一.腾讯优图 1.开发者地址:http://open.youtu.qq.com/welcome/developer 2.接入流程:按照开发者页面的接入流程接入之后,创建应用即可获得所需的AppID.SecretID和SecretKey这是进行接口调用必须的凭证 3.测试流程: 3.1.测试可以直接调用网络接口,或者下载相应语言的sdk(http://open.youtu.qq.com/welcome/developer#/tool-sdk),我采用的是下载python版本的sdk(该sdk对应的

人脸检测 人脸特征点提取 人脸对比,等于两张人脸对比,识别 封装的所有识别函数,直接看下面调用就好了. # coding:utf-8 ''' 本本次封装,我主要是做两张人脸对比. 就只人脸识别部分,简单应用. # 调用注意事项,因为模型底层是外国人写的.所以路径图片名字千万别使用中文,这样它直接找不到 好像是OpenCV的问题吧,一直没有解决.中文他会乱码.真的坑. ''' import dlib import cv2 import glob import numpy as np class f

asp.net core 腾讯验证码的接入 Intro 之前使用的验证码服务是用的极验验证,而且是比较旧的,好久之前接入的,而且验证码服务依赖 Session,有点不太灵活,后来发现腾讯也有验证码服务,而且支持小程序,并且是唯一支持小程序的验证码..(垄断么..) 而且相比之下,腾讯验证码不需要依赖 Session,集成起来也比较方便,于是就用了腾讯验证码,详细参考:https://007.qq.com/product.html?ADTAG=index.block 验证流程 服务器端接入 usi

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

#!/usr/bin/python3 # 百度人脸对比 & 人脸检测api-v3 import sys, tkinter.messagebox, ast import ssl, json,requests import pdb import base64 from urllib import request, parse from aip import AipFace ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_conte

import sys  import ssl  from urllib import request,parse    # client_id 为官网获取的AK, client_secret 为官网获取的SK  #获取token  def get_token():      client_id =API Key    client_secret =Secret Key    host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=c

讯搜客户端在连接服务端之前需要读取配置文件里的配置信息. 配置文件里, 我一开始这样写: server.index = 127.0.0.1:8383 ; 表示索引接口 server.search = 127.0.0.1:8384 ; 表示搜索接口 结果客户端死活调不通服务端. 后来我把配置项后面的注释改为单独列一行: ; 表示索引接口 server.index = 127.0.0.1:8383 ; 表示搜索接口 server.search = 127.0.0.1:8384 这样就通了, 原来la

第一步(注册账号): 点这里注册百度云账号 如图: 创建应用得到 APP_ID API_KEY SECRET_KEY   第二步(代码): import requests import base64 import json # 1,准备好申请的人脸识别api,API Key, Secret Key api1="https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=你的id &

官方文档: open.js api查询 api调试接口 1.接口初始化 加载openjs源代码. <script type="text/javascript" src="http://mat1.gtimg.com/app/openjs/openjs.js"></script> 初始化 T.init({ appkey: 123456 //执行初始化,appkey为123456 }); 描述 Object T.init(Object initOb

from urllib import request import base64 import requests import re import json import urllib import os # 获取token def get_token(client_id,client_secret): host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id='+ clien

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Net.Http; using System.Security.Cryptography; using System.Text; using System.Threading.Tasks; using Newtonsoft.Json; namespace ConsoleApp1 { class Program { static void

package com.example.buyishi; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; import java.net.URLConnection; public class HTTPRequest { private final

https://cloud.tencent.com/document/product/867/17584 测试数据: 图片1: 图片2:

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~ 作者:周景超 在上一期中介绍了我们团队部分已公开的国际领先的研究成果,近期我们有些新的成果和大家进一步分享. 1 人脸进展 人脸是最重要的视觉信息之一.以貌识人.以貌取人是人的本性,也是最自然.最常用的身份确认和交互方式之一.互联网和移动互联网上每天上传和传播的天文数字级别的照片中有很大一部分都是和人脸相关的(比如国际知名互联网公司Facebook每天都有亿级以上的海量人脸照片和视频上传),因此人脸检测与识别技术在学术界和工业界都备受关注

