python+opencv人脸识别门禁系统

时间: 2023-07-24 08:06:15 浏览: 82
很高兴回答你关于Python和OpenCV人脸识别门禁系统的问题!要实现这样的系统,你需要使用OpenCV库中的人脸识别功能和Python编程语言。 首先,你需要安装OpenCV库。你可以使用以下命令在Python环境中安装它: ``` pip install opencv-python ``` 安装完成后,你可以导入OpenCV库并使用其人脸识别功能。以下是一个简单的示例代码: ```python import cv2 # 加载人脸识别器 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml') # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 读取摄像头图像 ret, frame = cap.read() # 将图像转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用人脸识别器检测人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30)) # 在图像上标记检测到的人脸 for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 3) # 显示图像 cv2.imshow('Face Recognition', frame) # 按下 'q' 键退出 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头和关闭窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 这段代码使用摄像头读取图像,并通过人脸识别器检测人脸。检测到的人脸会在图像上用绿色矩形标记出来。按下 'q' 键可以退出程序。 你可以根据你的需求进一步扩展这个基本的示例,例如添加身份验证功能、与门禁系统的集成等。 希望这个示例对你有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。

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人脸识别门禁系统主要分为以下几个步骤: 1. 采集人脸数据:使用摄像头采集人脸数据,包括正面、侧面、斜视等角度的照片,并将这些数据存储在数据库中。 2. 人脸识别:使用OpenCV库中的人脸识别算法对人脸进行识别,判断是否为已经存储在数据库中的人脸数据。 3. 控制门禁:如果人脸识别结果是已经授权的用户,则开启门禁通过;否则,门禁保持关闭状态。 以下是一个基于Python和OpenCV的人脸识别门禁系统的设计和实现: 1. 安装OpenCV库:使用pip命令安装OpenCV库,命令为:pip install opencv-python。 2. 收集人脸数据:使用摄像头采集人脸数据。可以使用OpenCV库中的cv2.VideoCapture函数来获取摄像头捕获的视频流,使用cv2.imshow函数显示视频流。可以使用cv2.CascadeClassifier函数来检测人脸,并使用cv2.rectangle函数在图像上标记出人脸位置,然后使用cv2.imwrite函数保存人脸图像。 3. 创建人脸数据库:使用Python中的sqlite3库创建一个sqlite3数据库,用于存储已经采集到的人脸数据。可以使用sqlite3库中的execute函数执行SQL语句来创建数据库表格。 4. 人脸识别:使用OpenCV库中的人脸识别算法进行人脸识别。可以使用cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create函数创建一个LBPH人脸识别器,并使用train函数训练识别器。在识别过程中,可以使用detectMultiScale函数检测人脸,并使用predict函数对人脸进行识别。 5. 控制门禁:如果人脸识别结果是已经授权的用户,则开启门禁通过;否则,门禁保持关闭状态。 代码示例: python import cv2 import sqlite3 # 定义摄像头编号 camera_port = 0 # 定义人脸检测器 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') # 定义LBPH人脸识别器 recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() # 创建人脸数据库 def create_database(): conn = sqlite3.connect('face.db') c = conn.cursor() c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS faces (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, name TEXT NOT NULL, image BLOB NOT NULL)''') conn.commit() conn.close() # 添加人脸数据到数据库 def add_face(name, image): conn = sqlite3.connect('face.db') c = conn.cursor() c.execute("INSERT INTO faces (name, image) VALUES (?, ?)", (name, image)) conn.commit() conn.close() # 从数据库中获取人脸数据 def get_faces(): conn = sqlite3.connect('face.db') c = conn.cursor() c.execute("SELECT * FROM faces") rows = c.fetchall() conn.close() return rows # 训练人脸识别器 def train_recognizer(faces): images = [] labels = [] for id, name, image in faces: # 转换为灰度图像 gray_image = cv2.cvtColor(cv2.imdecode(image, cv2.IMREAD_GRAYSCALE), cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 检测人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_image, 1.3, 5) for (x, y, w, h) in faces: # 裁剪人脸图像 face = gray_image[y:y+h, x:x+w] # 添加到训练集中 images.append(face) labels.append(id) # 训练识别器 recognizer.train(images, np.array(labels)) # 人脸识别 def recognize_face(): # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(camera_port) while True: # 读取视频帧 ret, frame = cap.read() # 转换为灰度图像 gray_image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_image, 1.3, 5) for (x, y, w, h) in faces: # 裁剪人脸图像 face = gray_image[y:y+h, x:x+w] # 进行识别 id, confidence = recognizer.predict(face) # 如果置信度小于50,则认为识别成功 if confidence < 50: # 获取数据库中对应的人脸数据 conn = sqlite3.connect('face.db') c = conn.cursor() c.execute("SELECT * FROM faces WHERE id=?", (id,)) row = c.fetchone() conn.close() # 显示识别结果 cv2.putText(frame, row[1], (x, y-20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 控制门禁 open_door() else: # 显示识别失败的结果 cv2.putText(frame, 'Unknown', (x, y-20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2) # 显示视频帧 cv2.imshow('Face Recognition', frame) # 等待按键操作 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头 cap.release() cv2.destroyAllWindows() # 控制门禁 def open_door(): pass # 主函数 if __name__ == '__main__': create_database() # 添加人脸数据到数据库 add_face('Tom', cv2.imencode('.jpg', cv2.imread('tom.jpg'))[1].tostring()) add_face('Jerry', cv2.imencode('.jpg', cv2.imread('jerry.jpg'))[1].tostring()) # 获取人脸数据 faces = get_faces() # 训练识别器 train_recognizer(faces) # 开始人脸识别 recognize_face() 在上面的代码示例中,我们首先创建了一个sqlite3数据库,用于存储人脸数据。然后,我们使用摄像头采集人脸数据,并将人脸数据添加到数据库中。接着,我们获取人脸数据,并使用训练数据训练了一个LBPH人脸识别器。最后,我们使用摄像头进行人脸识别,如果识别成功则开启门禁通过。
人脸识别门禁系统是一种基于人脸识别技术的智能门禁系统,其可通过对人脸进行采集、识别和比对,实现对门禁的控制和管理。本文将详细阐述基于python+openCV+dlib+mysql的人脸识别门禁系统的设计与实现。 一、技术选型 本系统主要采用以下技术: 1. Python:作为主要编程语言,用于实现整个系统的逻辑控制和算法设计。 2. OpenCV:作为图像处理库,用于实现人脸检测、特征提取和人脸识别等核心功能。 3. Dlib:作为人脸识别库,用于实现人脸特征点检测和人脸识别等功能。 4. MySQL:作为数据库系统,用于存储人脸特征和相关信息。 二、系统设计 本系统主要包括以下功能模块: 1. 人脸采集模块:用于采集用户的人脸图像,并将其存储到本地或远程数据库中。 2. 人脸检测模块:用于检测人脸区域,提取人脸特征,并将其存储到数据库中。 3. 人脸识别模块:用于识别用户的人脸特征,并与数据库中的人脸特征进行比对,以确定用户身份。 4. 门禁控制模块:根据用户身份结果,控制门禁的开关。 5. 数据库管理模块:用于管理数据库中的人脸特征和相关信息。 三、系统实现 1. 人脸采集模块 人脸采集模块主要是通过摄像头对用户的人脸进行拍摄和保存。代码如下: python import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() cv2.imshow("capture", frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): #按q键退出 cv2.imwrite("face.jpg", frame) #保存人脸图像 break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 2. 人脸检测模块 人脸检测模块主要是通过OpenCV中的CascadeClassifier类进行人脸检测,再通过Dlib中的shape_predictor类进行人脸特征点检测和特征提取。