from PIL import Image import face_recognition # Load the jpg file into a numpy array image = face_recognition.load_image_file(".jpg") # Find all the faces in the image face_locations = face_recognition.face_locations(image) print("I found {

首先十分感谢博客https://blog.csdn.net/scc_722/article/details/80613933,经历过很多尝试(快要醉了),终于看了这篇博客后安装成功. face_recognition是一个基于python的开源的人脸识别库,据说识别准确率达到了99.38%,代码网址为:https://github.com/ageitgey/face_recognition:这段可以简单看下是不是你的问题与我一样(首先我去安装face_recognition,提示我少了dlib,

一.face_recognition库简介 face_recognition是Python的一个开源人脸识别库,支持Python 3.3+和Python 2.7.引用官网介绍: Recognize and manipulate faces from Python or from the command line with the world's simplest face recognition library. 之所以选用这个库,是因为 1.用这个库来实现一个人脸识别程序非常简单,环境配置也很

Biopython 第三方库示例 https://biopython-cn.readthedocs.io/zh_CN/latest/

Python中cookielib库(python3中为http.cookiejar)为存储和管理cookie提供客户端支持,下面是使用示例 该模块主要功能是提供可存储cookie的对象.使用此模块捕获cookie并在后续连接请求时重新发送,还可以用来处理包含cookie数据的文件. 这个模块主要提供了这几个对象,CookieJar,FileCookieJar,MozillaCookieJar,LWPCookieJar. 1. CookieJar CookieJar对象存储在内存中. 复制代码 代

注意其中使用函数返回基类指针的用法,因为Linux的动态链接库不能像MFC中那样直接导出类 一.介绍 如何使用dlopen API动态地加载C++函数和类,是Unix C++程序员经常碰到的问题. 事实上,情况偶尔有些复杂,需要一些解释.这正是写这篇mini HOWTO的缘由. 理解这篇文档的前提是对C/C++语言中dlopen API有基本的了解. 这篇HOWTO的维护链接是: http://www.isotton.com/howtos/C++-dlopen-mini-HOWTO/ 二.问题所

说明 ·目前的实现方式是以远程词库的内容重新构建CustomDictionary.trie,demo主要是为了实现同步远程词库,对性能暂不作考虑,对性能要求要以CustomDictionary.dat为基础实现 按hanlp作者述 trie后期可能会取消 目前CustomDictionary使用DAT储存词典文件中的词语,用BinTrie储存动态加入的词语,前者性能高,后者性能低 之所以保留动态增删功能,一方面是历史遗留特性,另一方面是调试用:来可能会去掉动态增删特性. ·ik的方案,远程词库并

写在前面: 在pip官网搜face_recognition https://pypi.org/project/face_recognition/ 介绍中可看出该包更适合在Linux系统中使用,但也附上了在Windows系统中安装的须知:https://github.com/ageitgey/face_recognition/issues/175#issue-257710508 另外其他几个参考链接:https://blog.csdn.net/wyc12306/article/details/79

package app05b;import java.io.IOException;import java.util.HashMap;import java.util.Map;import javax.servlet.RequestDispatcher;import javax.servlet.ServletException;import javax.servlet.annotation.WebServlet;import javax.servlet.http.HttpServlet;impo

如果直接在cmd命令界面 输入:pip install face_recognition 如下图所示: 如果第一次就会出现一系列的问题,解决此问题就安装如下步骤: 一.如果你本机没有安装vistual studio,就先下载安装,我下载的是目前最新版本: 通过此链接 https://www.visualstudio.com/zh-hans/?rr=https%3A%2F%2Fwww.baidu.com%2Flink%3Furl%3D5_Ryn-MeARNb9X8OwevGZ1ws1sOoXa-a

package app05a;/** * 书籍对象 * @author Administrator * */public class Book {        private String isbn; // 码    private String title; // 主题    private double price; // 价格        public Book(String isbn, String title, double price) {        super();    

使用c++开发程序或者库时,将库提供给其他人使用. 然而使用者是使用c开发的程序,链接g++编译生成的库时,于链接gcc生成的库,有所不同. 首先是静态库,以链接g++编译生成的libmylib.a为例子 mylib依赖于pthread,rt,math库,链接时必须放在mylib之后. 同时-Wl,--no-as-needed -ldl添加在末尾是必须的. arm和x86有些不同,就是arm的gcc不会自动链接数学库math,需要手动添加链接. CC=arm-linux-gnueabihf-gc

Tags: g++ C++ so library   在Linux系统下用g++命令编译C++程序.也可以生成so,a链接库   示例一 编译时链接so库 Test.h 文件内容   Main.cpp文件内容   命令执行过程   //生成so文件 g++ -shared -fPIC -o libTestLib.so Test.h   //编译Main.cpp并链接so.生成可执行文件Main g++ Main.cpp -o Main -L.   //执行可执行文件Main ./Main    

由于项目中要用到词库,而下载的搜狗词库是.scel格式,所以就用python脚本将搜狗词库.scel格式文件转化为.txt格式文件. #!/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import struct import sys import binascii import pdb try: reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') except: pass # 搜狗的scel词库就是保存的文本的unicode编码,每两

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1. 生成.so动态库 示例一: SoVer = 10010110CfgVer = 10010110 BinName = fnights.soGameName = "\"fnights\""GameID = 100 BIN = $(BinName).$(SoVer) all: clean compilerelease clean:    rm -f $(BIN) *.o compilerelease:    g++ -fPIC -O -shared -DNDEBUG

WCF服务开发与调用的完整示例 开发工具:VS2008 开发语言:C# 开发内容:简单的权限管理系统 第一步.建立WCF服务库 点击确定,将建立一个WCF 服务库示例程序,自动生成一个包括IService1.cs和Service1.cs两个类文件.我们可以直接对其修改开发我们的服务,但一般直接删除. 第二步:开发实体类 在解决方案中,添加新类Module.cs 在类中要首先引入using System.Runtime.Serialization命名空间 实体类具体代码如下: namespace

之前介绍了cocoaPods的安装与使用,今天简单谈一下 自己的私有库运用cocoaPods依赖. cd到需要做库的工程目录下 创建一个podspec文件 创建:pod spec create 名称   实例:pod spec create Utility   (会在当前目录生成 Utility.podspec) 修改:vim Utility.podspec 可以用vim 修改 也可以使用文本编译器进行修改,里面的提示很详细 示例: ## Be sure to run `pod spec lin