人脸识别、图像文字识别
##重新编译安装python
./configure --prefix=/usr/local/ –enable-shared CFLAGS=-fPIC
make
make install
b3aa 513a e628 7f63
confidence >0.8
python操作MySQL数据库 ##安装msyql
到官方下载 MySQL for Python
然后解压，打开README：
里面有安装过程：
$ tar xfz MySQL-python-1.2.1.tar.gz $ cd MySQL-python-1.2.1 $ # edit site.cfg if necessary $ python setup.py build $ sudo python setup.py install # or su first
python import MySQLdb 报错： ImportError: dlopen(/Library/Python/2.7/site-packages/MySQL_python-1.2.4b4-py2.7-macosx-10.11-intel.egg/_mysql.so, 2): Library not loaded: libmysqlclient.18.dylib 解决： sudo ln -s /usr/local/mysql/lib/libmysqlclient.18.dylib /usr/lib/libmysqlclient.18.dylib 报错： ln: /usr/lib/libmysqlclient.18.dylib: Operation not permitted
解决： $ sudo nvram boot-args="rootless=0" $ sudo reboot
不起作用： cd MySQL-python-1.2.4b4s vim site.cfg mysql_config = /usr/local/mysql/bin/mysql_config
仍然不起作用
解决如下： 原因是 EI Capitan 增加了 System Integrity Protection 的功能，阻止了写入的操作的，默认是开启的，需要关闭。
关闭方式：
重启电脑，开机时按住 cmd + R，进入 Recovery 模式。然后打开终端工具 ，输入命令：csrutil disable，然后再次重启电脑即可。
sudo ln -s /usr/local/mysql/lib/libmysqlclient.18.dylib /usr/lib/libmysqlclient.18.dylib
python import MySQLdb
成功！ centos7安装mysqldb：yum install MySQL-python
推荐 Python 读写 Excel 2010 xlsx/xlsm
Sample code: from openpyxl import Workbook wb = Workbook()
ws = wb.active
ws['A1'] = 42
ws.append([1, 2, 3])
import datetime ws['A2'] = datetime.datetime.now()
wb.save("sample.xlsx")
Tesseract Training on Mac OSX: [tesseract-ocr 第四课 如何训练新语言] (http://wangjunle23.blog.163.com/blog/static/117838171201323031458171/) tessdata ocr 下载 ocr wiki Improving the quality of the output https://gist.github.com/endolith/334196bac1cac45a4893 MAC用homebrew安装imagemagick skimage pip install -U scikit-image
error：pthread_cond_wait: Resource busy
rm /usr/local/Cellar/tesseract/3.04.01_1/share/tessdata/num.traineddata
tesseract ocr2.png result -l num tesseract ocr2.png result -l num -psm 6 digits tesseract ocr2.png result -l num hocr tesseract ocr2.png result -l num digits
more result.txt
cp ~/python/image-processing/bin/num.traineddata /usr/local/Cellar/tesseract/3.04.01_1/share/tessdata/ cp ~/Downloads/num/num.traineddata /usr/local/Cellar/tesseract/3.04.01_1/share/tessdata/
cp chi_sim.traineddata /usr/local/Cellar/tesseract/3.04.01_1/share/tessdata/
c class m method f function v variable f fields
/Users/fengxuting/python/image-processing/bin/shell/textcleaner -g -e none -f 15 -o 20 result.jpg text.jpg
sudo sh /Users/fengxuting/python/image-processing/bin/shell/textcleaner -g -e none -f 15 -o 20 result.jpg text.jpg
