Artikel ini menunjukkan membina aplikasi pengesanan muka menggunakan Node.js dan perpustakaan OpenCV, menggunakan algoritma pengesanan objek Viola-Jones. Kami akan membuat aplikasi web mudah yang membolehkan pengguna memuat naik imej, dan aplikasi akan menyerlahkan wajah yang dikesan.
Konsep Utama:
- node.js dan OpenCV:
- kami memanfaatkan node.js untuk logik dan OpenCV pelayan untuk keupayaan penglihatan komputernya yang kuat. Algoritma Viola-Jones, landasan pengesanan muka, adalah pusat proses ini. Pemasangan:
- Walaupun pemasangan manual pada pelbagai sistem operasi (Windows, Linux, macOS) adalah mungkin, menggunakan vagrant disyorkan untuk persediaan yang dipermudahkan. Pakej yang diperlukan, termasuk OpenCV dan ImageMagick, mesti dipasang. Senibina Aplikasi:
- Aplikasi ini menggunakan Express.js untuk pelayan web, hendal untuk templating, dan perpustakaan tambahan untuk pengendalian imej (easyImage) dan muat naik fail (multer). Proses Pengesanan Wajah Imej yang dimuat naik diubahsuai untuk memastikan keserasian. Pengelas cascade pra-terlatih OpenCV kemudian menganalisis imej untuk mengenal pasti wajah.
- Eksplorasi lanjut: Artikel menunjuk kepada teknik dan sumber canggih untuk menyelam yang lebih mendalam ke dalam algoritma Viola-Jones dan ciri-ciri luas OpenCV.
- Aplikasi:
Pengesanan muka mempunyai banyak aplikasi, termasuk sistem biometrik (pengenalan), autofokus dalam kamera, dan pemasaran. Tutorial ini mencerminkan ciri yang serupa dengan fungsi penandaan foto Facebook.
Butiran Teknikal:
OpenCV dan Viola-Jones:
- OpenCV adalah perpustakaan penglihatan komputer sumber terbuka. Algoritma Viola-Jones adalah kaedah pengesanan muka yang sangat berkesan.
- Cascades dan pengelas: Algoritma Viola-Jones menggunakan litar pengelas yang dilatih untuk mengenali ciri-ciri wajah. OpenCV menyediakan lata pra-terlatih khusus untuk pengesanan muka.
- Pemasangan (dipermudahkan): Gunakan vagrant untuk persediaan mudah. Jika tidak, pemasangan manual OpenCV dan ImageMagick diperlukan, dengan arahan yang disediakan untuk Linux (berasaskan Debian), Windows, dan MacOS.
- Membina permohonan:
Struktur aplikasi termasuk public
(untuk aset statik), views
(untuk templat), dan uploads
(untuk penyimpanan imej sementara). Fail package.json
menyenaraikan modul node.js yang diperlukan: express
, express-handlebars
, lodash
, multer
, easyimage
, async
, dan opencv
.
Aplikasi mengendalikan muat naik imej, saiz semula, dan pengesanan muka menggunakan operasi tak segerak untuk mengelakkan menyekat. Hasilnya dipaparkan pada halaman hasil, menonjolkan wajah yang dikesan dengan kotak terikat. Pengendalian ralat dimasukkan untuk menguruskan jenis fail atau imej yang tidak sah yang terlalu kecil.
Ringkasan dan sumber selanjutnya:Tutorial ini memberikan pemahaman asas tentang pengesanan muka menggunakan alat yang sedia ada. Bacaan dan sumber lebih lanjut dikaitkan dengan mereka yang berminat dalam pemahaman teknikal yang lebih mendalam tentang keupayaan algoritma dan OpenCV. Kod sumber lengkap boleh didapati di GitHub.
Soalan Lazim (Soalan Lazim):
Bahagian Soalan Lazim merangkumi pelbagai aspek pengesanan muka dengan node.js dan OpenCV, termasuk:
Peranan OpenCV.
- Proses langkah demi langkah pengesanan muka.
- Penjelasan Pengelas Cascade.
- Teknik untuk meningkatkan ketepatan.
- mengendalikan pengesanan muka dalam video dan pelbagai muka dalam imej.
- Pertimbangan aplikasi masa nyata.
- Batasan Pendekatan.
- Penggunaan peranti mudah alih.
- Sumber pembelajaran selanjutnya.
Atas ialah kandungan terperinci Bina aplikasi pengesanan muka menggunakan Node.js dan OpenCV. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Javascriptisnotbuiltoncorc; it'saninterpretedlanguagethatrunsonenginesoftenwritteninc .1) javascriptwasdesignedasalightweight, interpratedlanguageforwebbrowsers.2)

