引言 总体实现的流程:ESP32cam作为客户端,pc作为服务端通过mqtt协议建立通信,将采集的图像在电脑端显示人脸识别的方法使用的是opencv,并通过mqtt传输指令给esp32cam控制舵机云台转动. 客户端程序 #include <WebServer.h> #include <WiFi.h> #include <PubSubClient.h> #include <esp32cam.h> const char* WIFI_SSID = "w

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本篇概览 如果您看过<三分钟极速体验:Java版人脸检测>一文,甚至动手实际操作过,您应该会对背后的技术细节感兴趣,开发这样一个应用,咱们总共要做以下三件事: 准备好docker基础镜像 开发java应用 将java应用打包成package文件,集成到基础镜像中,得到最终的java应用镜像

利用c++编写bp神经网络实现手写数字识别 写在前面 从大一入学开始,本菜菜就一直想学习一下神经网络算法,但由于时间和资源所限,一直未展开比较透彻的学习.大二下人工智能课的修习,给了我一个学习的契机.现将bp神经网络的推导和实践记录于此: 前置知识 微积分相关内容,如偏导,梯度等 (大一不懂偏导梯度,这就是我学不进去的原因) BP神经网络概况及计算方法 可以理解为一个多层的网络,包含输入层X,隐藏层H和输出层Y,其中隐藏层可以不止一层. 为了直观展示,隐藏层和输出层都被我拆成了两层进行讲解 以下

目的需求: 2008年,遇到一本电子书 <女友十年精华> 觉得很美,想 私藏 这些文章: >网络搜索文章 —— 没有找到: >反编译程序 —— 所有文字 都是图片格式(部分文章的 非规律乱码 即为证明,且试用  Adobe Director 反编译 确是图片无疑) >总计 310篇文章 —— 如何降低 工作复杂度 得到 文本格式的文章? 最后方案: >写区域截屏软件,将一篇文章 截成多图 (图片文字行 有重复): >过滤 文章多图 的背景图片(背景图片 会干扰 O

今天要给大家介绍的是验证码的爬取和识别,不过只涉及到最简单的图形验证码,也是现在比较常见的一种类型. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:1097524789 运行平台:Windows Python版本:Python3.6 IDE: Sublime Text 其他:Ch

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本篇概览 如果您看过<三分钟极速体验:Java版人脸检测>一文,甚至动手实际操作过,您应该会对背后的技术细节感兴趣,接下来就请随欣宸一起动手实战,从无到有将这个应用开发出来: 首先确定咱们的目标: 开发出java版的人脸检测应用 将此应用制作成docker镜像 在docker环境运行这个应用

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~ 前言 开门见山,先来看下效果吧. 看到这么酷炫的效果图,不得不赞叹一下我们的设计师.然而,站在程序员的角度上看,除了酷炫之外更多的是复杂.但是,上面我们所看到的还只是最简单的一种形态而已.更加复杂的情况是当存在多个人脸的时候进行主次脸动画的切换,摄像头移动的时候动画的追踪,多个动画的之间的时序控制等问题,总之,UI展示加上各种业务逻辑使得这个动画变得异常复杂.今天我们要讲解的是剔除业务逻辑之外的单纯UI上的实现. 为什么是SurfaceV

近段时间在搞opencv的视频人脸识别,无奈自带的分类器的准确度,实在是不怎么样,但又能怎样呢?自己又研究不清楚各大类检测算法. 正所谓,功能是由函数完成的,于是自己便看cvHaarDetectObjects 这个识别主函数的源代码,尝试了解并进行改造它,以提高精确度. 可惜实力有限啊,里面的结构非常复杂,参杂着更多的函数体,有一些是网上找不到用法的,导致最终无法整体了解,只搞了一般,这里分享 下我自己总结的注释. CvSeq* cvHaarDetectObjects( const CvArr*

人脸验证算法Joint Bayesian详解及实现(Python版) Tags: JointBayesian DeepLearning Python 本博客仅为作者记录笔记之用,不免有很多细节不对之处. 还望各位看官能够见谅,欢迎批评指正. 博客虽水,然亦博主之苦劳也. 如对代码有兴趣的请移步我的 Github. 如需转载,请附上本文链接,不甚感激!  http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/49059475 Bayesian Face Revis

在上篇文档中作者已经简单的介绍了EasyPR,现在在本文档中详细的介绍EasyPR的开发过程. 正如淘宝诞生于一个购买来的LAMP系统,EasyPR也有它诞生的原型,起源于CSDN的taotao1233的一个博客,博主以读书笔记的形式记述了通过阅读“Mastering OpenCV”这本书完成的一个车牌系统的雏形. 这个雏形有几个特点:1.将车牌系统划分为了两个过程,即车牌检测和字符识别.2.整个系统是针对西班牙的车牌开发的,与中文车牌不同.3.系统的训练模型来自于原书.作者基于这个系统,诞生了