chmod -R 777 textcleaner ./textcleaner -g -e none -f 15 -o 20 result.jpg text.jpg ./textcleaner -g -e stretch -f 25 -o 20 -s 1 result.jpg text.jpg ./textcleaner -g -e stretch -f 25 -o 5 -s 1 result.jpg text.jpg ./textcleaner -g -e stretch -f 25 -o 10 -s 1 result.jpg text.jpg ./textcleaner -e normalize -f 15 -o 5 -S 200 -s 1 result.jpg text.jpg ./textcleaner -g -e none -f 15 -o 10 result.jpg text.jpg ./textcleaner -g -e normalize -f 15 -o 10 result.jpg text.jpg ./textcleaner -g -e normalize -f 15 -o 10 -s 1 result.jpg text.jpg
./textcleaner -e normalize -f 15 -o 5 -S 200 -s 1 test108.jpg text.jpg ./textcleaner -g -e normalize -f 15 -o 10 -s 1 test108.jpg text.jpg ./textcleaner -g -e normalize -f 15 -o 10 -s 1 1463815812385A98C108.jpg text.jpg
使用ImageMagick和Tesseract做中文文本识别
一、用imagemagic对图片进行预处理，以提高识别率
convert -compress none -depth 8 -alpha off -crop 112x15+0+1 -monochrome ./1.png ./1.tif 1.-compress none，必选参数.必须在无压缩模式下进行，否则tesseract可能不接受图片。
2.-depth 8，可选参数。加上据说可以提高识别率。
3.-alpha off，可选参数。加上据说可以提高识别率。
4.-crop ... 可选参数。用来裁掉图片的空白区域和下划线。具体格式为：width x height + x + y，按照矩形区域裁剪，x和y是指矩形。
的左上角的坐标的，width和height是说矩形框的宽高，如果width或者height写0，意思是取当前图片本身的宽或者高。
5.-monochrome，可选参数。是把图片处理成黑白二色，即所谓的二值化，也可以尝试下-colorspace Gray来代替。
convert ./1.tif -scale 300% ./1.tif 放大图片，以提高识别率，少数情况下图片放大后反而识别不出来了。
二、用tesseract来识别图片
tesseract ./1.tif ./1 -l chi_sim -psm 7 1.-l，必选参数。用来指定语言类型，系统默认不支持中文，要到谷歌下载中文语言包，放到tesseract安装目录下的tessdata文件夹中，即chi_sim.traineddata这个文件。
2.-psm 7，可选参数。这个参数用来告诉tesseract目标图片当中只有一行文字，这么做可以提高识别率。
convert -compress none -depth 8 -alpha off -monochrome ./1463904063966A83D54C.jpg ./1.tif
./1.tif ./1 -l chi_sim -psm 6
tesseract ocr.tif result convert 1463473924704AD5ADD3.jpg -colorspace Gray ocr.tif convert 1463473924704AD5ADD3.jpg -colorspace Gray -monochrome ocr.tif
http://v2ex.com/t/286041#reply103
https://github.com/nixuehan/rabbit
Google 以图搜图 - 相似图片搜索原理 - Java实现 利用图片指纹检测高相似度图片
https://github.com/fffy2366/image-fingerprinting
用Python和OpenCV创建一个图片搜索引擎的完整指南 http://python.jobbole.com/80860/ image-search-engine-python-opencv
INSTALL: wget http://www.cl.cam.ac.uk/Research/DTG/attarchive/pub/data/att_faces.tar.Z tar zxvf att_faces.tar.Z mv orl_faces/ images sudo easy_install setuptools pycurl sudo pip install peewee sudo pip install -U scikit-learn
wget http://github.com/downloads/facebook/tornado/tornado-1.2.1.tar.gz
$ pkg-config --modversion opencv
使用 OpenCV 与 Face++ 实现人脸解锁 https://github.com/cyh24/Joint-Bayesian
scaleFactor=1.1,
minNeighbors=5,
minSize=(30, 30),
flags=cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
scaleFactor : 官网文档说是每次图片缩小的比例,其实可以这么理解,距离相机不同的距离,物体大小是不一样的,在物体大小不一致的情况下识别一个东西是不方便的,这就需要进行多次的缩放,这就是这个参数的作用.
