1.参考face-api.js https://github.com/justadudewhohacks/face-api.js#face-api.js-for-the-browser

基于node.js人脸识别之人脸对比 Node.js简介 Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境. Node.js 使用了一个事件驱动.非阻塞式 I/O 的模型. Node 是一个让 JavaScript 运行在服务端的开发平台,它让 JavaScript 成为与PHP.Python.Perl.Ruby 等服务端语言平起平坐的脚本语言. 发布于2009年5月,由Ryan Dahl开发,实质是对Chrome V8引擎进行了封装. Node对一些特殊用

四.模型测试 1)下载文件 在已经阅读并且实践过前3篇文章的情况下,读者会有一些文件夹.因为每个读者的实际操作不同,则文件夹中的内容不同.为了保持本篇文章的独立性,制作了可以独立运行的文件夹目标检测. 链接:https://pan.baidu.com/s/1tHOfRJ6zV7lVEcRPJMiWaw 提取码:mf9r,下载到桌面,并解压,目标检测目录下存在:nets.object_detection.training三个文件夹,文件夹training中含有训练了200000次的模型 要求:读者

三.模型训练 1)错误一: 在桌面的目标检测文件夹中打开cmd,即在路径中输入cmd后按Enter键运行.在cmd中运行命令: python /your_path/models-master/research/object_detection/model_main.py --pipeline_config_path=training/ssdlite_mobilenet_v2_coco.config --model_dir=training --alsologtostderr 运行结果如下图所示:

一.开发环境 1)python3.5 2)tensorflow1.12.0 3)Tensorflow object detection API :https://github.com/tensorflow/models下载到本地,解压 我们需要的目标检测代码在models-research文件中: 其中object_detection中的README.md记录了API的使用指导: 注意:models包含了众多的模块,可以根据需要选择下载,也可以将整个models一块儿下载,大概420M 4)Pr

二.数据准备 1)下载图片 图片来源于ImageNet中的鲤鱼分类,下载地址:https://pan.baidu.com/s/1Ry0ywIXVInGxeHi3uu608g 提取码: wib3 在桌面新建文件夹目标检测,把下载好的压缩文件n01440764.tar放到其中,并解压 2)选择图片 在此数据集中,大部分图片都较为清晰,但是有极少数图片像素点少,不清晰.像素点少的图片不利于模型训练或模型测试,选出部分图片文件,在目标检测路径下输入jupyter notebook,新建一个get_som

vue之mapMutations的使用 我们通过Mutation来改变store中的state,方法往往是在子组件中使用 this.$store.commit(); 来实现,但是这样的缺点是不容易查看,并且每次在调用Mutations时都需要添加 $store, 为了方便我们的开发,所以可以使用 mapMutations ,正如对于state, 我们可以使用 mapState 是一样的 . 首先,在mutation-type.js 中的内容大致如下: export const INCREMENT

ylbtech-JavaScript-util: api.js API 代理接口 1.A,JS-效果图返回顶部   1.B,JS-Source Code(源代码)返回顶部 1.B.1, m.yintai /* 调用接口 */ function call(methodName, method, ver, data, successCallback) { data.methodName = methodName; data.method = method; data.ver = ver; url =

title: 树莓派+百度api实现人脸识别 tags: 树莓派 date: 2018-5-31 20:06:00 --- 树莓派对接百度api 我以前玩安卓的时候一直用的讯飞的平台和api,对于百度的api很陌生,也很少用, 今年百度开发平台提出了"所有功能免费"的口号,确实,其他平台的开放都是局限的.有些需要开会员,基础的功能能免费是最好的了. 之前,我用python做过face++的人脸识别,效果还是不错的,后来也在学校进行了展览,face++的平台可是支付宝用的呀,所以也是很强

本教程针对Windows10实现谷歌近期公布的TensorFlow Object Detection API视频物体识别系统,其他平台也可借鉴. 本教程将网络上相关资料筛选整合(文末附上参考资料链接),旨在为快速搭建环境以及实现视频物体识别功能提供参考,关于此API的更多相关信息请自行搜索. 注意: windows用户名不能出现 中文!!! 安装Python 注意: Windows平台的TensorFlow仅支持3.5.X版本的Python 进入Python3.5.2下载页,选择 Files 中

ylbtech-C#-Api:身份证识别 通过POST上传base64格式的图片内容,可识别二代身份证.驾照.行驶证.军官证.中华人民共和国往来港澳通行证.台湾居民往来大陆通行证.大陆居民往来台湾通行证.签证.护照.户口本.居住证等证件信息. 1.返回顶部 0.使用业务 https://market.aliyun.com/products/57124001/cmapi023209.html?spm=5176.2020520132.101.22.U5OlMQ#sku=yuncode17209000

