face_recognition是一款免费、开源、实时、离线的Python人脸识别库,是目前世界上最简洁的人脸识别库。 face_recognition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人脸数据集进行测试,有高达99.38%的准确率。因此,安装face_recognition前需要安装dlib库。 一、face_recognition安装 1.dli...
constMODEL_URL='/models'awaitfaceapi.loadModels(MODEL_URL) 或者,如果你仅仅想要加载特定的模型: constMODEL_URL='/models'awaitfaceapi.loadFaceDetectionModel(MODEL_URL)awaitfaceapi.loadFaceLandmarkModel(MODEL_URL)awaitfaceapi.loadFaceRecognitionModel(MODEL_URL) 从输入图像中得到对所有人脸的完整描述 该神...
face_locations = face_recognition.face_locations(image) # 使用CNN模型 # face_locations = face_recognition.face_locations(image, number_of_times_to_upsample=0, model="cnn") # 打印:我从图片中找到了 多少 张人脸 print("I found {} face(s) in this photograph.".format(len(face_locations))) ...
image=face_recognition.load_image_file("test0.jpg")face_locations=face_recognition.face_locations(image,model="cnn")top,right,bottom,left=face_locations[0]print("A face is located at pixel location Top: {}, Left: {}, Bottom: {}, Right: {}".format(top,left,bottom,right))face_image=i...
Face Recognition API face_recognition包模块内容 源码 使用cnn面部检测器返回图像中二维人脸的边界框数组,如果您正在使用GPU,这可以更...
Python 使用 face_recognition 人脸识别 。数字越大,面部越小。 model -使用哪种人脸检测模型。“hog”不太准确,但在CPU上更快。“cnn”是一种更准确的深度学习模型,它是GPU..., num_jitters=1) 给定的图像,返回的128维编码每个脸对脸的形象。 参数:face_image:图像是包含一个或多个面 参数:known_face_loca...
face_recognition.api.face_locations(img, number_of_times_to_upsample=1, model=‘hog’) 用途:人脸检测,返回图像中人脸边界框的数组 img:输入图像,numpy数组 number_of_times_to_upsample:对图像进行上采样次数以找到更小的人脸,默认为1 model:检测模型,默认是hog机器学习模型,另外可设置cnn选择卷积神经网络模...
face_locations = face_recognition.face_locations(image, model="cnn") #face_locations is now an array listing the co-ordinates of each face! 看案例:使用卷积神经网络深度学习模型定位拜登的脸 如果你有很多图片需要识别,同时又有GPU,那么你可以参考这个例子:案例:使用卷积神经网络深度学习模型批量识别图片中...
import face_recognition image = face_recognition.load_image_file("my_picture.jpg") face_locations = face_recognition.face_locations(image, model="cnn") # face_locations is now an array listing the co-ordinates of each face!自动定位图像中人物的面部特征1...
# part2# 从图片中找到人脸(定位人脸位置)importface_recognitionimportcv2 image = face_recognition.load_image_file("lyf1.jpg") face_locations_useCNN = face_recognition.face_locations(image,model='cnn')# model – Which face detection model to use. “hog” is less accurate but faster on CPUs....