minNeighbors : 可以理解为每次检测时,对检测点(Scale)周边多少有效点同时检测,因为可能选取的检测点大小不足而导致遗漏 【原】训练自己haar-like特征分类器并识别物体（2）
##rar <命令> e 解压文件到当前目录 l[t,b] 列出压缩文档信息[technical, bare] p 打印文件到标准输出 t 测试压缩我俄当 v[t,b] 列出压缩文档的详细信息[technical,bare] x 解压文件到完整路径
rar x abc.rar
truncate table images ;
select count(*) from images ;
select id 序号, name 照片名称,is_face 人脸识别结论,is_qq QQ号识别结论,is_nude 黄色图片识别结论 from images where id>2623 group by name order by created_at desc, name asc;
mysqldump -uroot -p images >/backups/xx.sql
nohup python batch.py & [1] 15890 ps aux|grep 15890
#!/bin/bash
# export table tablename to excel
# author:frank
# date:2014-09-08
user=root
pass=db2016
db=images
table=images
#mkdir -p /backups/
dir=/backups/
file={table}.xls
mysql --default-character-set='gb2312' -u${user} -p${pass} -e "select id 序号, name 照片名称,is_face 人脸识别结论,is_qq QQ号识别结论,is_nude 黄色图片识别结论 from ${db}.${table} where id>0 group by name order by created_at desc, name asc" > ${dir}${file}
http://open.youtu.qq.com/welcome/index
http://open.youtu.qq.com/welcome/developer#/api-face-analysis-detect
http://api.youtu.qq.com/youtu/imageapi/imageporn
https://github.com/TencentYouTu/python_sdk
https://www.azure.cn/cognitive-services/zh-cn/face-api
1 -检测到一个人脸 2 -检测到多个人脸 3 -数字不通过 4 -鉴黄不通过 等 2，我们告诉他一个需要的图片的尺寸 如 600*800 他会对原始图片 resize 之后传给咱们 3，他还需要一个图片的角度 值需要 0 +90 -90 180 利用图片指纹检测高相似度图片
https://github.com/component/focus
win10: npm config set msvs_version 2013 --global npm install --msvs_version=2015
安装vs2015
python下如何安装.whl包？ python培训 python培训 2015-02-08 18:34:40 下载.whl包 先pip install wheel
之后pip install 包名字.whl 即可安装某模块包
到哪找.whl文件？ http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
python -m pip install --upgrade pip pip install numpy -U
"node-pluploader": "0.0.5", q: error MSB8036: The Windows SDK version 8.1 was not found. Install the required version of Windows SDK or change the SDK vers ion in the project property pages or by right-clicking the solution and selecting "Retarget solution". a: https://developer.microsoft.com/en-us/windows/downloads/windows-8-1-sdk q&a: [Visual studio doesn't have cl.exe [closed]](http://stackoverflow.com/questions/31953769/visual-studio-doesnt-have-cl-exe}
pylab 包含numpy ,scipy,matplotlib ,从http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下载 有关python中的pylab的下载安装 Installing the SciPy Stack
Todo:
- 人脸数判断√
- 生成指纹 redis 存储√
- 鉴黄根据人脸比例
- ocr matlab
- Set an X11 display, and restart the install process
- Use the silent install feature by specifying the -mode silent option ./install -mode silent Matlab 2015a &2014b Mac版+教程（百度云限速破解） 命令行运行matlab matlab程序也可以在命令行里直接运行，只需要使用 -r 选项。比如运行当前目录下的example.m matlab -nodesktop -nosplash -r example 或者 matlab -nojvm -nosplash -r example 或者 matlab -nodisplay -r example 可以将如下命令加到~/.bashrc文件 alias mrun='matlab -nodesktop -nosplash -r' 这样下次（或者执行source ~/.bashrc）之后就可以直接 mrun example 来在命令行运行matlab文件。 sudo pip install pillow imagehash
wget --no-check-certificate https://github.com/pypa/pip/archive/1.5.5.tar.gz
tar zvxf 1.5.5.tar.gz #解压文件 cd pip-1.5.5/ python setup.py install
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent