输数据时最常用的格式有两种:XML 和JS

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