人脸采集(上传图片)

本文介绍了使用微信小程序进行人脸采集的过程,通过PHP后端处理图片上传,包括设置上传限制、保存路径等,并将图片转换为base64编码用于人脸识别。尽管在实现过程中遇到一些问题,但最终成功完成。作者认为多做此类实践可以提高技能水平。

最近一直在做人脸采集,上传图片。虽然中间有一些小错误,但是都可以通过别人和老师的帮忙,勉强做出来。

public function upload($id=''){
      $no = M('student')->where("id={$id}")->getField('no');
      $dir = "./Uploads/";//上传文件路径
      $upload = new \Think\Upload();// 实例化上传类
      $upload->maxSize = 2048000 ;// 设置附件上传大小
      $upload->exts = array('jpg', 'gif', 'png', 'jpeg');// 设置附件上传类型
      $upload->saveName = $no;
      $upload->replace = true;
      $upload->autoSub = false;
      $upload->rootPath = $dir; // 设置附件上传根目录
      // 上传单个文件
      $info = $upload->uploadOne($_FILES['file']);
      if(!$info) {// 上传错误提示错误信息
          return $this->ajaxReturn(array('error'=>true,'msg'=>$upload->getError()));
      }else{// 上传

### 人脸采集图片大小限制及其优化策略 在大规模人脸识别系统中,人脸采集图片的大小直接影响系统的存储成本、传输效率以及检索性能。根据已有案例分析,可以得出以下结论: #### 图片大小与存储需求的关系 在一个具体项目实例中提到,每天约有2000万张人脸抓拍图被处理,每张图片平均约为30KB[^1]。这意味着每日新增数据量大约为60GB(2000万 × 30KB)。考虑到数据需保存一年的时间跨度,总存储需求将达到惊人的7.2TB(60GB × 365天),这还不包括冗余备份和其他元数据。 #### 特征提取后的压缩效果 通过特征提取技术,原始图片能够显著减小其表示形式的空间占用率。例如,在同一项目中描述的人脸特征向量仅占用了约600字节的空间。相比于原图尺寸(30KB),这种压缩比例接近于50倍以上。因此,采用特征库而非全量图片的方式进行长期存储是一种有效的优化手段。 #### 存储架构的选择影响最大容量规划 当面对如此庞大的数据体量时,传统的单一节点部署显然无法满足需求。以配备128GB RAM 的服务器为例,即使将三分之一资源分配给内存文件系统用于高速索引操作,也仅仅能容纳不到40GB 数据片段[^2]。按照前述每月生成350GB 特征值计算,则至少需要九台设备协同工作才能完成基础支撑任务。 #### 高效分布式文件系统助力解决难题 针对更大规模的数据管理挑战,Lustre 文件系统展现出了卓越的能力表现。它不仅具备出色的稳定性和高性能特点,而且已经被广泛应用于AI模型训练领域当中[^3]。借助 Lustre 构建起来的大规模集群环境不仅可以轻松应对 PB 级别的海量资料存取请求,同时也可通过合理配置缓存机制进一步提升热点区域读写速度. #### 微型控制器单元(MCU)端预处理降低带宽压力 除了后台基础设施层面的努力之外,在前端设备侧同样存在诸多可行的技术路径帮助缓解网络瓶颈现象。比如利用 ESP32-CAM 类型硬件设施执行初步筛选作业之后再上传精简版成果至云端服务平台就是一个不错的选择方案之一[^4] 。这种方式能够在源头处减少不必要的流量浪费情况发生几率的同时还兼顾到了实时性要求较高的应用场景特性。 ```python import base64 from picamera import PiCamera import paho.mqtt.client as mqtt def capture_and_send(): camera = PiCamera() image_path = '/tmp/image.jpg' # Capture Image camera.capture(image_path) with open(image_path, 'rb') as img_file: encoded_string = base64.b64encode(img_file.read()).decode('utf-8') client = mqtt.Client() client.connect("mqtt.example.com", 1883, 60) client.publish("home/cameras/feed", payload=encoded_string, qos=0, retain=False) capture_and_send() ``` 上述代码展示了如何使用树莓派配合Pi Camera模块捕获图像并将其转换成Base64字符串后发送到MQTT Broker的过程。这种方法特别适合那些希望通过低功耗嵌入式装置实现远程监控目的场合下的实践参考价值较高。 ---
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