HanLP中人名识别分析详解 在看源码之前,先看几遍论文<基于角色标注的中国人名自动识别研究> 关于命名识别的一些问题,可参考下列一些issue: l ·名字识别的问题 #387 l ·机构名识别错误 l ·关于层叠HMM中文实体识别的过程 HanLP参考博客: 词性标注 层叠HMM-Viterbi角色标注模型下的机构名识别 分词 在HMM与分词.词性标注.命名实体识别中说: 分词:给定一个字的序列,找出最可能的标签序列(断句符号:[词尾]或[非词尾]构成的序列).结巴分词目前就是利用BMES

在看源码之前,先看几遍论文<基于角色标注的中国人名自动识别研究> 关于命名识别的一些问题,可参考下列一些issue: u u名字识别的问题 #387 u u机构名识别错误 u u关于层叠HMM中文实体识别的过程 HanLP参考博客: 词性标注 层叠HMM-Viterbi角色标注模型下的机构名识别 分词 在HMM与分词.词性标注.命名实体识别中说: 分词:给定一个字的序列,找出最可能的标签序列(断句符号:[词尾]或[非词尾]构成的序列).结巴分词目前就是利用BMES标签来分词的,B(开头),M(

1. 通俗易懂解释知识图谱(Knowledge Graph) 2. 知识图谱-命名实体识别(NER)详解 3. 哈工大LTP解析 1. 前言 在解了知识图谱的全貌之后,我们现在慢慢的开始深入的学习知识图谱的每个步骤.今天介绍知识图谱里面的NER的环节. 命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER),是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名.地名.机构名.专有名词等.通常包括两部分:(1)实体边界识别:(2) 确定实体类别(人名.地名.机构名或其他). 2.

引自:http://blog.csdn.net/taily_duan/article/details/54584040 人脸对齐之SDM(Supervised Descent Method) 人脸对齐之LBF(Local Binary Features) 人脸识别技术大总结(1):Face Detection & Alignment Real-time Expression Transfer for Facial Reenactment https://www.youtube.com/watch

selenium借助AutoIt识别上传(下载)详解 2014-12-27 11:26 by 虫师, 755 阅读, 1 评论, 收藏,  编辑 AutoIt目前最新是v3版本,这是一个使用类似BASIC脚本语言的免费软件,它设计用于Windows GUI(图形用户界面)中进行自动化操作.它利用模拟键盘按键,鼠标移动和窗口/控件的组合来实现自动化任务. 官方网站:https://www.autoitscript.com/site/ 从网站上下载AutoIt并安装,安装完成在菜单中会看到图4.13

车牌识别EasyPR--开发详解 http://blog.csdn.net/liuuze5/article/details/46290455 源码GitHub:https://github.com/liuruoze/EasyPR

[<zw版·Halcon与delphi系列原创教程>zw_halcon人脸识别 经常有用户问,halcon人脸识别方面的问题. 可能是cv在人脸识别.车牌识别方面的投入太多了. 其实,人脸识别.车牌识别,只是图像处理,机器视觉一个很小的领域,对于halcon而言,非常简单. 人脸识别.车牌识别,ocr.汉字识别原理.算法都差不多,自己建库就可以了. halcon与cv不同,面对的是工业(超市)流水线,建库基本是全自动的,扫描一下,和二维码差不多,就自动生成了相关的模型库. 非常简单,halco

上个月因为出差的关系,断更了很久,为了补偿大家长久的等待,送上一个新的系列,之前几个系列也会抽空继续更新. 大概半年多前吧,因为工作需要,我开始研究图像识别技术.OpenCV在这方面已经有了很多技术积累,在html5领域也很早就有了这方面的Demo.但是一番学习下来,我发现基本上这方面的文章大都比较零散片面,而且很多关键的代码可能已经老化不能正常使用了.所以这个系列的文章中,我将对html5与EmguCV的整体开发过程做一个整理,逐步介绍怎么使用html5技术和EmguCV类库实现各种看上去高大

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,

卷积神经网络(CNN)详解与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10430073.html 目录 1.应用场景 2.卷积神经网络结构 2.1 卷积(convelution) 2.2 Relu激活函数 2.3 池化(pool) 2.4 全连接(full connection) 2.5 损失函数(softmax_loss) 2.6 前向传播(forward propagation) 2.7 反向