Python人工智能第二篇:人脸检测和图像识别 人脸检测 详细内容请看技术文档:https://ai.baidu.com/docs#/Face-Python-SDK/top from aip import AipFace import base64 """ 你的 APPID AK SK """ APP_ID = '你的 App ID' API_KEY = '你的 Api Key' SECRET_KEY = '你的 Secret Key' face

#安装包工具 $pip3 install chardet #直接打开文件,中文显示乱码 >>> import chardet >>> f = open('test.log','rb') >>> data = f.read() >>> data b'Python\xe6\x99\xba\xe8\x83\xbd\xe6\xa3\x80\xe6\xb5\x8b\xe7\xbc\x96\xe7\xa0\x81\xe5\xb9\xb6\xe8\

  用 Python 和 OpenCV 检测图片上的的条形码 这篇博文的目的是应用计算机视觉和图像处理技术,展示一个条形码检测的基本实现.我所实现的算法本质上基于StackOverflow 上的这个问题,浏览代码之后,我提供了一些对原始算法的更新和改进. 首先需要留意的是,这个算法并不是对所有条形码有效,但会给你基本的关于应用什么类型的技术的直觉. 假设我们要检测下图中的条形码: 图1:包含条形码的示例图片 现在让我们开始写点代码,新建一个文件,命名为detect_barcode.py,打开并编

1. imghdr是什么 imghdr是一个用来检测图片类型的模块,传递给它的可以是一个文件对象,也可以是一个字节流. 能够支持的图片格式: 2. 如何使用 提供了一个api叫做imghdr.what,这个方法接受两个参数,第一个参数是一个文件对象,第二个参数是一个字节流数组. 文件对象用来对本地文件做检测,字节流用来对网络上的做检测. 当需要对文件进行检测的时候只传入第一个参数即可. 当需要对一个字节流检测的时候第一个参数传None,第二个参数传入字节流即可,当第二个参数被指定的时候第一个参数

一.简洁美观——iDoc的PS插件全新界面 iDoc对PS插件的界面进行了全新设计,无论是登录.上传.还是设置界面,都变得更精致.简洁美观,功能分布也非常明确,是一款轻巧且实用的小插件. 二.同步上传——智能检测不对应的设计稿 如果你在PS中删除了几个画板,再次上传设计稿时,勾选插件设置中的“上传全部画板时自动检测不对应的画板”,iDoc插件就会在你上传全部画板后,自动剔除已删除的设计稿,iDoc中的画板数量将和你最新版的设计稿保持一致!这个功能省去了设计师一次次增删页面,手动进行筛选上传的时间

1.当android studio 在使用png格式的时候,会报一系列的错误,甚至会显示找不到R文件,这是因为Android studio 不支持png格式的图片,检测图片的合法性的时候会报错 解决方案一: 在build-gradle文件中找到 defaultConfig { } 在最下面添加:     aaptOptions.cruncherEnabled = false     aaptOptions.useNewCruncher = false(注意大小写,还有后面没有标点符号) defa

先看知乎上面的一个连接 用Python写过哪些[脑洞大开]的小工具? https://www.zhihu.com/question/33646570/answer/157806339 这个哥们通过爬气象网站的气象雷达图,生成一个gif的动态图.非常有趣且很实用,那咱也实现下. 首先先了解下什么是帧,什么是GIF  http://baike.baidu.com/item/GIF/217778 我们先实现一个从GIF提取帧的代码 我们这有个gif 代码如下: from PIL import Imag

Package Control 安装方法 1.通过快捷键 ctrl+` 或者 View > Show Console 打开控制台,然后粘贴相应的 Python 安装代码: 2.Sublime Text 3 安装代码并回车: import urllib.request,os; pf = 'Package Control.sublime-package'; ipp = sublime.installed_packages_path(); urllib.request.install_opener(

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:

Python批量修改图片格式和尺寸 备注: 1.导入了PIL库,是处理图片用的,很强大; 2.导入了的win32库,是判断隐藏文件用的,我们的项目需要删除隐藏文件,不需要的可以直接找到删除. 3.导入send2trash库,是把删除的文件放进垃圾箱,而不是永久删除,这个我只是防止删除有用的文件而搞得,有点严谨了是吧,不需要的可以删掉啊. 4.我这个脚本是Python2.7编写的,但是在处理中文编码的时候非常恶心,尽管最后被我解决了,这个解决的方法,我随后会再单独写一篇,但是此刻我是建议大家不要用

