dlib::deserialize("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat") >> face_rec_model; // 提取人脸特征 dlib::array<float, 128> face_descriptor = face_rec_model(rgb_img, shape); // 比较两个特征 double distance = dlib::length(face_descriptor1 - face_descriptor2); 四、性能优化与注意事项 ...
1. 加载人脸识别模型 链接:dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat提取码:b8zu 首先,我们得通过dlib.face_recognition_model_v1()加载人脸识别的模型: dlib.face_recognition_model_v1(人脸识别模型路径) 1. import dlib import cv2 #人脸识别模型的路径 face_rec_model_path = 'dlib_face_recognition_res...
shape_predictor_68_face_landmarks.dat是已经训练好的人脸关键点检测器。 dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat是训练好的ResNet人脸识别模型。 (说明:ResNet是何凯明在微软的时候提出的深度残差网络,获得了 ImageNet 2015 冠军,通过让网络对残差进行学习,在深度和精度上做到了比 CNN 更加强大。) ///...
#facerecognitionmodel,theobjectmapshumanfacesinto128Dvectors #Referthistutorial:http://dlib.net/python/index.html#dlib.face_recognition_model_v1 facerec=dlib.face_recognition_model_v1("D:/No1WorkSpace/JupyterNotebook/model/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat") #计算两个128D向量间的欧式距...
face_recognition_model_v1("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat") # 计算特征值 image = Image.open('/faces/person/sample-0.jpg') image = cv2.cvtColor(np.asarray(image), cv2.COLOR_RGB2BGR) faces = detector(image, 1) if len(faces) != 0: face = faces[0] shape = predictor(...
1、前期准备 shape_predictor_68_face_landmarks.dat和dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat都可以在这里找到。不能点击超链接的可以直接输入以下网址:http://dlib.net/files/。 然后准备几个人的人脸图片作为候选人脸,最好是正脸。放到candidate-faces文件夹中。
cv2.waitKey(3)#第一步,人脸检测,获取位置face_locations =face_recognition.face_locations(img)#提取人脸区域的图片并保存src_faces =[]for(i, rect)inenumerate(face_locations): (x, y, w, h)=rect_to_bbox(rect) detect_face= img[y:y + h, x:x +w] ...
其次,在 Wild benchmarks 基准的人脸识别任务上,据说它能实现 99.38% 的准确性,这听起来是很不可思议的。再者,现在一些流行的人脸识别库 face_recognition 和 openface 在底层都使用 dlib 库,因此它在该任务上会是一个非常好的选择。 ▌安装依赖项 一旦框架确定下来,那么我们要如何在机器上开发并部署这个项目呢?
1. 安装必要的库 代码语言:javascript 复制 pip install opencv-python dlib 2. 下载模型文件 下载shape_predictor_68_face_landmarks.dat:下载链接 下载dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat:下载链接 下载并解压这两个文件并放置到项目文件目录