DeepFace.verify(img1_path=img1_path, img2_path=img2_path, enforce_detection=False, model=net, histogram=histogram, grayscale=False, pose_estimator=pose_estimator, landmarks=landmarks) 什么意思

时间: 2024-04-02 16:37:23 浏览: 16
这段代码使用DeepFace库中的verify()函数来比较两张人脸照片的相似度。该函数接受以下参数： - img1_path: 第一张人脸照片的路径； - img2_path: 第二张人脸照片的路径； - enforce_detection: 是否强制检测到人脸。如果为True，则会在照片中检测到人脸后才会进行比较。如果为False，则不会强制检测到人脸，直接进行比较； - model: 人脸识别模型。如果为None，则使用默认的人脸识别模型； - histogram: 是否使用直方图对比。如果为True，则使用直方图对比来计算相似度。如果为False，则使用DeepFace库提供的模型计算相似度； - grayscale: 是否将图片转化为灰度图。如果为True，则将图片转化为灰度图再进行比较。如果为False，则使用彩色图片进行比较； - pose_estimator: 用于估计人脸姿态的模型。如果为None，则使用默认的姿态估计模型； - landmarks: 人脸关键点检测模型。如果为None，则使用默认的人脸关键点检测模型。 该函数会返回一个浮点数，表示两张人脸照片的相似度。相似度越高，表示两张照片中的人脸越相似。
相关问题

Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject\face\verifyapi.py", line 17, in <module> print(verify(r'static/picture/11.jpg',r'static/temp/11.jpg')) File "D:\pythonProject\face\verifyapi.py", line 7, in verify result = DeepFace.verify(img1_path=img1_path, img2_path=img2_path, enforce_detection=False, model=net, File "D:\pythonProject\face\deepface\DeepFace.py", line 153, in verify img1_objs = functions.extract_faces( File "D:\pythonProject\face\deepface\commons\functions.py", line 201, in extract_faces face_alignment = FaceAlignment(LandmarksType._2D, flip_input=False, device='cuda') File "D:\anaconda3\lib\enum.py", line 429, in getattr raise AttributeError(name) from None AttributeError: _2D 怎么解决

这个错误提示是因为枚举类型 LandmarksType 中没有属性名为 '_2D' 的成员。在调用 FaceAlignment 函数时，第一个参数应该传入 LandmarksType 枚举类型的成员，指定使用的人脸关键点检测算法。 解决方法是检查传入的参数值是否正确，可以参考相关文档或示例代码确认正确的参数值。如果不确定可以尝试省略这个参数，让函数使用默认值。同时，也需要检查是否已经正确安装了必要的依赖库和模型文件。

row.record_status == 1 && $store.User.baseInfo.power == 2 && row.verify_status == 0 || row.verify_status == 3

这是一个条件表达式，包含了多个条件判断。根据给出的条件，我可以解释一下它的含义： 1. `row.record_status == 1`：判断 `row` 的 `record_status` 是否等于 1。 2. `$store.User.baseInfo.power == 2`：判断 `$store.User.baseInfo.power` 是否等于 2。 3. `row.verify_status == 0`：判断 `row` 的 `verify_status` 是否等于 0。 4. `row.verify_status == 3`：判断 `row` 的 `verify_status` 是否等于 3。 整个条件表达式使用了逻辑运算符来组合这些条件： - `&&`：逻辑与运算符，表示同时满足前后两个条件。 - `||`：逻辑或运算符，表示满足前后两个条件中的任意一个即可。 因此，整个条件表达式的含义是：当 `row.record_status` 等于 1 并且 `$store.User.baseInfo.power` 等于 2，并且 `row.verify_status` 等于 0 或者 `row.verify_status` 等于 3 时，条件判断结果为真。

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该目录下包含了实施ISO/IEC DIS 13818-2标准的源程序。它可以将为压缩的图像 转化成MPEG-1和MPEG-2视频编码流，同时也可以进行逆变换。 doc/目录下的mpeg2enc.doc和mpeg2dec.doc文件包含了关于解码器的进一步的信...

