# 利用Python进行人证对比
人证对比是身份验证的一种常见方法，它通过对比个人身份证明文件（如身份证、护照等）上的照片，与其本人或其他来源的照片进行匹配，来确认身份的真实性。随着人工智能图像处理技术的快速发展，Python成为实现这一功能的重要语言之一。本篇文章将为您介绍如何使用Python进行人证对比的基本方法，及其实现代码示例。
## 相关技术和库
在Python领域，有几个流行的库
原创
2024-09-04 06:46:08
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最近在项目中遇到了读取证书中内容与读取keystore中对应公钥的需求，在此做一下笔记读取证书最近项目中遇到后台返回个byte[]数组类型的证书，需要从证书中获取相关内容，先看一下相关代码BufferedInputStream mStream = null;
try {
String s = new String(cert);//cert为后台返回的byte[]数组
StringBuilder b
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2024-09-14 21:04:00
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今天对应一些免费的人脸识别的api 做了一下简单的对比，觉得百度开发出来的人脸识别接口还是最符合的我的要求，简单易用，容易上手。 据说百度的一些门禁也使用上了人脸识别的功能了，功能很强大，而且能识别出是实时人物还是图片。对于一些初创公司来说，只要有机器学习的员工搭建一套人脸检测系统也不难，主要是这个训练和调优上花些时间，但是要用在互联网上供能多人使用，那对服务器的性能要求十分高，要用到GPU服务，
一、人证核验一体机产品简介 人证核验一体机是我公司自主研发的一款集人脸识别、二代证读卡采集的多功能一体机。人证核验一体机可读取居民身证芯片中的身份信息，现场自动抓拍采集人脸照片,快速验证人证是否一致，全程自动化，操作过程无需人工干预。在有网络环境下，验证人的身份信息和验证结果可以实时同步到服务器或推送到管理人员的客户端。利用居民身份芯片读取技术解决真假泛滥，身份登记单位无法验证真伪的问题；利用生物
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2023-12-17 16:03:44
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OpenCV实验系列之修改图片对比度与明亮度注意：以下内容根据opencv官网提供的教程结合个人理解所得，仅是个人学习笔记，可能存在错误或偏差，欢迎指正。 OpenCV实验系列之修改图片对比度与明亮度对比度与亮度的理解个人臆测实现方法 对比度与亮度的理解（个人臆测）以下对于对比度的解释来自百度百科对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量，差异范围越大代表对比越大，差异
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2024-02-19 15:52:41
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文章目录学习目标一、概念及原理二、代码实现2.1、方式一2.2、方式二2.3、方式三三、 总结 学习目标一、概念及原理 图像的线性变换可以用以下公式定义：
其中，输入图像为I，宽为W、高为H，输出图像记为O。 如下图所示，当a=1，b=0时，O为I 的一个副本；如果a>1，那么输出图像O的
对比度比I有所增大；如果0<a<1，那么O的
对比度比I有所减小。而b值的改变，
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2024-08-12 11:04:59
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文章目录前言一、图像亮度和对比度的基本概念：1、图像亮度：2、图像对比度：二、RGB三通道色彩空间的图像变换：1、线性变换公式如下：2、操作简介：3、图像亮度调整：4、图像对比度调整：5、三通道图像转换为单通道图像的方法：1）通过imread方法，在后面添加参数 IMREAD_GRAYSCALE2）通过cvtColor方法，直接转换色彩空间为灰度图像，类似于创建新的图像6、图像亮度与对比度同时调
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2023-11-09 10:28:16
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一．需求分析随着科技进步和门禁系统要求的提高，传统的门禁系统注定要被更先进的智能设备淘汰。近年来，人脸识别作为人工智能技术和计算机视觉技术的典型应用，已经被大众广泛认识和接受。集光人脸识别智能门禁系统紧密结合行业应用特点和用户需求，在工业园、楼宇、重点部位等重要卡口实施高效的人脸识别。二．解决方案 人脸识别门禁管理系统，通过人脸识别门禁一体机捕捉使用者的人脸信息，并将捕捉到的人脸信息与
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2023-10-07 16:50:37
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文章简介在网上看到python做图像识别的相关文章后，真心感觉python的功能实在太强大，因此将这些文章总结一下，建立一下自己的知识体系。当然了，图像识别这个话题作为计算机科学的一个分支，不可能就在本文简单几句就说清，所以本文只作基本算法的科普向。如有错误，请多包涵和多多指教。参考的文章和图片来源会在底部一一列出。以及本篇文章所用的代码都会在底下给出github地址。安装相关库python用作图
