1、使用dlib.get_frontal_face_detector()方法检测人脸的位置。 2、使用 dlib.shape_predictor()方法得到人脸的关键点。 3、使用dlib.face_recognition_model_v1()方法提取特征。 新建face_embedding1.py,插入代码: importdlib,numpyimportcv2# 人脸关键点检测器predictor_path="shape_predictor_68_face_landmarks....
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_resnet_model_v1.dat' # 加载人脸识别模型 facerec = dlib.face_recognition_model_v1...
self.face_descriptor_extractor = dlib.face_recognition_model_v1( './weights/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat') # 人脸检测模型 self.hog_face_detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 获取人脸的68个关键点 self.shape_detector = dlib.shape_predictor('./weights/shape_predictor_68...
我的之前一些项目都是用dlib做人脸检测这块,这个项目想要实现的功能是人脸识别功能,借助的是 dlib官网中 face_recognition.py这个例程 (link:http://dlib.net/face_recognition.py.html); 核心在于 利用 “dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat” 这个model,提取 人脸图像的128D特征 ,然后比对不同人脸图片...
2025-02-03 02:23:06 积分:1 通过C++实现一个简单库存物品添加、查看及更新操作.rar 2025-02-03 01:57:12 积分:1 XR3DI Rendering Engine Enterprise 2.17 材料渲染器 2025-02-02 22:26:19 积分:1 开源TTS引擎:EmotiVoice 2025-02-02 18:44:12 积分:1 HOJOLO...
项目核心在于 利用 “dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat” 这个 model,提取人脸图像的 128D 特征 "face_descriptor",然后比对不同人脸图片的 128D 特征,计算不同人脸的 128D 特征的欧氏距离 来判断是否为同一张脸; 大概流程如下: 人脸录入 >>> 存入本地 CSV >>> ...
1、加载正脸检测器,使用dlib detector = dlib.get_frontal_face_detector() 2、加载人脸关键点检测器 sp = dlib.shape_predictor(predictor_path) 3、加载人脸识别模型 facerec = dlib.face_recognition_model_v1(face_rec_model_path) 4、保存候选人的人脸描述子 ...
facerec= dlib.face_recognition_model_v1('dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat') threshold= 0.54 其中threshold是人脸识别的阈值,当测试图片和本地图片欧式距离最近的值大于这个值的时候,我们认为不属于本都图片的任何一个类别。然后定义最近邻分类器: ...
dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat人脸识别模型收藏(0) 大小: 20.44MB 文件类型: .bz2 金币: 2 下载: 5 次 发布日期: 2023-06-17 语言: Python 标签: Python dlib 人脸识别 高速下载 资源简介 dlib库训练好的人脸识别的模型,使用python,导入dlib库和模型,就可以完成人脸识别 ...
face_recognizer = dlib.face_recognition_model_v1('model.dat')。 ```。 3.用识别器计算指定图片中面部的特征值。 ```python。 import cv2。 import numpy as np。 #加载测试图片。 image = cv2.imread('test.jpg')。 # 使用dlib识别面部特征。 face_detector = dlib.get_frontal_face_detector()。