微信人臉驗(yàn)證不成功怎么辦？1.可能是光線太暗。2.建議用戶在光線充足的地方進(jìn)行人臉識(shí)別。3.如果用戶戴眼鏡。4.人臉識(shí)別前建議摘掉眼鏡。5.如果化妝，人臉識(shí)別前需要卸妝。6.人臉識(shí)別一般用于解鎖賬號(hào)。

微信人臉驗(yàn)證不成功怎么辦？

1.可能是光線太暗。

2.建議用戶在光線充足的地方進(jìn)行人臉識(shí)別。

3.如果用戶戴眼鏡。

4.人臉識(shí)別前建議摘掉眼鏡。

5.如果化妝，人臉識(shí)別前需要卸妝。

6.人臉識(shí)別一般用于解鎖賬號(hào)。

7.如果無(wú)法識(shí)別，建議改用其他驗(yàn)證。

8.在人臉識(shí)別頁(yè)面，你可以點(diǎn)擊 "如果你遇到問(wèn)題，嘗試其他方法。

9.如果以上方法可以 t解決不了問(wèn)題，建議咨詢官方客服。

人臉識(shí)別可視化的實(shí)現(xiàn)

下載朋友 頭像來(lái)自網(wǎng)頁(yè)版窗口)

AI(識(shí)別模塊，主要用于識(shí)別好友 的頭像是人臉，并計(jì)算人臉的數(shù)量和頭像的總數(shù)并返回)

DateVisul(數(shù)據(jù)可視化模塊，用于可視化AI模塊返回的參數(shù))

Union(集成上述三個(gè)模塊的頂層模塊)

知識(shí)準(zhǔn)備

python中opencv圖像處理模塊的使用(主要是CascadeClassifier和detectMultiScal

直方圖法4種類型記憶口訣？

直方圖公式

左邊暗，右邊亮，越往右邊光越強(qiáng)；

向左右傾斜不好，半山腰對(duì)比度要低；

兩邊高，中間小，光比大，細(xì)節(jié)??；

唐 不要激動(dòng)，唐 不停，起伏很好。

直方圖判斷曝光

你可以 左邊山腳下看不到，黑暗中沒(méi)有細(xì)節(jié)；

你可以 右邊山腳下看不到，亮的部分沒(méi)有細(xì)節(jié)；

你可以 看不到兩邊的山麓，光影迷茫；

山峰右側(cè)亮區(qū)較大，山峰左側(cè)陰影較多；

如果山谷在中間，中間調(diào)的細(xì)節(jié)很少。

(1)什么是直方圖？

直方圖可以讓你知道整體圖像的像素強(qiáng)度分布。X軸是像素值(一般范圍是0到255)，Y軸是圖像中具有該像素值的像素?cái)?shù)。

直方圖的作用:通過(guò)直方圖，可以可視化俄歇圖像的對(duì)比度、亮度和強(qiáng)度分布。

(2)找到直方圖

幾個(gè)術(shù)語(yǔ)

bin:直方圖中的列數(shù)稱為bin，在OpenCV中表示為histSize。

RANGE:測(cè)量強(qiáng)度值的范圍，一般為[0，255]。

OpenCV中的直方圖計(jì)算

使用(查找直方圖):

(圖像，通道，遮罩，歷史尺寸，范圍[，歷史[，ac累積]])

Images:它是uint8或float32類型的源圖像。它應(yīng)該放在方括號(hào)中，即 "[img] "。

通道:也在方括號(hào)中給出。它是我們計(jì)算直方圖的通道的索引。例如，如果輸入是灰度圖像，則其值為[0]。對(duì)于彩像，可以通過(guò)[0]、[1]或[2]分別計(jì)算藍(lán)色、綠色或紅色通道的直方圖。、

遮罩:圖像遮罩。為了找到完整圖像的直方圖，將其指定為 "無(wú) "。但是，如果您想要找到圖像特定區(qū)域的直方圖，您必須創(chuàng)建一個(gè)蒙版圖像并將其用作蒙版。(我 我將在本文的后面討論它)

HistSize:這代表我們的BIN數(shù)。需要放在方括號(hào)中。對(duì)于全尺寸，我們通過(guò)[256]。

范圍:這是我們的范圍。通常是[0，256]。

#讀取灰度圖像img(# 39，0) hist ([img]，[0]，none，[256]，[0，256])

Hist是一個(gè)256x1的數(shù)組，每個(gè)值對(duì)應(yīng)圖像中的像素?cái)?shù)，有對(duì)應(yīng)的像素值。

(3)繪制直方圖

Matplotlib繪制直方圖

A.使用plt.hist()繪制灰度圖的直方圖，可以直接找到直方圖并繪制出來(lái)，不需要使用()函數(shù)。

import cv2 as cv import as PLT img(# # 39，0) (1，2，1)(img) (1，2，2)plt.hist(img.ravel()，256，[0，256])()