1.10分钟！安卓安卓用Python实现简单的图像图像人脸识别技术（附源码）
2.图源码是什么
3.轻松理解ViT(Vision Transformer)原理及源码
4.有一张人脸的侧脸图像，如何用python及相关的识别识别库来计算人脸转过的角度。
5.AndroidKillerV131正式版AndroidKillerV131正式版功能简介
10分钟！用Python实现简单的安卓安卓人脸识别技术（附源码）
Python实现简单的人脸识别技术，主要依赖于Python语言的图像图像压力支撑源码胶水特性，通过调用特定的识别识别库包即可实现。这里介绍的源码源码是一种较为准确的实现方法。实现步骤包括准备分类器、安卓安卓引入相关包、图像图像创建模型、识别识别以及最后的源码源码人脸识别过程。首先，安卓安卓需确保正确区分人脸的图像图像分类器可用，可以使用预训练的识别识别模型以提高准确度。所用的包主要包括：CV2（OpenCV）用于图像识别与摄像头调用，os用于文件操作，numpy进行数学运算，PIL用于图像处理。
为了实现人脸识别，需要执行代码以加载并使用分类器。执行“face_detector = cv2.CascadeClassifier(r'C:\Users\admin\Desktop\python\data\haarcascade_frontalface_default.xml')”时，确保目录名中无中文字符，以免引发错误。这样，程序就可以识别出目标对象。
然后，选择合适的算法建立模型。本次使用的是OpenCV内置的FaceRecognizer类，包含三种人脸识别算法：eigenface、fisherface和LBPHFaceRecognizer。LBPH是ask源码解析一种纹理特征提取方式，可以反映出图像局部的纹理信息。
创建一个Python文件（如trainner.py），用于编写数据集生成脚本，并在同目录下创建一个文件夹（如trainner）存放训练后的识别器。这一步让计算机识别出独特的人脸。
接下来是识别阶段。通过检测、校验和输出实现识别过程，将此整合到一个统一的文件中。现在，程序可以识别并确认目标对象。
通过其他组合，如集成检测与开机检测等功能，可以进一步扩展应用范围。实现这一过程后，你将掌握Python简单人脸识别技术。
若遇到问题，首先确保使用Python 2.7版本，并通过pip安装numpy和对应版本的opencv。针对特定错误（如“module 'object' has no attribute 'face'”），使用pip install opencv-contrib-python解决。如有疑问或遇到其他问题，请随时联系博主获取帮助。
图源码是什么
图源码是图像的源代码。 详细解释如下： 图源码的概念： 图源码，顾名思义，指的是图像的源代码。这通常涉及到图像的处理、生成或编辑所使用的编程语言和代码。在数字时代，随着计算机技术的淄博pc源码发展，越来越多的图像处理和编辑工作依赖于软件编程。这些源代码可能是为了生成特定的图像效果、实现某种图像算法或者是进行图像的数据分析。 图源码的内容： 图源码的具体内容会依据其用途和平台而有所不同。例如，在网页开发中，图源码可能涉及到HTML标签定义图像的属性，如大小、位置等，同时可能包含CSS样式来美化图像外观。如果是图像处理软件中的图源码，可能涉及到图像处理算法、滤镜效果等，使用特定的编程语言编写。此外，一些高级的图形应用如游戏开发中的图像渲染，源码可能包含复杂的图形处理算法和计算逻辑。 应用场景： 图源码广泛应用于多个领域。在网站开发中，设计师或开发者使用图源码来创建具有吸引力和响应式的网页图像。在图像处理领域，摄影师或设计师使用图源码来实现各种图像编辑效果。在游戏开发领域，图源码是实现高质量图像渲染和动画的关键部分。此外，随着人工智能和机器学习的发展，图源码也在图像识别、数据分析等领域发挥着重要作用。 总的来说，图源码是处理、编辑和实现图像效果的番推源码关键工具，其内容和应用取决于具体的使用场景和平台。随着技术的进步，图源码的应用将越来越广泛。轻松理解ViT(Vision Transformer)原理及源码
ViT，即Vision Transformer，是将Transformer架构引入视觉任务的创新。源于NLP领域的Transformer，ViT在图像识别任务中展现出卓越性能。理解ViT的原理和代码实现在此关键点上进行。
ViT的核心流程包括图像分割为小块、块向量化、多层Transformer编码。图像被分为大小为x的块，块通过卷积和展平操作转换为向量，最终拼接形成序列。序列通过多层Transformer编码器处理，编码器包含多头自注意力机制和全连接前馈网络，实现特征提取和分类。模型输出即为分类结果。
具体实现上，Patch Embedding过程通过卷积和展平简化，将大小为x的图像转换为x的向量序列。Transformer Encoder模块包括Attention类实现注意力机制，以及Mlp类处理非线性变换。Block类整合了这两个模块，实现完整的编码过程。
VisionTransformer整体架构基于上述模块构建，流程与架构图保持一致。代码实现包括关键部分的细节，完整代码可参考相关资源。
综上所述，asrscr指标源码ViT通过将图像分割与Transformer架构相结合，实现高效图像识别。理解其原理和代码，有助于深入掌握这一创新技术。
有一张人脸的侧脸图像，如何用python及相关的库来计算人脸转过的角度。
这个很难办到，不过可以通过判断关键点的特点进行判断，但是准确率不高
前言
很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在行代码以内简单地实现人脸识别。
一点区分
