1.人脸识别项目FFmpeg+OpenCV+虹软SDK
2.uniapp安卓ios百度人脸识别、识别活体检测、码识码软人脸采集APP原生插件
3.OCR文字识别软件系统（含PyQT界面和源码，别代附下载链接和部署教程）
4.计算机是识别怎么识别源码的？
5.面部表情识别3：Android实现表情识别(含源码，可实时检测)
6.GitHub 6大热门实时人脸识别开源项目！码识码软哪个最适合初级开发者？
人脸识别项目FFmpeg+OpenCV+虹软SDK
首先，别代android录音源码下载注册虹软服务，识别需要获取APP_ID和SDK_KEY，码识码软分别是别代5vypHP9yEx3gq3s9Kf7tF4SVxfGaCBaJb5CkKfuiKNMz和5vJZ7hRJfqj8eQdFvEBUg2meYgfGuuLyG9foTKUhBHxV。
接着，识别从源码库下载必要的码识码软文件，这里推荐使用Sourceinsight打开并修改asfort_manage.h中的别代配置信息，将APPID和SDKKEY替换为你注册的识别对应值。
为了移植源码，码识码软首先将虹软SDK放置在Ubuntu的别代特定目录，如/home/zhiguoxin/Arcsoft。创建一个新的工程文件夹myproject，将ffmpeg_arc_face-recognize工程复制并赋予权限。然后，下载sqlite源码并解压，配置并安装。
在/home/zhiguoxin/Arcsoft/inc中复制相关头文件至myproject的ffmpeg_arc_face-recognize目录，并将动态库从/lib/linux_x移动到/usr/local/lib。接着，修改makefile文件以链接虹软库和其他必要的库，如OpenCV和FFmpeg。在asfort_face_insert.cpp中，通过路径查找功能定位face开头的文件，并执行可执行文件ffmpeg_camera_asfort，识别到face.png将显示名称hhh。
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uniapp安卓ios百度人脸识别、活体检测、人脸采集APP原生插件
本插件为uniapp开发项目中的百度人脸识别、活体检测及人脸采集APP原生插件，旨在通过动作检测实现活体识别并采集人脸信息。插件功能包括：
支持安卓平板的横竖屏模式及苹果iPad。
提供颜色更换功能，提升用户体验。
包含Android端与iOS端，适应不同开发需求。
具体步骤如下：
1. 选择合适的包名（如：com.longyoung.baidudemo），确保uniapp打包与基座使用此包名。
2. 获取百度授权文件并准备签名证书，注意与uniapp打包相关的证书。
3. 在百度官方获取授权文件步骤。
4. 在项目根目录创建nativeplugins文件夹，购买插件并放置百度授权文件至对应目录。
5. 在manifest.json文件中配置云端插件，并选择longyoung-BDFaceAuth与longyoung-BDFaceAuth-iOS插件。
6. 调用插件时，传入licenseID，自定义动作参数（非必要），android仿蘑菇街源码动作随机性参数（非必要），声音控制参数（iOS不适用），以及自定义文字和背景颜色（非必要）。
7. 实现更换功能，将所需放置于指定目录。
8. 打自定义基座进行测试，注意使用自己的签名证书，并删除旧的基座文件。
9. 运行基座选择后，运行到设备，确保插件功能正常。
. 注意事项包括存储位置及文件头处理，以及iOS返回的格式。
. 版权声明：插件源码归开发者所有，未经许可不得分享。
OCR文字识别软件系统（含PyQT界面和源码，附下载链接和部署教程）
OCR文字识别软件系统，集成PyQT界面和源码，支持中英德韩日五种语言，提供下载链接和部署教程。系统采用国产PaddleOCR作为底层文字检测与识别技术，支持各种文档形式的文字检测与识别，包括票据、证件、书籍和字幕等。通过OCR技术，将纸质文档中的文字转换为可编辑文本格式，提升文本处理效率。系统界面基于PyQT5搭建，用户友好，具有高识别率、c 微信源码下载低误识率、快速识别速度和稳定性，易于部署与使用。
OCR系统原理分为文本检测与文本识别两部分。文本检测定位图像中的文字区域，并以边界框形式标记。现代文本检测算法采用深度学习，具备更优性能，特别是在复杂自然场景下的应用。识别算法分为两类，针对背景信息较少、以文字为主要元素的文本行进行识别。
PP-OCR模型集成于PaddleOCR中，由DB+CRNN算法组成，针对中文场景具有高文本检测与识别能力。PP-OCRv2模型优化轻量级，检测模型3M，识别模型8.5M，通过PaddleSlim模型量化方法，将检测模型压缩至0.8M，识别压缩至3M，特别适用于移动端部署。
系统使用步骤包括：运行main.py启动软件，打开，选择语言模型（默认为中文），选择文本检测与识别，点击开始按钮，检测完的文本区域自动画框，并在右侧显示识别结果。
安装部署有多种方式，推荐使用pip install -r requirements命令，pluse sensor的51源码或从下载链接获取anaconda环境，下载至本地anaconda路径下的envs文件夹，运行conda env list查看环境，使用conda activate ocr激活环境。
下载链接：mbd.pub/o/bread/mbd-ZJm...
