3|0利用树莓派的摄像头实现人脸识别准备好需要用到的代码文件和图片,都可以在face_recognition的Github仓库中找到3|1安装依赖库pip install dlib face_recognition numpy 3|2facerec_on_raspberry_pi.py得拿张图对着摄像头,虽然没有画面。3|3facerec_from_webcam_faster.py...
一.安装face_recognition 1sudo pip3 install face_recognition 二.安装pyhton3的opencv库 安装opencv依赖 1 sudo apt-get install libcblas-dev 2 sudo apt-get install libhdf5-dev 3 sudo apt-get install libhdf5-serial-dev 4 sudo apt-get install libatlas-base-dev 5 sudo apt-get install libjasper-de...
方法/步骤 1 键盘按键win+R ，打开运行窗体 2 输入cmd ，进入到window终端 3 在Windows终端输入pip install face_recognition,点击回车，等待系统自动下载，下载结束后，系统会提示下载成功的。
#硬声创作季 树莓派教程:Face recognition OpenCV Raspberry Pi Mr_haohao 169 0 684.HamPi——树莓派业余无线电专用系统 小凡 4638 233 Jetson Nano上可以运行的多目标跟踪算法 jf_1670319603.3534 3732 99 开源!基于树莓派4B开发人形机器人myBuddy,可编程OpenCV/人工智能ai视觉机器人/ Python编 大象机器人科技 3283...
https://github.com/ageitgey/facerecognition开源框架,基于 dlib(Deep Metric Learning)支持人脸识别功能。dlib 在Labeled Faces in the Wild 测试基准上的准确率达到 99.38%。facerecognition的应用开发极为简单,只用几行 Python 命令行就可以轻松实现人脸识别应用,而且也提供了树莓派的支持。
在前面说过,树莓派上使用face_recognition是十分慢的,这里讲解一下作者自己的提速方法: <>face_recognition在不同机器上识别时间对比 可能是因为我在树莓派上使用了多线程,opencv等原因树莓派上识别时间比较久,后来关闭了多线程识别时间平均为13,但是可见树莓派上识别任然是十分缓慢的。
下面给出树莓派stretch版本换清华源的方法: 树莓派的镜像文件在/etc/apt/sources.list中 ctrl+o保存 ctrl+x退出 sudo vim /etc/apt/sources.list 用#注释掉原文件内容,用以下内容取代: deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspbian/raspbian/ stretch main contrib non-free rpi ...
3|0利用树莓派的摄像头实现人脸识别准备好需要用到的代码文件和图片,都可以在face_recognition的Github仓库中找到3|1安装依赖库pip install dlib face_recognition numpy 3|2facerec_on_raspberry_pi.py得拿张图对着摄像头,虽然没有画面。3|3facerec_from_webcam_faster.py...