对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有无无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。其实，人脸检测解决的问题是确定一张图上有木有人脸，而人脸识别解决的问题是这个脸是谁的。可以说人脸检测是是人识别的前期工作。今天我们要做的是人脸识别。
所用工具
Anaconda 2——Python 2
Dlib
scikit-image
Dlib
对于今天要用到的主要工具，还是有必要多说几句的。Dlib是基于现代C++的一个跨平台通用的框架，作者非常勤奋，一直在保持更新。Dlib内容涵盖机器学习、图像处理、数值算法、数据压缩等等，涉猎甚广。更重要的是，Dlib的文档非常完善，例子非常丰富。就像很多库一样，Dlib也提供了Python的接口，安装非常简单，用pip只需要一句即可：
pip install dlib
上面需要用到的scikit-image同样只是需要这么一句：
pip install scikit-image
注：如果用pip install dlib安装失败的话，那安装起来就比较麻烦了。错误提示很详细，按照错误提示一步步走就行了。
人脸识别
之所以用Dlib来实现人脸识别，是因为它已经替我们做好了绝大部分的工作，我们只需要去调用就行了。Dlib里面有人脸检测器，有训练好的人脸关键点检测器，也有训练好的人脸识别模型。今天我们主要目的是实现，而不是深究原理。感兴趣的同学可以到官网查看源码以及实现的参考文献。今天的例子既然代码不超过行，其实是没啥难度的。有难度的东西都在源码和论文里。
首先先通过文件树看一下今天需要用到的东西：
准备了六个候选人的放在candidate-faces文件夹中，然后需要识别的人脸test.jpg。我们的工作就是要检测到test.jpg中的人脸，然后判断她到底是候选人中的谁。另外的girl-face-rec.py是我们的python脚本。shape_predictor__face_landmarks.dat是已经训练好的人脸关键点检测器。dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat是训练好的ResNet人脸识别模型。ResNet是何凯明在微软的时候提出的深度残差网络，获得了 ImageNet 冠军，通过让网络对残差进行学习，在深度和精度上做到了比
CNN 更加强大。
1. 前期准备
shape_predictor__face_landmarks.dat和dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat都可以在这里找到。
然后准备几个人的人脸作为候选人脸，最好是正脸。放到candidate-faces文件夹中。
本文这里准备的是六张，如下：
她们分别是
然后准备四张需要识别的人脸图像，其实一张就够了，这里只是要看看不同的情况：
可以看到前两张和候选文件中的本人看起来还是差别不小的，第三张是候选人中的原图，第四张微微侧脸，而且右侧有阴影。
2.识别流程
数据准备完毕，接下来就是代码了。识别的大致流程是这样的：
3.代码
代码不做过多解释，因为已经注释的非常完善了。以下是girl-face-rec.py
# -*- coding: UTF-8 -*-
import sys,os,dlib,glob,numpy
from skimage import io
if len(sys.argv) != 5:
print "请检查参数是否正确"
exit()
# 1.人脸关键点检测器
predictor_path = sys.argv[1]
# 2.人脸识别模型
face_rec_model_path = sys.argv[2]
# 3.候选人脸文件夹
faces_folder_path = sys.argv[3]
# 4.需识别的人脸
img_path = sys.argv[4]
# 1.加载正脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# 2.加载人脸关键点检测器
sp = dlib.shape_predictor(predictor_path)
# 3. 加载人脸识别模型
facerec = dlib.face_recognition_model_v1(face_rec_model_path)
# win = dlib.image_window()
# 候选人脸描述子list
descriptors = []
# 对文件夹下的每一个人脸进行:
# 1.人脸检测
# 2.关键点检测
# 3.描述子提取
for f in glob.glob(os.path.join(faces_folder_path, "*.jpg")):
print("Processing file: { }".format(f))
img = io.imread(f)
#win.clear_overlay()
#win.set_image(img)
# 1.人脸检测
dets = detector(img, 1)
print("Number of faces detected: { }".format(len(dets)))
for k, d in enumerate(dets):
# 2.关键点检测
shape = sp(img, d)
# 画出人脸区域和和关键点
# win.clear_overlay()
# win.add_overlay(d)
# win.add_overlay(shape)
# 3.描述子提取，D向量
face_descriptor = facerec.compute_face_descriptor(img, shape)
# 转换为numpy array
v = numpy.array(face_descriptor)