改进以下代码 def clone(self, project_id, branch, to_path, contents): """ :param project_id: 项目Id :return: """ project = start._get_project(project_id) ssh_url = project.ssh_url_to_repo project_name = str(ssh_url).split('/')[-1].replace('.git','') goto_path = start._get_full_path(to_path,project_name) start._makedirs(goto_path) retcode = subprocess.call("export GIT_SSL_NO_VERIFY=1 && git clone -b {0} {1} {2}".format(branch, ssh_url, goto_path), shell=True) commitid = subprocess.check_output("cd {}/{} && git rev-parse HEAD".format(to_path,project_name), shell=True,cwd=goto_path) start.lib_commitid(contents,project_name,branch,commitid) return retcode

这段代码是一个Git仓库的克隆方法，它接收四个参数：project_id表示项目ID，branch表示要克隆的分支，to_path表示克隆到的目标路径，contents表示要记录的提交信息。 这段代码的实现比较简单，主要是使用git clone...

将下面代码改为GO代码host = 'https://kuaidi100.market.alicloudapi.com' path = '/getExpress' method = 'GET' appcode = '你自己的AppCode' querys = 'NO=12345678&TYPE=yuantong' bodys = {} url = host + path + '?' + querys request = urllib2.Request(url) request.add_header('Authorization', 'APPCODE ' + appcode) ctx = ssl.create_default_context() ctx.check_hostname = False ctx.verify_mode = ssl.CERT_NONE response = urllib2.urlopen(request, context=ctx) content = response.read() if (content): print(content)

path := "/getExpress" method := "GET" appcode := "你自己的AppCode" querys := "NO=12345678&TYPE=yuantong" url := host + path + "?" + querys req, err := http.NewRequest(method, url, nil) if err ...

import requests import json import ssl # 证书路径 client_cert = '/path/to/client.crt' client_key = '/path/to/client.key' ca_cert = '/path/to/ca.crt' # URL url = 'https://example.com/api' # Payload payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} # SSL证书验证 ssl_context = ssl.create_default_context(purpose=ssl.Purpose.SERVER_AUTH, cafile=ca_cert) ssl_context.load_cert_chain(certfile=client_cert, keyfile=client_key) # 发送请求 response = requests.post(url, data=json.dumps(payload), headers={'Content-Type': 'application/json'}, verify=ca_cert, cert=(client_cert, client_key), timeout=10) # 输出响应结果 print(response.status_code) print(response.text) 如果证书都是pem格式 是否可以

是的，如果证书文件都是 PEM 格式的，可以直接使用上述代码进行 SSL 证书验证。在 load_cert_chain 方法中，将 certfile 和 ...如果没有 CA 证书，可以将 verify 参数设置为 False，但这不是一种安全的方式。

#!/usr/bin/env python #coding: utf-8 import os from time import time from datetime import datetime from netmiko import ConnectHandler from openpyxl import Workbook from openpyxl import load_workbook def read_device_excel( ): ip_list = [] wb1 = load_workbook('E:\/Users/Wayne_Peng/Desktop/cs_lab.xlsx') ws1 = wb1.get_sheet_by_name("Sheet1") for cow_num in range(2,ws1.max_row+1): ipaddr = ws1["a"+str(cow_num)].value ip_list.append(ipaddr) return ip_list def get_config(ipaddr): session = ConnectHandler(device_type="huawei", ip=ipaddr, username="mtlops", password="cisco,123", banner_timeout=300) print("connecting to "+ ipaddr) print ("---- Getting HUAWEI configuration from {}-----------".format(ipaddr)) # config_data = session.send_command('screen-length 0 temporary') # config_data = session.send_command('dis cu | no-more ') # command = 'display version | display cpu-usage | display memory-usage' # config_data = session.send_command(command) commands = ['display version', 'display cpu-usage', 'display memory-usage'] config_data = '' for cmd in commands: output = session.send_command_timing(cmd) config_data += f'{cmd}\n{output}\n' session.disconnect() return config_data def write_config_to_file(config_data,ipaddr): now = datetime.now() date= "%s-%s-%s"%(now.year,now.month,now.day) time_now = "%s-%s"%(now.hour,now.minute) #---- Write out configuration information to file config_path = 'E:\/Users/Wayne_Peng/Desktop/' +date verify_path = os.path.exists(config_path) if not verify_path: os.makedirs(config_path) config_filename = config_path+"/"+'config_' + ipaddr +"_"+date+"_" + time_now # Important - create unique configuration file name print ('---- Writing configuration: ', config_filename) with open( config_filename, "w",encoding='utf-8' ) as config_out: config_out.write( config_data ) return def main(): starting_time = time() ip_list = read_device_excel() for ipaddr in ip_list: hwconfig = get_config(ipaddr) write_config_to_file(hwconfig,ipaddr) print ('\n---- End get config threading, elapsed time=', time() - starting_time) #======================================== # Get config of HUAWEI #======================================== if __name__ == '__main__': main() 加一段gevent，def run_gevent(）