因为工作需要用到OpenCV，于是要重新配置OpenCV了，上一次用还是再遥远的2013年，当时用的还是OpenCV 2.4.4，如今都到3.2了，因为OpenCV3和OpenCV2架构有所不同，这里决定选用OpenCV 2.4.10，可以从官网进行下载：http://opencv.org/downloads.html。第一步下载完成后，需要解压，可以自行设置解压路径，我这里放到了D盘下第二步设置
套索工具（套索工具亦可以进行布尔运算，即选区的加减）①消除锯齿：一般抠图要勾选 ②宽度：（套索工具离图形边界的距离）该值决定了以光标中心为基准，以设置的数值为半径，其整个圆周围有多少个像素能够被工具检测到，来进行自动识别边界。边界清晰时可以设置数值高一点。 ③对比度：（图形边界颜色之间的对比，边界颜色越清晰，设置的对比度要越高，如果边界有两种相近的颜色，即边界不清晰，需要设置低一点的对比度，这样它
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2024-09-18 14:12:48
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以下内容在互联网流传比较多，暂未知原作者，因此在此略过。------------------------------------------------------------------一、成员介绍
1.Certification(证书)
证书是对电脑开发资格的认证，每个开发者帐号有一套，分为两种：
1)Developer Certification(开发证书)
安装在电脑上提供权限：开发人员通
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2023-08-27 09:43:38
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我们知道，直方图可以在一定程度上反应图像的一些统计信息。所以，可以考虑用直方图对比的方法，进行基于内容的图像检索。通常我们搜索图片，都是根据图片的标签搜索的。基于内容的搜索，就是假设我们不知道标签，而是直接输入一幅图像，然后从得出一些跟这幅图像的直方图比较相似的图像。那么我们不禁要问，如何度量两幅直方图的相似程度呢？OpenCV的compareHist函数提供了一个参数供你选择。最简单的就是CV_
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2023-11-07 23:31:32
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理论要比较两个直方图( and ), 首先必须要选择一个衡量直方图相似度的 对比标准 () 。OpenCV 函数 compareHist 提供了4种对比标准来计算相似度：代码代码流程装载一张 基准图像 和 两张 测试图像 进行对比。产生一张取自 基准图像
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2023-10-09 15:43:28
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目录一、Haar级联的概念化二、Haar特征三、获取Haar级联数据 一、Haar级联的概念化 在显微镜下，没有两片雪花看起来是一样的，但我们必须承认，雪花在整体上的相似之处更加明显。因此，抽象图像细节的一些方法有助于产生稳定的分类和跟踪结果。这些抽象称为特征，把一组特征表示为一个向量，可以根据
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2024-04-23 07:05:27
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初学者接触flask和pytorch，有写的不完善逻辑不通畅的还望见谅整个系统主要实现两个目标：熟悉flask的业务流程，掌握基本的flask开发规范与知识，在系统中主要对基本的诸如：jinjia2、orm迁移、蓝图、过滤器、form表单等等进行了实际的应用。系统的配置list如下：Package Version
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一、canny实现步骤1、图像必须是单通道的，也就是说必须是灰度图像2、图像进行高斯滤波，去掉噪点 3、sobel 算子过程的实现，计算x y方向 、梯度（用不到，但是可以看看xy 两个组合起来的结果）以及梯度方向（很重要）4、局部非极大值抑制5、双阈值连接处理具体可以分为上面的5个步骤，下面一起边看原理边实现。二、原理与实现1、图像灰度化如果是一张3通道的图像，也就是我们常见的彩色图，
以前用Matlab写神经网络的面部眼镜识别算法，研究算法逻辑，采集大量训练数据，迭代，计算各感知器的系数。。。相当之麻烦~而现在运用调用pythonOpenCV库Adaboost算法，无需知道算法逻辑，无需进行模型训练，人脸识别变得相当之简单了。需要用到的库是opencv(open source computer vision)，下载安装方式请参照python_OpenCV安装首先讲讲需要用到的新
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2023-10-16 17:51:14
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CalcBackProjectPatch有两种用法：当采样窗口小于目标时，作为区域检测器，当采样窗口和目标窗口一般大时，作为目标检测器。 CalcBackProjectPatch 用直方图比较来定位图像中的模板 void cvCalcBackProjectPatch( IplImage** image, CvArr* dst,
CvSiz
CMake是一个比make更高级的编译配置工具，它可以根据不同平台、不同的编译器，生成相应的Makefile或者vcproj项目。通过编写CMakeLists.txt，可以控制生成的Makefile，从而控制编译过程。CMake自动生成的Makefile不仅可以通过make命令构建项目生成目标文件，还支持安装（make install）、测试安装的程序是否能正确执行（make test，或者c