一. 活动简介 编程马拉松(Hackathon)是将热爱软硬件开发的人聚集起来所举办的一项比赛,本次活动由腾讯云AI联合云+社区发起,希望让广大开发者体验到腾讯云AI的魅力.比赛过程中,参赛者可以尽情发挥自己的创意及想法,在短时间内用自己所熟悉的代码及环境,调用腾讯云API识别接口,并输出腾讯云AI 接入体验反馈,赢取丰厚奖品. 二. 活动奖品 一等奖1名:腾讯云代金券(3张满200减100券)+罗技键鼠套装 罗技键鼠套装 二等奖3名:腾讯云代金券(2张满200减100券)+腾讯云加社区定制移动

我司最近要做和人脸识别相关的产品,原来使用的是其他的在线平台,识别率和识别速度很满意,但是随着量起来的话,成本也是越来越不能接受(目前该功能我们是免费给用户使用的),而且一旦我们的设备掉线了就无法使用人脸识别功能.基于这些考虑,我司需要寻找其他的方案. 通过搜索,目前发现,开源或免费支持离线的方案也有不少.目前初步考虑虹软 ArcFace 戳这里查看详情和Dlib.通过官方的demo 和 网上的资料,写了个工程,也可以在这里看. 这里说一下要注意的 摄像头是使用了 OpenCV 来处理的,这里可

本项目采用了 Face++人脸识别 第三方接口,实现了自选本地手机相册图片上传人脸(faceSet中添加人脸) 和 自选本地手机相册图片寻找出集合中相似度最高的一个face,可返回比对相似度等信息. 项目具体步骤如下: 一 .所需权限 <uses-permission android:name="android.permission.INTERNET"/> <uses-permission android:name="android.permission.W

近几年来,兴起了一股人工智能热潮,让人们见到了AI的能力和强大,比如图像识别,语音识别,机器翻译,无人驾驶等等.总体来说,AI的门槛还是比较高,不仅要学会使用框架实现,更重要的是,需要有一定的数学基础,如线性代数,矩阵,微积分等. 幸庆的是,国内外许多大神都已经给我们造好“轮子”,我们可以直接来使用某些模型.今天就和大家交流下如何实现一个简易版的人脸对比,非常有趣! 整体思路: 1.预先导入所需要的人脸识别模型: 2.遍历循环识别文件夹里面的图片,让模型“记住”人物的样子: 3.输入一张新的图像

这两周都在忙着游戏上线还有接入游戏语音,两周分别接了腾讯语音和百度语音!!! 关于腾讯语音的一些问题 由于发现腾讯语音的在录完音频后的数据是编过码的所以出现了一些问题: *不能解码(腾讯方不提供解码算法,能理解),所以导致不能以MP3原有的格式数据传到服务器 *版本兼容问题 因为游戏已经上线所以旧的语音数据可以说不能再播放了 其实不能解码的问题已经解决,可以将pcm数据传给服务器 在客户端接受后通过腾讯的播放接口来播放编过码的数据(而且验证了一下离线也能播放的) 但兼容问题就不行所以放弃了腾讯语

本文汇总了全球范围内提供基于Web服务的人脸检测和识别的API,便于网络中快速部署和人脸相关的一些应用. 1:从How-old的火爆说起 最开始,网站的开发者只是给一个几百人的群发送email,请他们试用一下并给一些反馈,本来期望至少有50人会响应,结果几个小时内超过了35000人试用,于是他们shocked.试想一下,如果一个本不知名的网站,由于类似功能开发合理,打动了消费者,那可以带来非常多的用户. 他们总结这主要得益于3点:1)利用 Project Oxford 识别图片中人物的性别和年龄

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,