for cow_num in range(2,ws1.max_row+1): ipaddr = ws1["a"+str(cow_num)].value ip_list.append(ipaddr) return ip_list def get_config(ipaddr): session = ConnectHandler(device_type="huawei", ip=ip...

url = 'http://xxfb.mwr.cn/sq_dxsk.html' js = requests.post(url, verify=False).json() reservoir_info = dict(js)["result"]["data"]

response = requests.post(url, verify=False) js = response.json() reservoir_info = js["result"]["data"] 请注意，为了获取正确的数据，请确保您已安装并导入了requests库。此外，verify=False参数用于...

def train(model, train_loader, criterion, optimizer): model.train() train_loss = 0.0 train_acc = 0.0 for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) train_acc += torch.sum(preds == labels.data) train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset) train_acc = train_acc.double() / len(train_loader.dataset) return train_loss, train_acc def test(model, verify_loader, criterion): model.eval() test_loss = 0.0 test_acc = 0.0 with torch.no_grad(): for i, (inputs, labels) in enumerate(test_loader): outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) test_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) test_acc += torch.sum(preds == labels.data) test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset) test_acc = test_acc.double() / len(test_loader.dataset) return test_loss, test_acc # Instantiate the model model = CNN() # Define the loss function and optimizer criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # Instantiate the data loaders train_dataset = MyDataset1('1MATRICE') train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=5, shuffle=True) test_dataset = MyDataset2('2MATRICE') test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=5, shuffle=False) train_losses, train_accs, test_losses, test_accs = [], [], [], [] for epoch in range(500): train_loss, train_acc = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_acc = test(model, test_loader, criterion) train_losses.append(train_loss) train_accs.append(train_acc) test_losses.append(test_loss) test_accs.append(test_acc) print('Epoch: {} Train Loss: {:.4f} Train Acc: {:.4f} Test Loss: {:.4f} Test Acc: {:.4f}'.format( epoch, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc))

这是一个基于PyTorch框架的CNN模型的训练过程。代码中定义了两个函数：train和test，分别用于训练模型和测试模型。 在训练过程中，首先将模型设置为训练模式，然后遍历训练数据集，对每个batch的数据进行前向传播、...

根据下面的代码请帮我定义一个msg_logs，class PB_FT(): def __init__(self,last_sequence_id,msg_logs,view_id): self.last_sequence_id = last_sequence_id self.msg_logs = msg_logs # self.request = request self.view_id = view_id def start_consensus(self,request): sequence_id = int(time.time() * 1000000000) if self.last_sequence_id != -1: while self.last_sequence_id >= sequence_id: sequence_id += 1 request.sequence_id = sequence_id self.msg_logs.req_msg = request digest, err = self.digests(request) if err != 0: print(err) return None,err self.current_stage = "PrePrepared" return PrePrepareMsg(self.view_id,sequence_id,digest,request) def pre_prepare(self,pre_prepare_msg): self.msg_logs.req_msg = pre_prepare_msg.request_msg if not self.verify_msg(self,pre_prepare_msg.view_id,pre_prepare_msg.sequence_id,pre_prepare_msg.digest): return None,errors("pre-prepare messages is corrupted") self.current_stage = "PrePrepared" return VoteMsg(self,self.view_id,pre_prepare_msg.sequence_id,pre_prepare_msg.digest,"PrepareMsg")