代码如下: python import cv2 import dlib detector = dlib.get_frontal_face_detector() #人脸检测器 predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") #特征点检测器 img = cv2.imread("face.jpg") #读取人脸图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换为灰度图像 faces = detector(gray, 0) #检测人脸 for face in faces: landmarks = predictor(gray, face) #检测特征点 for n in range(68): x = landmarks.part(n).x y = landmarks.part(n).y cv2.circle(img, (x, y), 2, (0, 255, 0), -1) #绘制特征点 cv2.imshow("face", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 3. 人脸识别模块 人脸识别模块主要是通过Dlib中的face_recognition类进行人脸特征提取和比对。代码如下: python import face_recognition known_image = face_recognition.load_image_file("known_face.jpg") #读取已知的人脸图像 unknown_image = face_recognition.load_image_file("unknown_face.jpg") #读取待识别的人脸图像 known_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0] #提取已知人脸的特征 unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0] #提取待识别人脸的特征 results = face_recognition.compare_faces([known_encoding], unknown_encoding) #比对人脸特征 if results[0]: print("Match") else: print("No match") 4. 门禁控制模块 门禁控制模块主要是通过GPIO控制门禁的开关。代码如下: python import RPi.GPIO as GPIO import time GPIO.setmode(GPIO.BOARD) GPIO.setup(11, GPIO.OUT) GPIO.output(11, GPIO.HIGH) #开门 time.sleep(5) #等待5秒 GPIO.output(11, GPIO.LOW) #关门 GPIO.cleanup() #清理GPIO资源 5. 数据库管理模块 数据库管理模块主要是通过MySQLdb模块实现对MySQL数据库的连接和操作,包括新建数据库、新建表、插入数据、查询数据等。代码如下: python import MySQLdb #连接数据库 conn = MySQLdb.connect(host="localhost", user="root", passwd="123456", db="test", charset="utf8") #新建表 cursor = conn.cursor() sql = "CREATE TABLE face (id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, name varchar(50) NOT NULL, encoding text NOT NULL, PRIMARY KEY (id)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;" cursor.execute(sql) #插入数据 name = "张三" encoding = "0.1,0.2,0.3,0.4" sql = "INSERT INTO face (name, encoding) VALUES (%s, %s)" cursor.execute(sql, (name, encoding)) conn.commit() #查询数据 sql = "SELECT * FROM face WHERE name=%s" cursor.execute(sql, (name,)) result = cursor.fetchone() print(result) cursor.close() conn.close() 四、总结 本文主要介绍了基于python+openCV+dlib+mysql的人脸识别门禁系统的设计与实现。该系统主要采用了Python作为主要编程语言,OpenCV、Dlib作为图像处理和人脸识别库,MySQL作为数据库系统。通过对这些技术的应用,实现了人脸采集、检测、识别和门禁控制等核心功能。该系统可以应用于各类场景的门禁控制和身份验证,具有较高的实用价值。