人脸识别是人工智能机器学习比较成熟的一个领域.人脸识别已经应用到了很多生产场景.比如生物认证,人脸考勤,人流监控等场景.对于很多中小功能由于技术门槛问题很难自己实现人脸识别的算法.Azure人脸API对人脸识别机器学习算法进行封装提供REST API跟SDK方便用户进行自定义开发. Azure人脸API可以对图像中的人脸进行识别,返回面部的坐标.性别.年龄.情感.愤怒还是高兴.是否微笑,是否带眼镜等等非常有意思的信息. Azure人脸API也是一个免费服务,每个月30000次事务的免费额度. 创

准备工作 首先下载ArcGIS API for JavaScript4.x,这里下载的是4.19. 官方下载地址:https://developers.arcgis.com/downloads/ arcgis_js_v419_api:这个是ArcGIS的Api网站,部署后,我们可以引用这个网站里的JS,然后实现地图的使用. arcgis_js_v419_sdk:这个是ArcGIS的Api的SDK网站,里面详细介绍各个JS类的使用方式的软件开发帮助文档(因为官网经常打不开,所以部署这个API的SD

最近项目中客户需要实现身份证识别功能,合理计划了之后决定使用百度ai的身份证识别. 身份证识别是文字识别的一种,类似的功能有很多比如驾驶证识别等等,原理都是相同的. 对于前端初学者来说,如果要实现这种功能靠页面,js是实现不了的,可以确定地说就是让后台配合实现.实现过程是上传一张图片给后台,后台使用java,php等服务端语言来调取百度ai的sdk,获取到的参数再返回到前台页面来展示.这个接口的调用必须是服务端的,前端如果想实现,只能通过node.js来实现. 那么下面就具体说明一下整个流程:

1. 安裝JS Duck3  tar.gz版本 https://nodeload.github.com/senchalabs/jsduck/tarball/master  exe版本 http://cloud.github.com/downloads/senchalabs/jsduck/jsduck-3.7.0.exe Windows 用户下载exe版本即可: exe版本 jsduck-3.7.0.exe 重命名为 jsduck.exe, 加入环境变量PATH中. 2. 介绍 Sencha Ja

背景: 有这么个需求,需要统计,用户打开网站使用的浏览器,以及操作平台.      实现:     受HTML5Test这个网站的影响,发现它可以实现,获取浏览器以及平台的功能,然后研究代码发现了这个秘密.          其实就是 这串请求 出来的:http://api.whichbrowser.net/rel/detect.js     通过调取API 获取一个WhichBrowser 对象,然后其中的browser是浏览器的信息, OS是平台的信息.     做了个小Demo,可以愉快的

原文地址:→传送门 写在前面 之前学习了CSS animation/setTimeout/setInterval/requestAnimationFrame等,这些都可以用在某种场景下的小动画,也可以说是动效.CSS动画君居然强大,但是缺陷也很多啊,有的时候没法满足要求,定时器用在动画中就更不使用了,但是requestAnimationFrame也是个很强大的东西,具体详情移步到window.requestAnimationFrame关于动画,你需要知道的requestAnimationFram

视频中的物体识别 摘要 物体识别(Object Recognition)在计算机视觉领域里指的是在一张图像或一组视频序列中找到给定的物体.本文主要是利用谷歌开源TensorFlow Object Detection API物体识别系统对视频内容进行识别,下面将详细介绍整个实现过程. 关键词:物体识别:TensorFlow 1.引言 随着人们工作.生活智能化的不断推进,作为智能化承载者----摄像头,充当起了非常重要的"眼"的作用. 物体识别技术能够进一步实现了"脑"

有不少朋友在开发爬虫的过程中喜欢使用Selenium + Chromedriver,以为这样就能做到不被网站的反爬虫机制发现. 先不说淘宝这种基于用户行为的反爬虫策略,仅仅是一个普通的小网站,使用一行Javascript代码,就能轻轻松松识别你是否使用了Selenium + Chromedriver模拟浏览器. 我们来看一个例子. 使用下面这一段代码启动Chrome窗口: from selenium.webdriver import Chrome driver = Chrome() 现在,在这个

本节对应谷歌开源Tensorflow Object Detection API物体识别系统 Quick Start步骤(一): Quick Start: Jupyter notebook for off-the-shelf inference 本节步骤较为简单,具体操作如下: 1.在第一节安装好jupyter之后,在ternimal终端进入到models文件夹目录下,执行命令: jupyter-notebook 2.会在网页打开Jupyter访问object_detection文件夹,进入obj

谷歌宣布开源其内部使用的 TensorFlow Object Detection API 物体识别系统.本教程针对ubuntu16.04系统,快速搭建环境以及实现视频物体识别系统功能. 本节首先介绍安装环境: 1.首先简单安装tensorflow,一般用户可以直接按照下面的命令进行安装,若不行请转到http://www.cnblogs.com/wmr95/p/7500960.html进行安装. pip install tensorflow   (# For CPU) pip install te