开启博客之旅

        从事开发也有5年时间了,写过c和c++,写过html和js,后来加入.net阵营,写了一段时间的webform和winform之后,开始接触linq、entity、wcf、wpf,最近又开始写mvc,同时也在研究php的框架。长时间以来,经常会遇到这样的情景:在某项目中,使用了一些新了解到的技术,完美的解决了问题。后来遇到类似的问题时,会想到之前的方案。但是,由于项目数量较多,常常会忘记之前的做法,甚至找不到曾经在哪个项目中使用了此方法。带来的困扰就是,写过的东西由于遗忘,只能花不少的时间去之前的代码海洋里寻找解决方案。另外一方面,任何技术、任何语言如果两年不使用,基本也就忘记的差不多了,当再次拾起时,就会有些吃力。这个时候总会想到,如果之前将所学、所做、所研究的成果记录下来,以备后查该多好。

        一直有写博客的想法,怎奈抽不出时间(其实还是懒惰)。每每遇到问题无法解决,总是来csdn看看高手们如何处理。正是由于有这些精英们宝贵的分享经验,才使开发变得轻松,学习一门新的技术变得不那么可怕。作为程序员,代码重用是非常重要的,项目中、项目间的重用只是小范围、全人类的代码重用才是最优化的方案,虽然这不太可能。但是,对于技术的探求,所有开发人员都是一样的,那么如果写下来些心得,在提醒自己不要忘记一些重要知识和巧妙的解决方案的同时,还能分享给更多的人,岂不快哉!

        于是,我终于来了,在这个汇聚了全国开发精英的地方,记录自己的点滴,分享自己的心得。

Security-feature-detection-system 安全检测系统 简介 安全检测系统-多目标识别(YOLOv5)和人脸识别(Facenet)快速部署系统。 功能上:本项目使用YOLOv5实现多目标识别,使用Facenet实现人脸识别,最终需要人脸和此人应具备的多目标同时满足才能通过安全检测,部署上:使用pyqt5实现前端可视化,在前端页面运行YOLOv5多目标识别系统(将模型运行封装到Qt中),使用Docker封装人脸识别后端系统,使用网络请求等包实现前后端交互 案例:进行多目标识别的同时,进行人脸识别,前端系统发送请求,携带参数到后端进行人脸识别,最终返回人脸识别结果,获取人脸识别结果后,检索该成员应具备的多目标特征,与YOLOv5多目标识别的实际结果进行比对,若无误则通过安全检测。 根据原作 https://pan.quark.cn/s/9784cdf4abfd 的源码改编 项目背景 出于一些比赛的需要,以及逃离懵懂状态开始探索,我于2023.12~2024.1(大二上)开始一些CV、LLM项目的研究,苦于能力有限,当时大部分的项目都是依托开源搭建而来,诸如本项目就是依托开源的Compreface和Yolov5搭建,我只不过做了缝合的工作,所以在此必须提及这两个项目的巨大贡献:https://.com/exadel-inc/CompreFace https://.com/ultralytics/yolov5 今天是2024.7.11(大二下暑假),时隔半年我才开始这个项目的开源工作是因为,半年前的水平有限,虽然自己能实现项目的运作,但是恐很多细节介绍不好,当然本文自发出,后续我还会跟进,欢迎指正:22012100039@stu.xidian.edu.c...
使用教程: https://pan.quark.cn/s/c0f2b4acdf83,有不会的再问我  功能介绍: 用户输入人脸照片,程序从照片库中选出10张最相似人脸照片输出在文件夹中,并且给出这十张人脸与输入人脸的相似度值。 照片库可以增删 调节相似度阈值可调节 自定义UI操作界面 视频演示: [[项目分享]基于OpenCV的人脸集合相似度检测系统(源码&UI&教程)哔哩哔哩bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1Wa41137CW/?vd_source=bc9aec86d164b67a7004b996143742dc) 图片演示: png png 人脸相似度对比原理: 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,与前一步文件夹里面的图片比对,返回最接近的结果。 使用到的第三方模块和模型: 1、模块:os,dlib,glob,numpy; 2、模型:人脸关键点检测器,人脸识别模型。 导入需要的模型。 这里解释一下两个dat文件: 它们的本质是参数值(即神经网络的权重)。 人脸识别算是深度学习的一个应用,事先需要经过大量的人脸图像来训练。 参考该博客,设计一个神经网络结构,来“记住”人类的脸。 对于神经网络来说,即便是同样的结构,不同的参数也会导致识别的东西不一样。 在这里,这两个参数文件就对应了不同的功能(它们对应的神经网络结构也不同): shapepredictor.dat这个是为了检测人脸的关键点,比如眼睛,嘴巴等等;dlibface_recognition.dat是在前面检测关键点的基础上,生成人脸的特征值。 所以后面使用dlib模块的时...
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