要使用OpenCV实现人脸识别门禁系统,可以按照以下步骤进行: 1. 收集训练数据:收集多个人的照片,并将其保存在一个文件夹中。每个人应该有多张不同角度和光线条件下的照片。 2. 训练人脸识别模型:使用OpenCV的人脸识别器(如Eigenfaces、Fisherfaces或LBPH)对训练数据进行训练,以创建一个人脸识别模型。 3. 捕捉视频流:使用OpenCV捕捉视频流,例如从门禁摄像头。 4. 人脸检测:对每一帧图像进行人脸检测,使用OpenCV的人脸检测器(如Haar Cascade、LBP Cascade或Deep Learning-based detectors)。 5. 人脸识别:对于检测到的每个人脸,使用训练好的人脸识别器进行识别。 6. 控制门禁:根据识别结果,控制门禁开关。 以下是一个简单的代码示例,展示人脸识别门禁系统的实现: python import cv2 # 加载训练数据和识别器模型 recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.read('trainer.yml') cascadePath = "haarcascade_frontalface_default.xml" faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascadePath) # 打开摄像头 cam = cv2.VideoCapture(0) # 控制门禁的函数 def open_door(): # 控制门禁开关的代码 pass while True: # 读取视频流中的帧 ret, frame = cam.read() # 转为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人脸 faces = faceCascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5) # 对每个检测到的人脸进行识别 for (x, y, w, h) in faces: # 识别人脸 id, confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h, x:x+w]) # 如果识别结果可靠,打开门禁 if confidence < 100: open_door() # 在人脸周围绘制矩形框 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow('frame', frame) # 如果按下q键,退出循环 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头 cam.release() # 关闭所有窗口 cv2.destroyAllWindows() 请注意,这只是一个简单的示例,实际的门禁系统需要考虑更多的因素,例如安全性和稳定性。
人脸识别系统是一种基于人脸图像识别技术的智能识别系统,能够通过扫描和分析人脸特征来进行身份验证或识别。而人脸识别系统与门禁系统结合,可以实现更安全、便捷的门禁管理。 使用Python搭建人脸识别系统的门禁系统具体步骤如下: 1. 数据采集:利用摄像头采集人脸图像,同时保存每个人的相关信息,如姓名、ID等。 2. 人脸检测:使用Python中的人脸检测库,比如OpenCV,来进行人脸检测,找到图像中的人脸位置。 3. 人脸特征提取:利用人脸识别算法,如特征点提取算法或深度学习算法,对检测到的人脸进行特征提取。 4. 特征存储:将每个人脸的特征数据与其相关信息进行关联,并保存在数据库中,方便后续的识别比对。 5. 人脸识别:在门禁系统中,当有人进入时,系统会实时采集到人脸图像,并进行人脸识别比对,通过与之前保存的特征数据进行对比,以确定是否为系统中已注册的用户。 6. 门禁控制:如果识别结果为已注册用户,则系统会打开门禁设备,允许其进入;否则,门禁设备会保持关闭状态,拒绝其进入。 人脸识别系统的门禁系统具有以下优点: 1. 高安全性:通过人脸特征进行身份认证,相较于传统的卡片或密码等方式,更难被冒用。 2. 便捷快速:只需一次拍摄人脸图像,系统即可快速识别,无需额外携带卡片或记忆密码。 3. 实时监控:系统可实时监测门禁区域,及时发现异常情况,保障安全性。 4. 管理方便:通过数据库管理人脸特征和相关信息,可以灵活地增加、删除和修改用户信息。 总之,人脸识别系统的门禁系统通过结合人脸识别技术与Python编程实现,为门禁管理带来更高的安全性和便捷性。
人脸识别门禁系统是一种基于人脸识别技术的门禁系统,可以通过摄像头采集人脸图像,对比数据库中的人脸信息,实现自动开门或拒绝进入的功能。Python作为一种高级编程语言,也可以用来实现人脸识别门禁系统。下面是一个简单的Python人脸识别门禁系统代码示例: import cv2 import numpy as np import os # 加载人脸识别模型 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') # 加载人脸识别模型 recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.read("trainer.yml") # 加载人脸标签 labels = {} with open("labels.txt", "r") as f: lines = f.readlines() for line in lines: label, name = line.strip().split(",") labels[int(label)] = name # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 读取摄像头图像 ret, frame = cap.read() # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.5, minNeighbors=5) # 遍历每个人脸 for (x, y, w, h) in faces: # 绘制人脸矩形框 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 识别人脸 roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w] id_, confidence = recognizer.predict(roi_gray) # 判断是否识别成功 if confidence < 70: name = labels[id_] cv2.putText(frame, name, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA) else: cv2.putText(frame, "Unknown", (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2, cv2.LINE_AA) # 显示图像 cv2.imshow('frame', frame) # 按下q键退出 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头 cap.release() # 关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 这段代码使用OpenCV库实现了人脸识别门禁系统的基本功能,包括人脸检测、人脸识别、标签读取等。但是这只是一个简单的示例,实际的人脸识别门禁系统需要更加完善的功能和安全性保障。如果您需要开发一个真正的人脸识别门禁系统,建议您寻求专业的技术支持。
