「图像分类」是人工智能领域的一个热门话题，我们在实际生活中甚至业务的生产环境里，也经常遇到图像分类相似的需求，如何能快速搭建一个图像分类或者内容识别的API呢？我们考虑使用ServerlessFramework(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fgithub.c

///<summary///生成缩略图///</summary///<paramname"sourceFile"原始图片文件</param///<paramname"quality"质量压缩比</param

实现思路：1、使用Dlib识别并提取脸部图像2、使用VGGFace模型提取脸部特征3、使用余弦相似度算法比较两张脸部图像的特征代码如下：importtimeimportnumpyasnpimportsklearnimportsklearn.metrics.pairwiseaspw

安装文件：官方网站 http://www.mongodb.org/downloads(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.mongodb.org%2Fdownloads)选择对应系统的文件下载。一、解压缩文件。将压缩包解压，在D盘创建文件夹MongoDB,将

步骤一：获取验证码图像首先，我们需要获取网站上的滑块验证码图像。可以使用网络爬虫或直接从网站上获取图像数据。在这个示例中，我们将使用一张模拟的滑块验证码图片进行演示。python复制代码importcv2读取滑块验证码图片captchaimagecv2.i

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大模型的多模态能力是研究热点，图像识别作为其中重要组成部分，应用价值日益凸显。本文选取国内几家具有代表性的大模型厂商，对其图像识别能力进行试验观察，旨在比较分析各厂商模型的性能差异，为用户选择合适的图像识别模型提供参考。

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