支付宝实名认证我为什么验证不了人脸，总是说请对本人拍摄，怎么回事呢？

要用自动化的方式把竹签不圆的找出来，可以使用计算机视觉技术和图像处理算法有图像预处理、特征提取和输出结果。

1、图像预处理：对采集到的竹签图像进行预处理，包括图像去噪、灰度化、二值化等 *** 作，以便后续图像分析和处理。

2、特征提取：通过图像处理算法提取竹签的特征，如竹签的直径、长度、圆度等，以便判断竹签是否圆形。

3、输出结果：将检测结果输出，可以通过打印或显示等方式呈现，也可以与其他设备或系统进行集成。

参考： SPM12 核磁数据预处理 傻瓜攻略

相关链接：

相关概念：

Spm12 入门教程

Google Search : SPM PET

优点：处理速度快，使用方便；配准 *** 作可解决原图像偏移的问题，使得图像居中显示

缺点：颅骨去除效果不佳，存在部分残余颅骨；配准后图像分辨率发生变化 （ex (128 128 90) -> (91 109 91) ）

-> 尝试FreeSurfer、 3D slicer 颅骨去除效果

扩展阅读：

[医学图像预处理1]使用nibabel和SimpleITK读取处理Nifiti文件(MRI图像) ；

[3DUNet-MRI图像预处理1]校正偏差域+裁剪patch+归一化 ；

[3DUNetMRI图像预处理2]综合4个模态+truth和设置的background像素值获取foreground，并裁剪 ；

重要阅读：关注正电子发射计算机断层显像PET

ADNI数据预处理（1）SPM，CAT12；数据集

因为本人变化较大，无法识别，比如发型的变化遮住脸型，也可能是因为拍摄角度和之前不一样导致识别部分有错位，请正对手机，确保光线充足，再次尝试。

根据支付宝官网信息，是手机设别无法识别的问题，设备等暂时不支持刷脸功能，换一台设备就可以。一般情况下，人脸识别失败，并不会影响用户正常使用支付宝进行实名验证。

扩展资料：

人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集、人脸图像检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

人脸图像采集：

不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。

当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。

人脸检测：

人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。

人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。

主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。

人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。

人脸图像预处理：

对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。

对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。

人脸图像特征提取：

人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。

人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。

人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。

人脸图像匹配与识别：

提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。

人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：

一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，

另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。

参考资料来源：支付宝-实名认证过程中遇到报错怎么办？

图像预处理对神经网络泛化的影响

图像预处理对神经网络泛化的影响是非常重要的。图像预处理可以帮助模型更好地捕获图像特征，从而更好地泛化到新的图像。

一般来说，图像预处理可以帮助神经网络更好地泛化，因为它可以减少噪声，增强图像特征，提高模型的准确性。图像预处理可以帮助模型更好地捕获图像的内在特征，从而更好地泛化到新的图像。此外，图像预处理还可以提高模型的收敛速度，从而更快地训练出更好的模型。

总之，图像预处理对神经网络泛化的影响是非常重要的，它可以帮助模型更好地捕获图像特征，从而更好地泛化到新的图像，提高模型的准确性和收敛速度。

图像翻转不会影响识别结果

在训练图像识别的神经网络时，可以随机地翻转训练图像，

这样训练得到的模型可以识别不同角度的实体

上下翻转

tfimageflip_up_down(img_data)

左右翻转

tfimageflip_left_right(img_data)

对角线翻转

tfimageflip_transpose_image(img_data)

以一定概率上下翻转

tfimagerandon_flip_up_down(img_data)

以一定概率左右翻转

tfimagerandom_flip_left_right(img_data)

色彩调整是指，调整图像的亮度、对比度、饱和度、色相

不会影响识别结果

调整亮度一般设置正负数：

tfimageadjust_brightness(img_data, 05)

tfimageadjust_brightness(img_data, -05)

随机调整亮度

tfimagerandom_brightness(img_data, max_delta=05)

在[-05,05）之间随机调整亮度

其他函数参考相关API

这个处理主要的思想就是 ，在使用梯度下降法学习参数的时候，去掉无关因素的影响

在paddlevisiontransforms目录下。

PaddlePaddle对于图像预处理的方式，是可以快速完成常见的图像预处理的方式，如调整色调、对比度，图像大小等。

在阅读书籍时，很多人都会习惯将有价值的内容使用手机拍摄为图像，方便后续查看使用。但图像文件较难归档整理，且无法搜索使用，那么，怎么才能更好地使用这些拍摄的资料？

其实，我们可以使用专业的OCR文本识别软件ABBYY FineReader PDF 15，将拍摄的图像转换为可搜索的PDF文档，不仅有利于归档使用，而且还能对拍摄的图像进行美化处理。接下来，一起来看看怎么 *** 作吧。

一、应用图像预处理功能

在拍摄书籍内容时，我们经常会使用横屏的模式，同时拍摄左右两页内容。如果直接将横屏拍摄的图像导入到电脑中，会容易出现页面方向错误的情况。

针对以上情况，ABBYY FineReader PDF 15提供了图像预处理的功能，可在图像导入后自动纠正图像的方向错误。

如图3所示，在ABBYY FineReader PDF 15的打开图像对话框的右下角，我们可以找到图像预处理的选项，勾选该选项，即可实现导入后的图像预处理功能。

如需更改图像预处理功能的设置，可单击“选项”按钮。

如图4所示，在图像处理设置面板中，可进行背景识别、自动识别、图像预处理的设置。其中，在图像预处理设置中，软件默认选取了拆分对开页、纠正页面方向等选项，我们可根据需要勾选其他的选项。

如图5所示，经过图像预处理后，原图像被拆分为两个页面，且方向被纠正为竖直显示。

二、编辑页面图像

完成图像的预处理后，我们可以接着进行页面图像的“美化”，使其显得排版整齐。具体的 *** 作是，如图6所示，单击编辑菜单中的“编辑页面图像”选项。

接着，图像就会在如图7所示的图像编辑器中打开，我们可以使用其提供的各项功能修正图像的瑕疵。比如，当前图像拍摄时出现了一些梯形失真（相机未垂直页面拍摄导致），可使用“校正梯形失真”功能进行纠正。

如图8所示，完成梯形失真校正后，页面图像就能呈现出与屏幕平行的状态，整体版式会更显整齐。

完成图像的调整后，单击“推出图像编辑器”，保存调整并返回主界面。

三、另存为PDF文档

完成图像的版式整理后，如图9所示，即可将图像文件另存为“可搜索PDF文档”，实现图像文件的格式转换。

打开转换后的PDF文档，即可搜索、复制其中的内容。

三、小结

通过应用ABBYY FineReader PDF 15的高级OCR文本识别功能，我们可以将拍摄的书籍内容轻松地转换为可搜索的PDF文档。

另外，结合使用软件提供的图像预处理功能、编辑页面图像功能，可对图像的一些缺陷进行修正，使得PDF文档的排版更显美观、整齐。

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