# 识别眼睛.嘴巴.人脸 image = cv2.imread('./yong.jpg') gray = cv2.cvtColor(image,code=cv2.COLOR_BGR2BGRA) # 加载算法 face_detector = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_default.xml') eye_detector = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_eye.xml') mouth

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%   github源码:https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测.行人跟踪.甚至到了动态物体的跟踪.由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理.而且算法已经由以前的Adaboots.PCA等传统的统计

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%(附源码) 转https://cloud.tencent.com/developer/article/1359073   11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 在这篇文章中: 人脸识别的过程 人脸识别分类 DeepFace 1.DeepFace的基本框架 2. 验证 3. 实验评估 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS

title: "Python实现bp神经网络识别MNIST数据集" date: 2018-06-18T14:01:49+08:00 tags: [""] categories: ["python"] 前言 训练时读入的是.mat格式的训练集,测试正确率时用的是png格式的图片 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import math import sys import os import numpy

Python 使用 face_recognition 人脸识别 官方说明:https://face-recognition.readthedocs.io/en/latest/readme.html 人脸识别 face_recognition 是世界上最简单的人脸识别库. 使用 dlib 最先进的人脸识别功能构建建立深度学习,该模型准确率在99.38%. Python模块的使用 Python可以安装导入 face_recognition 模块轻松操作,对于简单的几行代码来讲,再简单不过了. Pyt

Python人工智能之人脸识别face_recognition安装 face_recognition 模块使用系统环境搭建 系统环境 Ubuntu / deepin操作系统 Python 3.6 pycharm 开发工具 开发环境配置,安装各种系统包 人脸检测基于dlib,dlib依赖Boost和cmake 在windows中如果要使用dlib还是比较麻烦的,如果想省时间可以在anaconda中安装  conda install -c conda-forge dlib=19.4 $ sudo a

1.Python人工智能之图片识别,Python3一行代码实现图片文字识别 2.tesseract-ocr安装包和中文语言包 注意:

# -*- coding: utf-8 -*- #python 27 #xiaodeng #python模块之imghdr(识别不同格式的图片文件) import imghdr '''>>> help(imghdr) Help on module imghdr: FUNCTIONS what(file, h=None) DATA __all__ = ['what'] ''' #imghdr 模块可识别不同格式的图片文件. url=r'9.gif' print imghdr.what(ur

概要 HyperLRP是一个开源的.基于深度学习高性能中文车牌识别库,由北京智云视图科技有限公司开发,支持PHP.C/C++.Python语言,Windows/Mac/Linux/Android/IOS 平台.本文将根据官网指引,进行一个车牌识别的入门探索. 特性 速度快 720p ,单核 Intel 2.2G CPU (macbook Pro 2015)平均识别时间低于100ms 基于端到端的车牌识别无需进行字符分割 识别率高,仅仅针对车牌ROI在EasyPR数据集上,0-error达到 95

Python 代码实现验证码识别 测试开发社区  1周前 源 /  j_hao104 一.探讨 识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课,涉及到计算机图形学,机器学习,机器视觉,人工智能等等高深领域…… 简单地说,计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形.以及利用计算机进行图形的计算.处理和显示的相关原理与算法.图形通常由点.线.面.体等几何元素和灰度.色彩.线型.线宽等非几何属性组成.计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理,边界区分,面积计算,体积计算,扭曲变形校正.

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 impor

点击上方"Python编程与实战",选择"置顶公众号" 第一时间获取 Python 技术干货! 阅读文本大概需要 11分钟. 今天给大家介绍一个世界上最简洁的人脸识别库 face_recognition,你可以使用 Python 和命令行工具进行提取.识别.操作人脸. 基于业内领先的 C++ 开源库 dlib 中的深度学习模型,用 Labeled Faces in the Wild 人脸数据集进行测试,有高达99.38%的准确率. 1.安装 最好是使用 Linux

Introduction 主成分分析(Principal Components Analysis)是一种对特征进行降维的方法.由于观测指标间存在相关性,将导致信息的重叠与低效,我们倾向于用少量的.尽可能多能反映原特征的新特征来替代他们,主成分分析因此产生.主成分分析可以看成是高维空间通过旋转坐标系找到最佳投影(几何上),生成新维度,其中新坐标轴每一个维度都是原维度的线性组合\(\theta'X\)(数学上),满足: 新维度特征之间的相关性尽可能小 参数空间\(\theta\)有界 方差尽可能大,

