这是一款开源的写真图片及视频打赏系统源码，顾名思义他可以做写真图片打赏站也可以做视频打赏站，支付对接了易支付，拥有独立代理后台，全部源码无加密，另外也可以配合付费进群使用。 支付扣量、域名防洪这些基本的就不介绍了，看图吧！留给有需要的人！ 请勿用于违法用途，否则后果自负！ 2025年，随着互联网的持续发展和技术的进步，内容创作者与消费者之间的互动模式也在不断演变。在这样的背景下，出现了一款新型的开源写真图片视频打赏系统，这款系统不仅支持图片打赏，也支持视频打赏，提供了一个全新的互动平台。其设计理念是结合现代社交网络的特点，为内容创作者提供一种新颖的变现方式，同时也满足消费者对于优质内容的赞赏需求。 该系统最大的亮点在于其开源性质，意味着任何人都可以自由获取并使用它的源代码，进行修改和扩展以满足自己的特定需求。更为重要的是，系统的源码是完全开放的，没有进行加密，这就大大降低了技术门槛，使得广大开发者和爱好者能够更轻松地参与到该平台的建设与改进中去。 此外，系统支持支付功能，已经与易支付这样的第三方支付平台完成了对接。支付接口的集成，让用户能够在观看写真图片或者视频内容后，方便快捷地进行打赏。对于内容创作者来说，这一点尤为关键，因为它直接关系到他们的劳动能否得到经济上的认可和回报。而易支付作为一款成熟的支付工具，它的加入无疑增强了系统的稳定性和安全性。 系统还具备独立的代理后台功能，允许用户建立自己的代理网络，从而实现内容的推广和销售。这种代理机制为有志于在内容创业领域一展身手的用户提供了一条新的途径，通过搭建和管理代理网络，他们可以拓展自己的业务范围，并在一定程度上实现被动收入。 除了上述功能之外，这套写真图片视频打赏系统还支持付费进群的功能。付费进群是指用户通过支付一定费用后，可以加入特定的社群，享受某些专属内容或服务。这一功能的存在使得平台能够为用户提供更加多样化和个性化的服务，同时也为内容创作者创造了更多的盈利点。 在系统的基础功能介绍中，还提到了一些常见的互联网运营保障措施，例如支付扣量和域名防洪等。虽然这些是许多互联网产品在运营中都会涉及到的技术细节，但它们对于确保系统的稳定运行和保护用户利益来说是必不可少的。尽管系统并未详细介绍这些功能的具体运作机制，但它们的存在暗示了该系统在技术层面的成熟和完善。 系统在使用前会特别提醒用户，必须遵守法律法规，不得将该系统用于任何违法的活动。这一声明强调了系统的合法合规性，也提醒用户在享受服务的同时，必须承担相应的社会责任和法律责任。 这款开源写真图片视频打赏系统是一个功能全面、操作简便、技术成熟并且具有高度扩展性的内容变现平台。它不仅为内容创作者提供了一个新的展示和变现的舞台，也为消费者提供了一个更加直接和便捷的赞赏渠道。在当今这个内容为王的时代，这套系统无疑具有相当的市场潜力和应用价值。