计算机是怎么识别源码的？
用语言编写的计算机能够识别的代码。我们运行的软件是要经过编写的，程序员编写程序的过程中需要他们的“语言”：音乐家用五线谱，建筑师用图纸……那程序员的工作的语言就是“源码”了。
其实就是指编写的最原始程序的代码。
我们平时使用软件时就是程序把“源码”翻译成我们可直观的形式表现出来供我们使用的。
比如我们现在这个网页，换成源码就是一堆按一定格式书写的文字和符号，但我们的浏览器帮我们翻译成眼前的摸样了
面部表情识别3：Android实现表情识别(含源码，可实时检测)
本文为《面部表情识别》系列之《Android实现表情识别(含源码，可实时检测)》的分享，旨在将已训练好的面部表情识别模型移植到Android平台，开发一个实时运行的面部表情识别Android Demo。模型采用轻量级的mobilenet_v2，实现的准确率可达.%，基本满足业务性能需求。
项目详细指导如何将模型部署到Android中，包括模型的转换为ONNX、TNN等格式，并在Android上进行部署，实现一个表情识别的Android Demo APP。此APP在普通Android手机上能实现实时检测识别，CPU环境下约ms，GPU环境下约ms，基本满足业务性能要求。
以下为Android版本表情识别Demo效果展示：
Android面部表情识别APP Demo体验： download.csdn.net/downl...
或链接: pan.baidu.com/s/OOi-q... 提取码: cs5g
更多《面部表情识别》系列文章请参阅：
1.面部表情识别方法：采用基于人脸检测+面部表情分类识别方法。利用现有的人脸检测模型，无需重新训练，减少标注成本。易于采集人脸数据，分类模型针对性优化。
2.人脸检测方法：使用轻量化人脸检测模型，可在普通Android手机实时检测，模型体积仅1.7M左右。参考链接： /Linzaer/Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB 。
3.面部表情识别模型训练：训练方法请参考另一篇博文《面部表情识别2：Pytorch实现表情识别(含表情识别数据集和训练代码)》。
4.面部表情识别模型Android部署：采用TNN进行Android部署。部署流程包括：模型转换为ONNX模型，ONNX模型转换为TNN模型，Android端上部署TNN模型。
具体部署步骤如下：
(1) 将Pytorch模型转换为ONNX模型。
(2) 将ONNX模型转换为TNN模型。
(3) 在Android端部署TNN模型。
5.运行效果：在普通手机CPU/GPU上实现实时检测和识别，CPU环境下约ms，GPU环境下约ms。
遇到的常见问题及解决方法：如果在运行APP时遇到闪退问题，可以参考解决方法：解决dlopen失败：找不到libomp.so库，请访问相关博客。
Android SDK和NDK相关版本信息请查阅相应文档。
项目源码下载地址： 面部表情识别3：Android实现表情识别(含源码，可实时检测)
项目包含内容：Android面部表情识别APP Demo体验链接。
GitHub 6大热门实时人脸识别开源项目！哪个最适合初级开发者？
实时人脸识别技术在计算机视觉领域的关注度持续上升，众多企业都在寻求通过开源项目来构建自己的实时人脸识别解决方案。开源项目的优势在于源代码公开，允许开发者深入理解工作原理，并确保数据安全。对于初级开发者来说，选择合适的开源项目是入门的好途径。 开源软件的优势明显，比如它提供了透明的数据处理方式，代码质量高，通过社区审查能快速发现并修复错误，且通常成本较低。由于遵循现代开发实践，开源项目往往保持更新，易于学习和扩展。以下是GitHub上最受关注的六个热门实时人脸识别开源项目: Deepface：支持多种识别方法，如FaceNet和InsightFace，但其REST API仅限于验证，Python开发者易于上手，但集成对其他语言可能有挑战。