基于python的图像取证技术研究与实现
项目简介
图像取证技术研究与实现，实现了以下功能：
本次通过以Python技术开发的图像取证系统通过系统整体的功能模块设计、数据库的内容设计，结合OpenCV和ELA技术之后，已经可以实现稳定的运行了。
💕💕作者：落落
💕💕个人简介：混迹java圈十余年，擅长Java、小程序、Python等。
💕💕各类成品java毕设 。javaweb，ssm，springboot等等项目框架，源码丰富，欢迎咨询。学习资料、程序开发、技术解答、代码讲解、文档报告，需要请看文末联系方式。
后端框架：
语言：python+html
框架：Django
python版本：python3.7+
数据库工具：Navicat11+
开发软件：pycharm
前端框架：
html
数据库：
mysql
系统架构：
主要功能：
系统的登录模块设计
本次设计的人脸表情识别系统的登录页面如下，在登录页面中本次除了设计登录窗口之外还设计了记住用户名和密码的功能服务。如下图所示：
表情识别主页面的功能实现
在表情识别主页面中，有一些存量的已经上传的照片表情，也有新增表情识别的按钮，通过点击按钮可以上传新的表情照片。当将鼠标移动至图片上，图片会有产看表情识别结果的按钮，点击识别结果可以对表情进行判断：
表情管理菜单的实现
对每一张照片在进行了表情的识别之后，在表情管理菜单中会有相关的内容记录，在内容记录里有照片的上传路径以及表情的状态、创建时间等内容，可以对识别的管理内容进行删除操作。
表情类别管理功能的实现
在表情类别的管理中本次设立了共有八个表情类别，分别包括了开心、生气、伤心等，通过不同的分类能够更好的实现有效的人脸表情识别训练，从而可以更好的实现有效的识别功能的顺利应用
更多项目：
另有6000+份项目源码，项目有java（包含springboot，ssm，jspm等），小程序，python，php，net等语言项目。项目均包含完整前后端源码，可正常运行！