JavaScript boleh digunakan untuk pembangunan front-end dan back-end. Bahagian depan meningkatkan pengalaman pengguna melalui operasi DOM, dan back-end mengendalikan tugas pelayan melalui Node.js. 1. Contoh front-end: Tukar kandungan teks laman web. 2. Contoh backend: Buat pelayan Node.js.

Memilih Python atau JavaScript harus berdasarkan perkembangan kerjaya, keluk pembelajaran dan ekosistem: 1) Pembangunan Kerjaya: Python sesuai untuk sains data dan pembangunan back-end, sementara JavaScript sesuai untuk pembangunan depan dan penuh. 2) Kurva Pembelajaran: Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula; Sintaks JavaScript adalah fleksibel. 3) Ekosistem: Python mempunyai perpustakaan pengkomputeran saintifik yang kaya, dan JavaScript mempunyai rangka kerja front-end yang kuat.

Kuasa rangka kerja JavaScript terletak pada pembangunan yang memudahkan, meningkatkan pengalaman pengguna dan prestasi aplikasi. Apabila memilih rangka kerja, pertimbangkan: 1.

Pengenalan Saya tahu anda mungkin merasa pelik, apa sebenarnya yang perlu dilakukan oleh JavaScript, C dan penyemak imbas? Mereka seolah -olah tidak berkaitan, tetapi sebenarnya, mereka memainkan peranan yang sangat penting dalam pembangunan web moden. Hari ini kita akan membincangkan hubungan rapat antara ketiga -tiga ini. Melalui artikel ini, anda akan mempelajari bagaimana JavaScript berjalan dalam penyemak imbas, peranan C dalam enjin pelayar, dan bagaimana mereka bekerjasama untuk memacu rendering dan interaksi laman web. Kita semua tahu hubungan antara JavaScript dan penyemak imbas. JavaScript adalah bahasa utama pembangunan front-end. Ia berjalan secara langsung di penyemak imbas, menjadikan laman web jelas dan menarik. Adakah anda pernah tertanya -tanya mengapa Javascr

Node.js cemerlang pada I/O yang cekap, sebahagian besarnya terima kasih kepada aliran. Aliran memproses data secara berperingkat, mengelakkan beban memori-ideal untuk fail besar, tugas rangkaian, dan aplikasi masa nyata. Menggabungkan sungai dengan keselamatan jenis typescript mencipta powe

Perbezaan prestasi dan kecekapan antara Python dan JavaScript terutamanya dicerminkan dalam: 1) sebagai bahasa yang ditafsirkan, Python berjalan perlahan tetapi mempunyai kecekapan pembangunan yang tinggi dan sesuai untuk pembangunan prototaip pesat; 2) JavaScript adalah terhad kepada benang tunggal dalam penyemak imbas, tetapi I/O multi-threading dan asynchronous boleh digunakan untuk meningkatkan prestasi dalam node.js, dan kedua-duanya mempunyai kelebihan dalam projek sebenar.

JavaScript berasal pada tahun 1995 dan dicipta oleh Brandon Ike, dan menyedari bahasa itu menjadi C. 1.C Language menyediakan keupayaan pengaturcaraan prestasi tinggi dan sistem untuk JavaScript. 2. Pengurusan memori JavaScript dan pengoptimuman prestasi bergantung pada bahasa C. 3. Ciri lintas platform bahasa C membantu JavaScript berjalan dengan cekap pada sistem operasi yang berbeza.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.
