基于百度云管理平台的人脸比对登录

3791.1973 2019-05-16 11:11:56
def login_faceCheck(request):
cap = cv2.VideoCapture(0) # 调整参数实现读取视频或调用摄像头

while 1:
ret, frame = cap.read()
cv2.imwrite("face.png", frame)
cv2.imshow("cap", frame)
if cv2.waitKey(100) & cv2.waitKey(0):
# if cv2.waitKey(100) & 0xff == ord('q'):
break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

APP_ID = ' '
API_KEY = ' '
SECRET_KEY = ' '
client = AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

options = {}
options["quality_control"] = "NORMAL"
options["liveness_control"] = "LOW"
options["user_id"] = " "
options["max_user_num"] = 3

imageType = 'BASE64'
groupIdList = " "

def getImage(imagepath):
with open(imagepath, 'rb') as file:
image = file.read()
image = base64.b64encode(image)
image = str(image, encoding='utf-8')
return image
pass

image = getImage(' .png')

jsonResult = client.search(getImage('face.png'), imageType, groupIdList)

if jsonResult:
print(jsonResult)
jsonString = jsonResult["result"]
newjsonResult = jsonString["user_list"]
centerDirt = newjsonResult[0]
finalResult = centerDirt["score"]

if finalResult >= 80:
return render(request, 'index.html')
else:
return render(request, 'un_login.html')
pass
...全文
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blog_1103 2019-05-23
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数据集可视化效果见下方。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[火(fire)] · 训练集:2565 张 · 验证集:244 张 · 测试集:122 张 · 总计:2931 张 该数据集针对夜间道路环境中的火情检测需求,精准捕捉火源特征,为道路安全监控系统提供可靠的数据支持,具有显著的安全预警价值和实际应用意义。该数据集的训练集、验证集和测试集分别包含2565张、244张和122张图像,分布比例合理,能够有效支持模型的训练、验证和测试过程,确保模型性能的稳定性和可靠性。该数据集的标注工作严谨细致,火目标的边界框标注精准,与实际火源位置高度吻合,标注规范符合行业标准,为模型... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 58 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9537** mAP50-95 | 0.6455 Precision | 0.9156 Recall | 0.9168 train/box_loss | 1.0237 train/cls_loss | 0.5109 val/box_loss | 1.1818 val/cls_loss | 0.5480 【训练过程分析】 58 轮训练后 mAP50 达到 0.9537,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.6455,和 mAP50 差距 0.31,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9156、Recall 0.9168,精召双高,模型对火的检测能力强。 ...

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