压缩文件内容解析与信息技术关键词提炼

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0 下载量 40 浏览量 更新于2024-10-07 收藏 98KB ZIP 举报
资源摘要信息:"根据给定的文件信息,可以分析出以下知识点: 标题:“b.zip_***” - 这个标题似乎代表了一个压缩文件包,后面的数字“***”可能是该文件的版本号、校验码或者是序列号。通常,在IT领域,以“.zip”为扩展名的文件表示这是一个压缩文件,可以包含多种不同类型的数据文件。 描述:“名帖工地里跌回地理美景你究竟你好累就忒冷饿了就和极地今个你明个” - 描述部分的内容看起来是无意义的字符组合,可能是错误的编码或者乱码。它并不提供直接的有用信息关于文件内容或目的。在处理压缩文件时,文件描述往往是可选的,但通常用来说明文件的用途或者包含的内容摘要。 标签:“***” - 标签通常用于分类或标识文件,这里出现的“***”与标题中的数字相同,这可能意味着标签用以表示该文件的特定标识。在IT系统中,标签经常用来在检索或排序文件时方便定位,尤其是在有大量数据的情况下。 文件名称列表: 1. verify.json - 这个文件的扩展名“.json”表明它是一个JSON格式的文件,JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成。JSON文件常用于配置文件或存储简单的数据结构。在这个上下文中,“verify.json”可能是一个包含验证信息的数据文件,例如用于验证文件的完整性或用户身份验证。 2. config.json - 同样是一个JSON格式的配置文件,但这个文件可能包含了一组特定的配置设置。在软件开发中,配置文件用于存储程序运行时需要的参数,如数据库连接信息、服务端点、认证信息以及其他环境变量等。因此,“config.json”可能包含了该程序或服务的配置信息。 3. verify.signature - 这个文件名暗示它可能是一个数字签名文件。“数字签名”是一种用于验证数字信息完整性的电子签名,它可以确保信息在传输过程中未被篡改,并且可以验证发送者的身份。在软件分发、电子邮件通信或任何需要数据完整性验证的情况下都会使用到数字签名。 *** - 这个文件名看起来像是一个网络资源的URL,其中“***”可能是某个图片服务器的地址。在IT系统中,这类URL通常指向网络上的一个资源位置,用于图片托管或其他类型的内容服务。需要注意的是,由于没有文件扩展名,无法确切判断这个URL所指向的内容类型,但鉴于常见的命名约定,它很可能是一个图片资源。 总结以上知识点,给定的文件信息描述了一个压缩文件包,包含至少三个JSON配置文件以及一个数字签名文件,还有一个指向网络资源的URL。这些文件可能涉及到配置、验证、数字签名以及网络内容服务等方面的应用。在处理此类文件时,开发者和系统管理员应谨慎管理这些文件,确保它们的完整性和安全性。"

import cv2 import face_recognition import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw,ImageFont video_capture = cv2.VideoCapture(r'C:/Users/ALIENWARE/123.mp4')#如果输入是(0)为摄像头输入 #现输入为MP4进行识别检测人脸 first_image = face_recognition.load_image_file("1.jpg") first_face_encoding = face_recognition.face_encodings(first_image)[0] Second_image = face_recognition.load_image_file("2.jpg") Second_face_encoding = face_recognition.face_encodings(Second_image)[0] third_image = face_recognition.load_image_file("3.jpg") third_face_encoding = face_recognition.face_encodings(third_image)[0] inside_face_encodings = [first_face_encoding,Second_face_encoding,third_face_encoding] inside_face_names = ['A','B','C'] face_locations = [] face_encodings = [] face_names = [] process_this_frame = True while True: ret, frame = video_capture.read() small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25) rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1] if process_this_frame: face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame) face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations) face_names = [] for face_encoding in face_encodings: matches = face_recognition.compare_faces(inside_face_encodings, face_encoding) name = '未录入人脸' if True in matches: first_match_index = matches.index(True) name = inside_face_names[first_match_index] face_names.append(name) process_this_frame = not process_this_frame for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): top *= 4 right *= 4 bottom *= 4 left *= 4 cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2) img_pil = Image.fromarray(frame) draw = ImageDraw.Draw(img_pil) fontStyle = ImageFont.truetype("C:/Windows/Fonts/simsun.ttc", 32, encoding="utf-8") draw.text((left + 6, bottom - 6), name, (0, 200, 0), font=fontStyle) frame = np.asarray(np.array(img_pil)) cv2.imshow('face_out', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): #退出需要按下Q键否则内核会崩溃 break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows()

2023-06-07 上传