Face++是北京旷视科技旗下的视觉服务平台,可以进行人脸识别.检测等功能.其人脸识别技术据悉在目前准确率较高,其API非常友好,免费使用,功能众多,而且调用几乎没有限制.这里我使用了Python调用其API进行了人脸识别.首先需要先去Face++注册成为其开发者,创建应用,获得API_KEY和API_SECRET,网址在:http://www.faceplusplus.com.cn/uc_home/Python提供了多种开发工具进行使用.这里使用Python开发工具.Face++不支持Pyth

使用的是python的pytesser模块,原先想做的是图片中文识别,搞了一段时间了,在中文的识别上还是有很多问题,这里做记录分享. pytesser,OCR in Python using the Tesseract engine from Google.是谷歌OCR开源项目的一个模块,可将图片中的文字转换成文本(主要是英文). 1.pytesser安装 使用设备:win8 64位 PyTesser使用Tesseract OCR引擎,将图像转换到可接受的格式,然后执行tesseract提取出文

https://blog.csdn.net/wireless_com/article/details/64120516 随着去年alphago 的震撼表现,AI 再次成为科技公司的宠儿.AI涉及的领域众多,图像识别中的人脸识别是其中一个有趣的分支.百度的BFR,Face++的开放平台,汉王,讯飞等等都提供了人脸识别的API,对于老码农而言,自己写一小段代码,来看看一张图片中有几个人,没有高大上,只是觉得好玩,而且只需要7行代码. import cv2 face_patterns = cv2.Ca

利用selenium库和超级鹰识别点触验证码(学习于静谧大大的书,想自己整理一下思路) 一.超级鹰注册:超级鹰入口 1.首先注册一个超级鹰账号,然后在超级鹰免费测试地方可以关注公众号,领取1000积分,基本上就够学习使用了.如果想一直用可以用,可以充值,不是很贵. 2.下载超级鹰的python库代码.代码 3.然后有测试案例,自己可以试着跑一跑代码. 二.使用selenium库来识别点触式验证码: 1.首先是找一个使用点触式二维码的网站:(这个真的是比较难找了,由于静谧大大书上的网站被封了,我找

一.pytesseract介绍 1.pytesseract说明 pytesseract最新版本0.1.6,网址:https://pypi.python.org/pypi/pytesseract Python-tesseract is a wrapper for google's Tesseract-OCR( http://code.google.com/p/tesseract-ocr/ ). It is also useful as astand-alone invocation script

1. 参考 字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 2.图片预处理和手动分类 (1)分析图片 from PIL import Image img = Image.open('nums/ttt.png')gray = img.convert('L') img.show() windows图片查看器可以放大像素级别:从左到右,从上到下依次为原图,灰度图,阈值为100的二值图,分割图. # 输出为(count,(R,G,B,A)) alpha透明度一般为255 In [366]: sorted

  在上一篇博客Python图像处理之图片文字识别(OCR)中我们介绍了在Python中如何利用Tesseract软件来识别图片中的英文与中文,本文将具体介绍如何在Python中利用Tesseract软件来识别验证码(数字加字母).   我们在网上浏览网页或注册账号时,会经常遇到验证码(CAPTCHA),如下图: 本文将具体介绍如何利用Python的图像处理模块pillow和OCR模块pytesseract来识别上述验证码(数字加字母).   我们识别上述验证码的算法过程如下: 将原图像进行灰度

OpenCV OpenCV 是最流行的计算机视觉库,原本用 C 和 C++ 开发,现在也支持 Python. 它使用机器学习算法在图像中搜索人的面部.对于人脸这么复杂的东西,并没有一个简单的检测能对是否存在人脸下结论,而需要成千上万的特征匹配.算法把人脸识别任务分解成数千个小任务,每个都不难处理.这些任务也被称为分类器. 对于类似于人脸的对象,你或许需要不少于 6000 个分类器,每一个都需要成功匹配(当然,有容错率),才能检测出人脸.但这有一个问题:对于人脸识别,算法从左上角开始计算一个个数据