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面部晒太阳的好处？
面部晒太阳有好处。原因是太阳可以提供给我们身体所需的维生素D，有利于钙的吸收和骨骼健康。此外，晒太阳还可以促进血液循环和新陈代谢，改善皮肤状态，使我们看起来更加健康和有活力。另外，需要注意的是在太阳最强烈的时候（大约10:00到16:00）应该避免长时间暴露在阳光下，这样会对皮肤造成损伤。在晒太阳的时候应该适度，并且对于皮肤较敏感的人，需要使用防晒霜来保护皮肤。
3D北斗街景真的可以看见人吗？
1.
可以看到人的卫星地图目前只有谷歌可以,使用者可以通过街道上的视角查看街景(例如公交车站,商铺等)。因为街景视图的照片是由Google的甲虫车在街上随机拍到的,街边路人的动作,停泊点上的车牌号都是一清二楚。
2.
但是该服务却有侵犯个人隐私的嫌疑,已经被谷歌方面禁止了外用。所以现在看到的街景、车辆、人等都是处理过的,比较模糊。但毫无疑问得是目前为止谷歌认识最清楚的地图软件。
D表示什么？
D是一个大笑的表情符号，两点是眼睛，短横线是鼻子，D是嘴，表示开心的意思。
网络改变的不仅仅是人类信息传播的速度和质量，还极大地丰富了人类表情传意的方式，形成了独特的网络语言，其中又以大量的非言语的表情符号为其特征。表情符号用来生动呈现和描摹日常面对面交际中的非言语信息，使双方如闻其声，如见其人。
1982年9月19日，美国卡耐基-梅隆大学的斯科特·法尔曼（匹兹堡计算机科学教授）教授在电子公告板，第一次输入了这样一串ASCII字符：“:-)”（微笑，顺时针旋转90度可得）。人类历史上第一张电脑笑脸就此诞生。从此，网络表情符号在互联网世界风行，为社会广泛接受。
传统的最初原型只有一个“:)”，后来使用者不断增加，创造出各种不同形式的表情符号。
横看形式
:-) 微笑。 :-( 不悦。 ;-) 使眼色。
:-D 开心。 :-P 吐舌头。 :-C 很悲伤。
:-O 惊讶, 张大口。 :-/ 怀疑。 8-) 戴眼镜者的微笑。
xc== 呕。 --<-<-<@ 送你一朵玫瑰花。 <※ 花束。
<*)>>>=< 鱼骨头。 <□：≡ 乌贼。 (：≡ 水母。
0.0 无语 -。- 开心-3-嘟嘴
西方式的传统表情符号要将脸向右横转九十度才看得明白，所以当表情符号传开后，发明了另外一种横式的表情符号(最初在日本出现)：用“*”、“^”、“-”等符号作眼睛，“_”、“.”、“o”等符号放在中间成为口部。
做出“^_^”、“*_*”、“^o^”、“^_~”之类的笑脸，也有在笑脸旁边加上别的符号作为修饰物，表现更为丰富的表情，如“-_-|||”表示类似日本漫画中尴尬的面部，“-_-b”表示人物脸
华为d16面部识别怎么设置？
.
在华为手机桌面上点击【设置】图标进入系统设置菜单,在菜单中下拉并找到【生物识别和密码】选项。
2.
进入生物识别和密码设置界面后点击进入【人脸识别】选项,输入手机锁屏密码。
3.
进入人脸识别设置界面后点击【开始录入】按钮,将面部对准识别区域录入面部数据即可。
4.