人脸识别门禁系统是通过使用树莓派作为终端处理器,使用OpenCV进行人脸识别的一种功能实现。该系统主要包括管理员登录、录入人脸和识别人脸三个功能。管理员可以通过输入用户名和密码登录到管理界面,在管理界面中可以录入人脸信息,包括人脸检测、捕获人脸和人脸训练。最后,通过人脸识别实现开门功能。这个系统的源码可以在Python人脸识别门禁管理系统中下载到。 与传统的人脸检测相比,该系统使用了基于OpenCV的RetinaFace ArcFace模型,可以更准确地检测人脸。通过调整参数,该模型可以在较短的时间内实现人脸检测结果,支持300x300大小的输入图像。 此外,还有其他人脸识别门禁系统版本提供的功能,如人脸考勤、人脸打卡、宿舍管理和人脸信息管理系统等,可以根据需求选择适合自己的版本。 总结来说,人脸识别门禁系统是基于OpenCV和Python开发的一种实现特定人脸开门功能的系统,通过树莓派作为终端处理器,利用人脸识别技术实现对门禁的控制。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [Python人脸识别的门禁管理系统源码,基于OpenCV+PyQt5,带图形界面](https://blog.csdn.net/weixin_42756970/article/details/128581456)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [人脸识别 宿舍门禁系统(python qt opencv带数据库)](https://blog.csdn.net/qq_26696715/article/details/109890766)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
### 回答1: OpenCV是一个流行的计算机视觉库,可以使用Python编程语言进行人脸识别。人脸识别是一种基于图像处理和模式识别的技术,可以识别图像或视频中的人脸,并进行分类、识别、跟踪等操作。在Python中使用OpenCV进行人脸识别,需要掌握一些基本的图像处理和机器学习知识,例如图像预处理、特征提取、分类器训练等。通过使用OpenCV和Python,可以实现高效、准确的人脸识别应用,例如人脸识别门禁系统、人脸识别支付等。 ### 回答2: OpenCV是一个基于开源发行提供了各种计算机视觉和机器学习功能的跨平台计算机视觉库。在OpenCV中,通过使用Haar-like特征和级联分类器的方法可以很容易地实现人脸识别,这种技术也被称为人脸检测。 使用Python编程语言和OpenCV库可以实现通过摄像头或者图片中检测人脸并确定人脸的位置。首先,需要从OpenCV中调用级联分类的分类器(Cascade Classifiers),这些分类器是预先培训的,并使用Haar-like特征检测人脸。 使用分类器进行人脸识别需要构建人脸识别器。该识别器从分类器中调用detectMultiScale()函数来捕捉已经训练好的特征,该特征可以检测到眼睛、鼻子等人脸特征。提取特征后,每一个匹配的区域都被认定为人脸的位置,通过重新调整图像大小来统一所有人脸的大小。 通过Python编程语言和OpenCV库,可以快速实现人脸识别技术。人脸检测是许多现代应用程序(比如安全技术、个人验证、社交媒体)的基础,同时这种技术也是计算机视觉和机器学习领域的一个重要研究方向。近年来,不断涌现的新技术不仅增强了人脸识别技术的实用性,同时也加快了识别速度、提高了识别准确度,展示了该技术的广泛应用前景。 ### 回答3: OpenCV(Open Source Computer Vision)是一种开源计算机视觉库,它提供了用于图像和视频处理、物体识别、人脸识别等应用的工具和库。这个库主要支持C、C++、Python、Java和MATLAB等语言,为不同的开发人员提供了更好的选择。在最近的几年中,OpenCV和Python的结合变得越来越流行,并受到了业内许多开发人员的青睐。 人脸识别是计算机视觉领域的一个主要应用,它旨在识别图像或视频中存在的人脸。OpenCV提供了许多人脸检测的算法,包括Haar级联检测器和LBP级联检测器等。这些算法可以在Python中进行调用,并用于执行人脸识别任务。 下面是一些Python中使用OpenCV进行人脸识别的主要点: 1. 导入OpenCV和必要的库:使用import语句导入OpenCV和其他Python库(如numpy和matplotlib)。 2. 准备数据集:准备包含人脸的图像数据集,通常包括文件夹中的多个图像(至少两个)。 3. 加载分类器:现成的Haar级联检测器和LBP级联检测器等分类器已经在OpenCV中实现,用于人脸检测和识别。 4. 为人脸检测设置参数:这涉及许多参数,如检测器的比例因子、邻居数等。 5. 实施人脸检测:使用detectMultiScale函数查找人脸。 6. 获取ROI(Region of Interest)并将其调整为标准大小:用于将来与其他人脸进行比较和识别。 7. 识别人脸:使用训练的分类器将人脸与特定的标识符(例如姓名或ID)进行匹配。 8. 输出结果: 输出人脸匹配结果,可能包括识别的姓名或ID。 总之,Python和OpenCV能够提供人脸识别功能,实现方法简单易懂,只需要按照顺序执行上述步骤即可。这对于需要快速实现人脸识别功能的开发人员,是一种极具便利和效率的选择。

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