版本为0.0.。 CompreFace：年新项目，提供自托管REST API，易于集成，且有扩展性，适合多视频流人脸识别，版本为0.5。 Face Recognition：Python API和命令行工具，安装方便，但更新较慢，LFW准确率为.%，无REST API。 InsightFace：高精度人脸识别库，适合复杂任务，但使用难度较大，LFW准确率为.%。 FaceNet：流行库，准确率高但不支持REST API，最后一次更新在年。 InsightFace-REST：基于docker的解决方案，识别速度提升明显，但可能需要自定义分类器，版本为v0.5.9.6。 选择时，应根据业务需求制定标准，优先考虑功能契合度。这些开源项目都能为初级开发者提供实时人脸识别的实践平台。若需更深入的视频分析解决方案，可以考虑TSINGSEE青犀视频，它已在交通、安防等领域广泛应用AI智能识别技术。如何查看app代码？
如何查看APP代码？
1. 首先，您需要下载并安装一个APP开发工具。在此示例中，我们使用的是Android Development Tools (ADT) Bundle。
2. 打开ADT Bundle并创建一个新项目。输入APP的名称、项目名称、包名，然后点击“下一步”。
3. 在这一步中，您需要选择适合的SDK版本。默认选项通常适用于大多数情况，您可以直接点击“下一步”。
4. 接下来，选择APP的图标。选择您喜欢的图标后，点击“下一步”。
5. 然后，选择一个界面模版。对于开始，选择“Blank Activity”模版即可，点击“下一步”。
6. 在这一步中，输入主界面的名称。默认名称通常即可，点击“完成”。
7. 项目创建完成后，其结构如下所示：[项目结构列表]。
什么软件可以查看应用代码？
- Android Code Reader: 这是一款能够快速识别源代码的手机应用。通过使用Android Code Reader，您可以轻松查询文件源代码并浏览多种主流编程语言。
- Android Code Reader App: 这是一款简单的源码阅读器，支持语法高亮显示和多种主题风格。它能自动识别源码文件，并提供便捷的管理功能。
代码扫描工具有哪些
代码扫描工具盘点：
1. SonarQube
作为一款全面的代码质量检测和安全性扫描平台，SonarQube支持多种编程语言，如Java、Python和JavaScript等。它通过静态分析来识别代码中的潜在问题，如漏洞和代码不良实践，旨在提升代码质量和安全性。
2. Fortify
Fortify专注于应用程序安全，能够识别多种编程语言和框架中的安全风险，例如SQL注入和跨站脚本攻击。该工具提供详细的安全报告和修复建议，助力开发者修复安全漏洞，增强应用的安全性。
3. Veracode
Veracode提供源代码安全扫描服务，帮助企业发现软件中的安全缺陷。支持多种语言和平台，结合动态和静态扫描方式，Veracode能够发现代码中的潜在风险，并提供修复建议。
4. Checkmarx
Checkmarx是一款代码安全扫描和漏洞管理工具，能够自动检测多种编程语言和框架中的安全漏洞和不合规代码实践。提供实时安全情报和定制化扫描服务，Checkmarx助力企业和开发者提升代码安全性。
综上所述，这些工具能够帮助识别和修复代码中的安全风险，根据项目需求和团队规模，可以选择最合适的工具来确保软件的质量和安全性。
什么软件可以查看应用代码
什么软件可以查看应用代码？
android代码阅读器app这是一款能快速识别源代码的手机应用，通过安卓代码阅读器app你可轻松查询文件源代码，浏览多种主流编程语言等。
安卓代码阅读器app是一款简单的源码阅读器,支持语法高亮显示以及多种主题风格显示,能自动识别源码文件。android代码阅读器，轻松阅读源代码，界面风格多样自由选择，工程便捷管理。
