face_recognition是世界上最简单的人脸识别库,使用 dlib 最先进的深度学习人脸识别技术构建。 该模型的准确率为 99.38%。二、获取人脸的128位数组编码 使用两个演员的脸测试,只用了这两张正脸进行识别,如果要识别准确,得准备多种角度的照片,才能比较精准。下面我们编写代码来获取上面图像的128位的描述信息。1、...
import face_recognitionimage=face_recognition.load_image_file("your_file.jpg")face_locations=face_recognition.face_locations(image) 找到并操作图片中的脸部特征 获得图片中人类眼睛、鼻子、嘴、下巴的位置和轮廓: 示例图2 123 import face_recognitionimage = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg"...
cv2_img = cv2.imread(img_path)# 判断图片中是否存在人脸img_location = face_recognition.face_locations(cv2_img)ifnotimg_location:continue# 计算图片编码,多次编码可通过num_jitters设置重复计算次数,所用时间也会相应增加face_encode_list = face_recognition.face_encodings(cv2_img)# 取人脸列表中的第一张...
2.face_recognition_hzc.py 主要工作:划分数据集,搭建卷积神经网络,训练,测试,保存模型. 3.实时人脸识别 Happy Ending...
我们的人脸识别基于face_recognition库。face_recognition基于dlib实现,用深度学习训练数据,模型准确率高达99.38%。在开始我们的工作前,我们先安装face_recognition pip install face_recognition 人脸数字化 人脸识别的第一步是检测照片中的人脸区域,然后将人脸的图像数据转换成一个长度为128的向量,这128个数据代表了人脸的...
我们的人脸识别基于face_recognition库。face_recognition基于dlib实现,用深度学习训练数据,模型准确率高达99.38%。在开始我们的工作前,我们先安装face_recognition 复制 pip install face_recognition 1. 人脸数字化 人脸识别的***步是检测照片中的人脸区域,然后将人脸的图像数据转换成一个长度为128的向量,这128个数据代...
face_recognition是一个强大、简单、易上手的人脸识别开源项目,并且配备了完整的开发文档和应用案例,特别是兼容树莓派系统。本项目是世界上最简洁的人脸识别库,你可以使用Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。本项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib中的深度学习模型,用Labeled Faces in the Wild人脸数据...
Face Recognition人脸识别库 这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它,来管理和识别人脸。该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法,使得识别准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了99.38%。它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具,以便你可以用命...
首先是要导入的模块,cv2就是opencv,用来调用摄像头以及进行一些处理。face_recognition用来实现人脸识别,os用来实现获取摄像头出现的人脸的名字。 import face_recognition import cv2 import os 接下来是数据预处理。 camera = cv2.VideoCapture(0) font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX ...
如之前的文章所述,笔者的项目需求是:公司预先将员工的照片录入系统,此后员工访问系统时,可以由前端的照相设备采集面孔,使用人脸识别技术,找到员工对应的身份信息,实现刷脸登录的功能,此外,最好身份信息和照片都在系统内,尽量不使用互联网服务。 Face Recognition 库简介 ...