朋友说公司要在测试环境做接口测试,登录时需要传入正确的图片的验证码,本着懒省事的原则,推荐他把测试环境的图片验证码写死,我们公司也是这么做的^_^.劝说无果/(ㄒoㄒ)/~~,只能通过 OCR 技术来识别图片验证码了,看了一下他们的验证码,长这样,还好挺容易识别(背景色是透明的,有个坑需要处理). Python 实现了图片验证码登录 demo,用到的第三方模块有 requests, PIL, pytesseract. # coding: utf-8 import requests from PI

创建数据库表格式: CREATE TABLE photo ( photo_no int(6) unsigned NOT NULL auto_increment, image MEDIUMBLOB, PRIMARY KEY (`photo_no`) ): Python实现将图片以二进制格式保存到MySQL数据库中: import sys import pymysql from PIL import Image import os path = "./" fp = open(".

cmd中运行 >python untitled2.py    图片的网站 import requests import threading from bs4 import BeautifulSoup import sys import os if len(sys.argv) != 2:     print("Usage : " )    print(" python main.py [URL]" )    exit(1) # config-start url

前言 最近忙得连轴转,很久没更新博客了,代码倒是没啥写,积累了好些东西,接下来一有时间就来更新吧~ 本文记录使用Python实现给图片添加水印的功能实现过程 先看效果 把公众号的封面作为素材 原图是这样的 加个水印的效果 实现代码 主要实现是参考GitHub上一个项目的:https://github.com/2Dou/watermarker 用到了Pillow库,使用前请先安装,一般要在Django中保存图片也需要安装这个库的.所以这个依赖可以说是比较友好的. 这个项目是命令行工具,而我是在Dj

原文地址:http://python.jobbole.com/80448/ 假设我们要检测下图中的条形码: # load the image and convert it to grayscale 12 image = cv2.imread(args["image"]) 13 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 14 15 # compute the Scharr gradient magnitude representatio

@ 目录 技术介绍 运行效果 关键代码 写在最后 技术介绍 你好! python flask图片识别系统使用到的技术有:图片背景切割.图片格式转换(pdf转png).图片模板匹配.图片区别标识. 运行效果 第一组: 图片1: 图片2: 开始上传: 上传成功.图片预览: (emmm..抱歉图片大小未处理,有点大哈) 识别效果: 成功了... 第二组: 这会搞个复杂些的,也是实用的图片 图片1:(图片仅供交流,侵权删) 图片2: 你会发现,其实图片2是图片1的子图,这下我们看看程序处理的效果: 还可

APP 文件下建一个Libs目录建一个BaiduService文件,需要检测引入进行调用即可 BaiduService文件内容如下 <?php namespace App\Libs; use App\Libs\baidu\AipContentCensor; use App\Libs\baidu\AipImageCensor; class BaiduService { const APP_ID = '23841417'; const API_KEY = '22LIjvBBjMEgawNnkS8rg

git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision # coding:utf-8 import cv2 filename = "../data/mm3.jpg" def detect(filename): # 创建检测人脸的对象 要在opencv的目录下找到xml文件,放置到自己项目中 face_cascade = cv2.CascadeClassifier("../data/haarcascade_frontalface_def

必备知识 Haar-like opencv api 读取图片 灰度转换 画图 显示图像 获取人脸识别训练数据 探测人脸 处理人脸探测的结果 实例 图片素材 人脸检测代码 人脸检测结果 总结 下午的时候,配好了OpenCV的Python环境,OpenCV的Python环境搭建.于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别,如下文. 必备知识 Haar-like Haar-like百科释义.通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征

Python图像处理库 - Albumentations,可用于深度学习中网络训练时的图片数据增强. Albumentations 图像数据增强库特点: 基于高度优化的 OpenCV 库实现图像快速数据增强. 针对不同图像任务,如分割,检测等,超级简单的 API 接口. 易于个性化定制. 易于添加到其它框架,比如 PyTorch. 1. Albumentations 的 pip 安装 sudo pip install albumentations # 或 sudo pip install -U

上一节,我们完成了网络训练代码的实现,还有一些问题需要做进一步的确认.网络的最终目标是,输入一张手写数字图片后,网络输出该图片对应的数字.由于网络需要从0到9一共十个数字中挑选出一个,于是我们的网络最终输出层应该有十个节点,每个节点对应一个数字.假设图片对应的是数字0,那么输出层网络中,第一个节点应该输出一个高百分比,其他节点输出低百分比,如果图片对应的数字是9,那么输出层最后一个节点应该输出高百分比,其他节点输出低百分比,例如下图: 屏幕快照 2018-05-07 下午5.10.59.png