<div class="markdown-block">Cho mình hỏi là mình có dự án sử model face recognition để trích xuất đặc trưng của ảnh, sau đó sẽ dùng đặc trưng trích xuất được truy vấn thông tin bằng model LSH với pyspark. Mình sẽ sử dụng fastapi để tạo api nhận ảnh đầu vào và trả ra kết quả truy vấn được. Mình muốn deploy các phần trên vào một docker container thì có được không ạ</div>

<div class="markdown-block">Hiện tại mình đang làm về trích xuất dữ liệu trên căn cước công dân , trong hướng dẫn <a href="https://viblo.asia/p/trich-xuat-thong-tin-tu-chung-minh-thu-bJzKmaRwK9N?fbclid=IwAR3TJrh43NOvV4_70rEnOaUch3W8aRGIKEx9MNqSSFcbnSylCxPbiiSQ1dU#_21-detect-4-goc-chung-minh-thu-2," class="markdown-link" target="_blank">https://viblo.asia/p/trich-xuat-thong-tin-tu-chung-minh-thu-bJzKmaRwK9N?fbclid=IwAR3TJrh43NOvV4_70rEnOaUch3W8aRGIKEx9MNqSSFcbnSylCxPbiiSQ1dU#_21-detect-4-goc-chung-minh-thu-2,</a>có hướng dẫn Detect 4 góc căn cước, mình chưa hiểu về đoạn " sử dụng mô hình của bản thân ,với mô hình detect đã được cung cấn sẵn bởi Tensorflow API" nhờ bạn hướng dẫn giúp ạ. Dưới đây là code import trực tiếp thừ file mình chụp import cv2import pytesseractdef extract_id_card_info(image_path):image = cv2.imread(image_path)gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)Vùng chứa Số CCCDnumber_roi = image[210:270, 500:960]number_text = extract_text_from_image(number_roi)print("Số CCCD:", number_text)Vùng chứa tênname_roi = image[290:350, 520:1000]name_text = extract_text_from_image(name_roi)print("Tên:", name_text)Vùng chứa ngày sinhbirthdate_roi = image[350:430, 665:900]birthdate_text = extract_text_from_image(birthdate_roi)print("Ngày sinh:", birthdate_text)Vùng chứa giới tínhgender_roi = image[435:480, 490:660]gender_text = extract_text_from_image(gender_roi)print("Giới tính:", gender_text)Vùng chứa quốc tịchnationality_roi</div>

<div class="markdown-block">import cv2 import numpy as npfrom pyzbar.pyzbar import decodeimport tkinter.messagebox as msgboximport tkinter as tkcap = cv2.VideoCapture(0)root = tk.Tk()root.title("QR_CODE")decoded_label_widget = tk.Label(root, text="")decoded_label_widget.grid(row=0, column=0)decoded_entry_widget = tk.Entry(root, state="readonly", font=("Arial", 12), width=60, highlightthickness=0, bd=0)decoded_entry_widget.grid(row=0, column=1, pady=10)flag_camera = True def toggle_display():global flag_cameraflag_camera = not flag_cameratoggle_button = tk.Button(root, text="Bật-Tắt-Cam", command=toggle_display)toggle_button.grid(row=0, column=2, padx=10)def copy_all():root.clipboard_clear()root.clipboard_append(decoded_entry_widget.get())copy_button = tk.Button(root, text="Sao Chép", command=copy_all)copy_button.grid(row=0, column=3, padx=10)if not cap.isOpened():msgbox.showwarning("Cảnh báo", "Không thể mở camera. Vui lòng kiểm tra lại!")flag_camera = Falsewhile True:if flag_camera: _, frame = cap.read()frame = cv2.resize(frame, None, fx=1.3, fy=1.3, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) frame = cv2.convertScaleAbs(frame, alpha=3, beta=20)decodedObjects = decode(frame)decoded_data = [obj.data.decode("utf-8") for o</div>

<div class="markdown-block">Code python tạo mã QR theo chuẩn TCCS 03:2018/NHNNVN</div>