完成面部数据录入后返回到人脸识别设置界
人脸识别中mysql数据库起什么作用？
人脸识别mysql数据库起数据提供参照作用，实现多项参照，精准解析：
需求描述
1.将人脸特征信息保存进MySQL数据库。
2.调用摄像头识别人脸，将待识别的人物进行识别，并实时地与数据库中的人脸特征信息进行比对，同时判断出被识别者的身份。
需求分析
1、准备
利用opencv、face_recognition、numpy、pymysql等Python第三方类库，官方说法是face_recognition的人脸识别准确率高达99.6%。
2、识别
利用face_recognition，可以很轻易地得到人脸128维的人脸编码，并且通过比对函数，就可以得出想要的结果。
3、编码
由于face_recognition的128维的人脸编码是一个numpy ndarray类型，即矩阵，并不能存进数据库，要想存进数据库，必须进行类型转换
思路：先将矩阵转为列表，再将列表里的每个元素转为字符串，再用字符串拼接的方式拼成一个字符串，这时就可以把特征值存进数据库了。
4.译码
既然是特征值的比对，那么从数据库取完数据之后，就需要把字符串重新转为矩阵格式。
思路：先通过字符串切割，转为列表，再对列表里每个元素转为浮点型（float），最后再转为矩阵。
5.输出
常规做法通过人脸识别后想要在图像上输出被识别者姓名，但是opencv有自己的一套编码规范，无法输出中文，如果保存的是中文，那么就会出现乱码的情况。
中文文字图像显示解决思路：通过调用本地已存在的字体，利用PIL进行格式转换。
解决方案
数据库设计?
FaceSQL.py：MySQL数据库处理相关
import pymysql
class FaceSQL:
def __init__(self):
self.conn = pymysql.connect(
# 数据库的IP地址
host="xxx.xxx.xxx.xxx",
# 数据库用户名称
user="******",
# 数据库用户密码
password="******",
# 数据库名称
db="xxx",
# 数据库端口名称
port=3306,
# 数据库的编码方式 注意是utf8
charset="utf8"
)
def processFaceData(self, sqlstr, args=()):
print(sqlstr)
# 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
cursor = self.conn.cursor()
try:
# 执行sql语句
cursor.execute(sqlstr, args)
# 提交到数据库执行
self.conn.commit()
except Exception as e:
# 如果发生错误则回滚并打印错误信息
self.conn.rollback()
print(e)
finally:
# 关闭游标
cursor.close()
def saveFaceData(self,id,encoding_str):
self.processFaceData("insert into face(学号,encoding) values(%s,%s)", (id, encoding_str))
def updateFaceData(self, id, encoding_str):
self.processFaceData("update face set encoding = %s where 学号 = %s", (encoding_str, id))
def execute_float_sqlstr(self, sqlstr):
# 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
cursor = self.conn.cursor()
# SQL插入语句
results = []
try:
# 执行sql语句
cursor.execute(sqlstr)
# 获取所有记录列表
results = cursor.fetchall()
except Exception as e:
# 如果发生错误则回滚并打印错误信息
self.conn.rollback()
print(e)
finally:
# 关闭游标
cursor.close()
return results
def sreachFaceData(self, id):
return self.execute_float_sqlstr( "select * from face where 学号="+id)
def allFaceData(self):
return self.execute_float_sqlstr( "select * from face ")
def sreach_Info(self,id):
return self.execute_float_sqlstr( "select * from zstustu where 学号='" + id + "'")
FaceTools.py：?人脸特征信息处理相关
import face_recognition
import numpy
from os import listdir,path
from FaceSQL import FaceSQL
class FaceTools:
def __init__(self):
try:
self.facesql=FaceSQL()
except :
print("数据库连接错误")
def encoding_FaceStr(self, image_face_encoding):
# 将numpy array类型转化为列表
encoding__array_list = image_face_encoding.tolist()
# 将列表里的元素转化为字符串
encoding_str_list = [str(i) for i in encoding__array_list]
# 拼接列表里的字符串
encoding_str = ','.join(encoding_str_list)
return encoding_str
def decoding_FaceStr(self, encoding_str):
# print("name=%s,encoding=%s" % (name, encoding))
# 将字符串转为numpy ndarray类型，即矩阵
# 转换成一个list
dlist = encoding_str.strip(' ').split(',')
# 将list中str转换为float
dfloat = list(map(float, dlist))
face_encoding = numpy.array(dfloat)
return face_encoding
def add_Face(self,image_name, id):