1: ["sender1", "receiver1", "message1", "timestamp1"], 2: ["sender2", "receiver2", "message2", "timestamp2"], ... } 在PB_FT类的初始化函数中，将msg_logs作为一个参数传入，并保存在对象属性中。在start...

def test(model, verify_loader, criterion): model.eval() test_loss = 0.0 test_acc = 0.0 with torch.no_grad(): for i, (inputs, labels) in enumerate(test_loader): outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) test_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) test_acc += torch.sum(preds == labels.data) test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset) test_acc = test_acc.double() / len(test_loader.dataset) return test_loss, test_acc 用1000字描述这段代码

函数接收三个参数：模型（model）、验证集数据加载器（verify_loader）和损失函数（criterion）。在函数内部，首先将模型切换到评估模式，即将模型的dropout和batch normalization层等设置为评估模式。然后定义测试...

解释下面代码：invite_code = str(int(time.time())) # 构建一个随机验证码 driver.get("http://novel-admin.hctestedu.com/login") # 打开对应网址 driver.find_element("name", "username").send_keys("admin") # 输入用户名 driver.find_element("name", "password").send_keys("admin") # 输入密码 # 定位验证码元素，并进行验证码图像存储 file_name = "imgVerify.png" driver.find_element(value="imgVerify").screenshot(file_name) # 对存储的验证码进行均值迁移去噪声，然后二值化处理，最终覆盖源文件，进行存储 image = cv.imread(file_name) blurred = cv.pyrMeanShiftFiltering(image, 10, 100) gray = cv.cvtColor(blurred, cv.COLOR_BGR2GRAY) t, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU) cv.imwrite(file_name, binary) # 使用 PIL 打开图像转化为图像对象，并使用 pytesseract 进行图像识别验证码 image = Image.open(file_name) img_str = pytesseract.image_to_string(image) # 输入识别的验证码 driver.find_element(value="verify").send_keys(img_str)

这段代码的主要功能是模拟打开一个...13. driver.find_element(value="verify").send_keys(img_str)：定位验证码输入框，并输入识别出来的验证码字符串。 最终，通过以上步骤，就可以实现模拟登录小说网站的功能。

.is_matched = csu8rt30113_is_matched, .hande_shake = csu8rt30113_hande_shake,.verify = csu8rt30113_verify, .readback = csu8rt30113_readback, .get_size = csu8rt30113_get_size, .read_info = csu8rt30113_read_info,.get_id = csu8rt30113_get_id, .osc_cali = csu8rt30113_osc_cali, .wdt_cali = csu8rt30113_wdt_cali, .adc_cali = csu8rt30113_adc_cali, .blank_check = csu8rt30113_blank_check, .erase = csu8rt30113_erase, .program = csu8rt30113_program, .protect = csu8rt30113_protect,

- verify：对编程后的Flash进行校验。 - readback：从Flash中读取数据。 - get_size：获取Flash的大小。 - read_info：获取芯片的信息。 - get_id：获取芯片的唯一ID。 - osc_cali：对芯片的时钟进行校准。 - wdt_...

def main(args): cfg = setup(args) if args.eval_only: model = Trainer.build_model(cfg) DetectionCheckpointer(model, save_dir=cfg.OUTPUT_DIR).resume_or_load( cfg.MODEL.WEIGHTS, resume=args.resume ) if cfg.TEST.AUG.ENABLED: res = Trainer.test_with_TTA(cfg, model) else: res = Trainer.test(cfg, model) if comm.is_main_process(): verify_results(cfg, res) return res trainer = Trainer(cfg) trainer.resume_or_load(resume=args.resume) return trainer.train()

最后，它会通过调用verify_results()函数来验证评估结果，并返回结果。 如果命令行参数args.eval_only为False，则表示进行训练。它首先创建一个Trainer对象，并使用cfg作为参数传递进去。然后，它会通过...