在当今信息技术迅猛发展的时代，图像处理与人工智能技术相结合，催生了各种有趣的创新应用，其中“换脸”技术尤为引人瞩目。这种技术可以通过分析和处理面部特征，将一张脸的部分或全部特征映射到另一张脸上。Python作为一门流行的编程语言，凭借其强大的库支持，已成为实现这一技术的重要工具之一。在众多Python库中，dlib库因其高效的性能和丰富的功能而脱颖而出，成为了开发者在进行面部识别和换脸操作时的首选。 dlib库是一个包含机器学习算法的工具包，广泛应用于模式识别、图像处理、数据挖掘等领域。它提供了多种功能，例如人脸检测、面部特征点定位、物体识别等。在面部识别和换脸应用中，dlib库特别强化了对人脸特征点的精确检测和处理。它使用预训练的面部特征检测器，可以快速准确地找到人脸的关键点，这是实现换脸技术的基础。 面部识别技术的核心在于识别和定位面部的关键特征点。dlib库中的面部检测器可以识别出人脸中的68个关键点，这些点覆盖了人脸的眼睛、鼻子、嘴巴等主要器官。通过对这些关键点的坐标进行分析和处理，可以实现对人脸表情和姿态的分析，进而应用于面部特征的提取和换脸。 换脸技术通常涉及以下步骤：首先是使用面部检测器识别出源图像和目标图像中的人脸及其特征点；其次是通过几何变换或深度学习方法对特征点进行对齐，确保两幅图像中的人脸在几何上具有一致性；然后是对源图像中的特征区域进行提取，将其映射到目标图像的相应区域；最后通过图像融合技术，使得替换后的面部特征自然地融入到目标图像中。 为了实现图片和视频中的换脸，开发者需要处理的不仅是静态图像的处理问题，还包括视频帧序列的连续性和动态性问题。视频换脸要求算法能够实时跟踪和处理每一帧图像，并保持换脸效果的连贯性和自然性。这就要求算法不仅要准确，而且要高效。 在实际应用中，换脸技术虽然具有很高的娱乐性和视觉冲击力，但同时也引发了伦理和隐私方面的讨论。技术本身是中立的，但使用技术的方式和目的却需要负责任的态度来指导。确保技术应用不侵犯他人权益，不用于制作和传播虚假信息，是我们使用此类技术时应遵循的基本原则。 Python结合dlib库实现的面部识别和换脸技术，在图像处理领域具有重要的应用价值。它不仅能够提升图像编辑的质量和效率，还能拓展更多富有创意的应用场景。随着技术的不断进步和应用的不断拓展，我们有理由相信，这一技术将会在娱乐、教育、安全等多个领域发挥更加重要的作用。

MATLAB程序：图片与视频火焰检测系统——精确跟踪火焰区域框选,基于MATLAB的程序：图片与视频火焰检测系统——自动追踪火焰区域框选,图片视频火焰检测MATLAB程序 有两个一个可以图片火焰检测。 一个可以对视频进行火焰检测。 视频的素材是用的网上的素材，可以成你自己的视频。 会跟踪火焰的区域框选。 本全网无重复。 经过多次测试，保证能够成功运行。 程序自带多张图片和两个视频。 ,图片视频火焰检测; MATLAB程序; 火焰区域框选; 程序测试成功; 自带素材,标题：火焰检测MATLAB程序，支持图片与视频处理，带区域跟踪功能，测试成功，含多例样图与视频。

APP，微信小程序富文本编辑器（包含图片视频上传，地图选点） 富文本编辑器 图片上传 视频上传 地图选点

YOLOv5框架，将源码进行封装，并利用pyqt实现了训练+检测2个部分的界面功能。训练部分，从图片爬虫下载、数据标注、数据集配置到最后的训练；检测部分，从检测参数设置（支持实时设置置信度和IOU等）、数据选择（支持图片、视频和多种摄像头）到结果显示。全部实现界面开发和多线程调度处理。

资源包含python实现的图片转换视频或者视频转图片的代码以及详细注解；同时我将改代码封装为了工具，利用PyQT5进行界面UI设计，资源中包含PyQT5的原始项目文件以及源码，可直接使用；除此之外，资源中还包含一个由代码封装而来的exe格式的图片视频转换工具。 资源为python代码资源，主要详细演示了如何将视频拆分为图片以及如何将多张图片合成为视频。 代码中，主要利用OpenCV实现视频的拆分以及图片合并为视频功能。 代码中，主要利用PyQT5进行界面设计，还包含一个原创软件图标。 工具为windows平台下可执行exe文件，可拆分视频，合并视频为图片，可显示拆分/合并进度等。

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支持选择图片 选择视频 选择图片和视频 拍照 录像 等功能，如有bug请发邮件到1124168909@qq.com 使用androidstudio 导入即可

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程序执行成功后一定要查看两个文件的字节大小是否想等，有可能新复制的文件比源文件大，但是这样也能打开