# 加载本地图像文件到一个numpy ndarray类型的对象上
image = face_recognition.load_image_file("./photo/"+image_name)
# 返回图像中每个面的128维人脸编码
# 图像中可能存在多张人脸，取下标为0的人脸编码，表示识别出来的最清晰的人脸
image_face_encoding = face_recognition.face_encodings(image)[0]
encoding_str =self.encoding_FaceStr(image_face_encoding)
# 将人脸特征编码存进数据库
self.facesql.saveFaceData(id,encoding_str)
def updata_Face(self, image_name, id):
# 加载本地图像文件到一个numpy ndarray类型的对象上
image = face_recognition.load_image_file("./photo/"+image_name)
# 返回图像中每个面的128维人脸编码
# 图像中可能存在多张人脸，取下标为0的人脸编码，表示识别出来的最清晰的人脸
image_face_encoding = face_recognition.face_encodings(image)[0]
encoding_str = self.encoding_FaceStr(image_face_encoding)
# 将人脸特征编码更新数据库
self.facesql.updateFaceData(id, encoding_str)
def sreach_Face(self, id):
face_encoding_strs = self.facesql.sreachFaceData(id)
# 人脸特征编码集合
face_encodings = []
# 人脸特征姓名集合
face_names = []
for row in face_encoding_strs:
name = row[0]
face_encoding_str = row[1]
# 将从数据库获取出来的信息追加到集合中
face_encodings.append(self.decoding_FaceStr(face_encoding_str))
face_names.append(name)
return face_names,face_encodings
def load_faceoffile(self):
filepath = 'photo'
filename_list = listdir(filepath)
# 人脸特征编码集合
face_encodings = []
# 人脸特征姓名集合
face_names = []
a = 0
for filename in filename_list: # 依次读入列表中的内容
a += 1
if filename.endswith('jpg'): # 后缀名'jpg'匹对
face_names.append(filename[:-4]) # 把文件名字的后四位.jpg去掉获取人名
file_str = 'photo' + '/' + filename
a_images = face_recognition.load_image_file(file_str)
print(file_str)
a_face_encoding = face_recognition.face_encodings(a_images)[0]
face_encodings.append(a_face_encoding)
print(face_names, a)
return face_names,face_encodings
def load_faceofdatabase(self):
try:
face_encoding_strs = self.facesql.allFaceData()
except:
print("数据库连接错误")
# 人脸特征编码集合
face_encodings = []
# 人脸特征姓名集合
face_names = []
for row in face_encoding_strs:
name = row[0]
face_encoding_str = row[1]
# 将从数据库获取出来的信息追加到集合中
face_encodings.append(self.decoding_FaceStr(face_encoding_str))
face_names.append(name)
return face_names, face_encodings
def load_images_face(self,filepath):
filename_list = listdir(filepath)
for filename in filename_list: # 依次读入列表中的内容
if path.isdir(filepath+filename):
self.load_images_face(filepath+filename+"\\")
if filename.endswith('jpg'): # 后缀名'jpg'匹对
file_str = filepath + filename
a_images = face_recognition.load_image_file(file_str)
print(file_str)
face_encoding = face_recognition.face_encodings(a_images)
if face_encoding != []:
a_face_encoding = face_encoding[0]
encoding_str = self.encoding_FaceStr(a_face_encoding)
self.facesql.saveFaceData(filename[:-4], encoding_str)
def load_images_faces(self, filepath):
filename_list = listdir(filepath)
a=0
for filename in filename_list: # 依次读入列表中的内容
if filename.endswith('jpg'): # 后缀名'jpg'匹对
file_str = filepath + filename
a_images = face_recognition.load_image_file(file_str)
face_encoding = face_recognition.face_encodings(a_images)
for a_face_encoding in face_encoding:
a += 1
encoding_str = self.encoding_FaceStr(a_face_encoding)
self.facesql.saveFaceData(filename[:-4] + "-" + str(a), encoding_str)
运行结果