转python写法：#!/bin/sh time_stamp=date +%s function CheckStop() { if [ $? -ne 0 ]; then echo "execute fail, error on line_no:"$1" exit!!!" exit fi } function GenEcdsaKey() { ec_param_file_path="/tmp/ec_param.pem."$time_stamp openssl ecparam -out $ec_param_file_path -name prime256v1 -genkey CheckStop $LINENO openssl genpkey -paramfile $ec_param_file_path -out $1 CheckStop $LINENO openssl pkey -in $1 -inform PEM -out $2 -outform PEM -pubout CheckStop $LINENO rm $ec_param_file_path echo "gen_ecdsa_key succ prikey_path:"$1" pubkey_path:"$2 } function GenEcdsaSign() { ec_sign_info_file="/tmp/ec_sign_info_file."$time_stamp ec_sign_info_sha256="/tmp/ec_sign_info_sha256."$time_stamp ec_binary_sign_file="/tmp/ec_binary_sign_file."$time_stamp echo -n "$1"_"$2" > $ec_sign_info_file openssl dgst -sha256 -binary -out $ec_sign_info_sha256 $ec_sign_info_file CheckStop $LINENO openssl pkeyutl -sign -in $ec_sign_info_sha256 -out $ec_binary_sign_file -inkey $3 -keyform PEM CheckStop $LINENO openssl base64 -e -in $ec_binary_sign_file -out $4 CheckStop $LINENO rm $ec_sign_info_file $ec_sign_info_sha256 $ec_binary_sign_file echo "gen_ecdsa_sign succ sign_file_path:"$4 } function VerifyEcdsaSign() { ec_sign_info_file="/tmp/ec_sign_info_file."$time_stamp ec_sign_info_sha256="/tmp/ec_sign_info_sha256."$time_stamp ec_binary_sign_file="/tmp/ec_binary_sign_file."$time_stamp echo -n "$1"_"$2" > $ec_sign_info_file openssl dgst -sha256 -binary -out $ec_sign_info_sha256 $ec_sign_info_file CheckStop $LINENO openssl base64 -d -in $4 -out $ec_binary_sign_file CheckStop $LINENO openssl pkeyutl -verify -in $ec_sign_info_sha256 -sigfile $ec_binary_sign_file -pubin -inkey $3 -keyform PEM rm $ec_sign_info_file $ec_sign_info_sha256 $ec_binary_sign_file } function Usage() { echo "Usage:" echo "mmiot_ecdsa_sign.sh gen_ecdsa_key " echo "mmiot_ecdsa_sign.sh gen_ecdsa_sign <sn> <private_

elif sys.argv[1] == "verify_ecdsa_sign": verify_ecdsa_sign(sys.argv[2], sys.argv[3], sys.argv[4], sys.argv[5]) else: print("Usage:") print("python mmiot_ecdsa_sign.py gen_ecdsa_key <private_key_...

sql怎么改能去掉隐式转换的问题： SELECT a.TASK_ID, a.TASK_NAME, a.CHANNAL_ORG_ID, a.CHANNAL_ORG_NAME, a.POLICY_ID, a.POLICY_NAME, a.MAITAIN_ID, a.MAITAIN_NAME, a.FROM_TEMPLATE, a.is_batches, a.BATCH_ID, a.CUST_LIST_ID, a.IS_REASSIGNMENT, a.DISPATCH_TYPE, a.TWICE_VERIFY, a.EVENT_ID, a.BUSINESS_SCENE, a.TEMP_ID FROM crm_task_info as a left join crm_task_info_ext as b on a.TASK_ID = b.TASK_ID WHERE is_marketing = 1 and b.IS_VIP = '1' AND PRO_ID = 97 AND (START_TIME < '2023-05-30 00:00:00'AND END_TIME >'2023-05-30 00:00:00')

a.TWICE_VERIFY, a.EVENT_ID, a.BUSINESS_SCENE, a.TEMP_ID FROM crm_task_info as a left join crm_task_info_ext as b on a.TASK_ID = b.TASK_ID WHERE is_marketing = 1 and b.IS_VIP = '1' ...

requests.exceptions.SSLError: HTTPSConnectionPool(host='img2.baidu.com',

具体来说，引用中的代码使用了verify=False参数来移除SSL认证，而引用[2]中的警告提示我们应该添加证书验证。那么，如果我们不添加证书验证，就可能会遇到类似于requests.exceptions.SSLError: HTTPSConnectionPool...

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