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

微信人臉驗證不成功怎么辦？

1.可能是光線太暗。

2.建議用戶在光線充足的地方進行人臉識別。

3.如果用戶戴眼鏡。

4.人臉識別前建議摘掉眼鏡。

5.如果化妝，人臉識別前需要卸妝。

6.人臉識別一般用于解鎖賬號。

7.如果無法識別，建議改用其他驗證。

8.在人臉識別頁面，你可以點擊 "如果你遇到問題，嘗試其他方法。

9.如果以上方法可以 t解決不了問題，建議咨詢官方客服。

人臉識別可視化的實現(xiàn)

下載朋友 頭像來自網(wǎng)頁版窗口)

AI(識別模塊，主要用于識別好友 的頭像是人臉，并計算人臉的數(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(集成上述三個模塊的頂層模塊)

知識準備

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；

向左右傾斜不好，半山腰對比度要低；

兩邊高，中間小，光比大，細節(jié)??；

唐 不要激動，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，黑暗中沒有細節(jié)；

你可以 右邊山腳下看不到，亮的部分沒有細節(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數(shù)。

直方圖的作用:通過直方圖，可以可視化俄歇圖像的對比度、亮度和強度分布。

(2)找到直方圖

幾個術(shù)語

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

RANGE:測量強度值的范圍，一般為[0，255]。

OpenCV中的直方圖計算

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)該放在方括號中，即 "[img] "。

通道:也在方括號中給出。它是我們計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]。對于彩像，可以通過[0]、[1]或[2]分別計算藍色、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 "。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)。需要放在方括號中。對于全尺寸，我們通過[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256x1的數(shù)組，每個值對應(yīng)圖像中的像素數(shù)，有對應(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，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])()