descriptors.append(v)
# 对需识别人脸进行同样处理
# 提取描述子，不再注释
img = io.imread(img_path)
dets = detector(img, 1)
dist = []
for k, d in enumerate(dets):
shape = sp(img, d)
face_descriptor = facerec.compute_face_descriptor(img, shape)
d_test = numpy.array(face_descriptor)
# 计算欧式距离
for i in descriptors:
dist_ = numpy.linalg.norm(i-d_test)
dist.append(dist_)
# 候选人名单
candidate = ['Unknown1','Unknown2','Shishi','Unknown4','Bingbing','Feifei']
# 候选人和距离组成一个dict
c_d = dict(zip(candidate,dist))
cd_sorted = sorted(c_d.iteritems(), key=lambda d:d[1])
print "\n The person is: ",cd_sorted[0][0]
dlib.hit_enter_to_continue()
4.运行结果
我们在.py所在的文件夹下打开命令行，运行如下命令
python girl-face-rec.py 1.dat 2.dat ./candidate-faecs test1.jpg
由于shape_predictor__face_landmarks.dat和dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat名字实在太长，所以我把它们重命名为1.dat和2.dat。
运行结果如下：
The person is Bingbing。
记忆力不好的同学可以翻上去看看test1.jpg是谁的。有兴趣的话可以把四张测试都运行下试试。
这里需要说明的是，前三张图输出结果都是非常理想的。但是第四张测试的输出结果是候选人4。对比一下两张可以很容易发现混淆的原因。
机器毕竟不是人，机器的智能还需要人来提升。
有兴趣的同学可以继续深入研究如何提升识别的准确率。比如每个人的候选用多张，然后对比和每个人距离的平均值之类的。全凭自己了。
AndroidKillerV正式版AndroidKillerV正式版功能简介
大家好,关于Android Killer V1.3.1 正式版，Android Killer V1.3.1 正式版功能简介这个很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧！
Android Killer最新版是一款功能强大的安卓APK反汇编工具，软件集APK反编译、APK打包、APK签名，编码互转，ADB通信等特色功能于一身，支持logcat日志输出，能够大大简化安卓应用和游戏修改过程中各类繁琐工作。
功能特点
1、可视化、全自动的反编译、编译、签名；支持批量编译APK。
2、以树形目录管理反编译出的Apk源码文件，浏览、打开、编辑、都可以统一在软件中实现，不同项目间可以自由切换，方便快捷。
3、自动识别图像资源，并提供该类资源的快捷替换功能，方便修改这类资源。
4、内置代码编辑器，支持包含，但不限于.samli、.xml、.html等各类格式文件的语法高亮显示，根据 smali文件格式的自动匹配相应语法；同时支持使用系统编辑器来编辑代码文件。
5、内置基于文件内容的单行或多行代码关键字搜索、可显示无穷多个搜索结果以标签的形式分门别类；可指定搜索范围，整个项目或在指定的文件或文件夹中搜索、大小写，编码类型；从此无需再借助其他工具，即可轻松的完成搜索任务。
6、内嵌Unicode、UTF8、ANSI编码互转工具，方便硬编码文字的检索以及相关汉化类修改。
7、内置Log等调试工具，方便应用进程、logcat输出查看等进阶操作，监测修改apk的运行状况，以助于分析和查找错误
8、内置ADB功能，包括使用ADB向设备，或模拟器安装、卸载、运行修改后的apk，进行测试，并可管理所连接设备的存储文件，包括系统以及用户文件
9、所有操作步骤、结果都会显示在日志窗口，方便查看。
、默认支持记事本、计算器等小工具，开放设置接口可根据需要自定义外部工具，满足个性化需求。
更新内容
增加中英文版本切换，相关提示信息没有英化，有其他语言需求者在 "AK\cfgs\lang\" 路径下手动处理
增加自动识别java的bin目录
修复搜索批量替换后编译出错的BUG
增加 APK 签名工具
增加 APK 签名多项自定义添加
增加 APK 编译完后是否自动签名选项
增加 Apktool 管理器，用于 apktool 版本切换(支持反编译时参数定义)、框架安装和卸载等功能
增加 APK 安装管理器工具，移除上一版本的简单APK推送安装功能
增加 MD5 查看器工具
增加方法声明中只查看本地方法的功能，用于快速过滤查看 smali 对 so 中的方法调用
增加文本搜索工具
增加资源预览子目录功能
增加识别最新版的娜迦壳
增加搜索后批量替换功能
增加批量删除工程项
增加日志信息多选复制功能
增加 Androidkiller lua 脚本功能
更新 dex2jar 为最新版本
调整 APK 签名方式，去除从设置中选择签名，只保留签名的添加及编辑功能，改为从编译按钮的下拉菜单中选择
调整一些内部逻辑
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调整 apktool 默认为 ShakeApktool 版本
修复搜索中文字符时高亮位置错误
修复工程信息相关BUG
