4、接下来的这一段代码，就是用于比较上一步的到的人脸编码和我们最开始保存的人脸编码，如果识别出来是同一个人，那么就在图像上标记这个人的名字，否则就标记成未知的人。识别的效果如下 小结 这是基于python、dlib、Face recognition、OpenCV等库实现的人脸识别，还有很多其它的方法。下面的链接是一些主流的人脸识...
与上篇通过摄像头动态识别人脸一样,先下载好opencv-python、face-recognition,这里因为使用的是照片对比的方式,特意使用tkinter画了一个简单的GUI方便操作。 在python 3以上版本tkinter是环境自带的,所以这里不需要安装 2.代码示例 importos importcv2 importnumpyasnp importface_recognition importtkinterastk importtkinter...
因此我们需要先下载cmake(下载这三个库都需要一些时间等待),同时如果提前在网站上下载了dlib的话,可以检查将wheel文件是否防置在python的scripts文件里,可能也会影响下载face_recognition 第一:pip install cmake 第二:pip install dlib(人脸特征点) 第三:pip install face_recognition 2.下载完成后,利用face_recogni...
通过opencv 控制摄像头 通过opencv 获取每一帧,对每一帧进行人脸比对 代码 importcv2importnumpyasnpimportface_recognition# 打开摄像头cap=cv2.VideoCapture(0)# 简单人脸库设置image1=face_recognition.load_image_file("obama.jpg")image2=face_recognition.load_image_file("biden.jpg")image3=face_recognition.l...
generate("/home/yuanqi/opencvname/jm") import sys import os.path if __name__ == "__main__": BASE_PATH="/home/yuanqi/opencvname" SEPARATOR=";" fh = open("/home/yuanqi/opencvname/jm/at.text",'w') label = 0 for dirname, dirnames, filenames in os.walk(BASE_PATH): ...
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 ...
使用opencv,face_recognition人脸识别 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 # 摄像头头像识别 3 import face_recognition 4 import cv2 5 6 video_capture = cv2.VideoCapture(0) 7 8 # 本地图像 9 chenduling_image = face_recognition.load_image_file("zhouyu.jpg") 10 chenduling_face_encoding = face_...
pip install opencv_python 配置Pycharm 新建一个项目名为Face_python,把python环境更改到face_python。可参考Pycharm简易使用教程 Face_recognition API测试 import face_recognition import cv2 image = face_recognition.load_image_file('dilireba_1.jpg') ...
face_recognition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。 face_recognition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人脸数据集进行测试,有高达99.38%的准确率。但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升。 face_recognition可以产生...
(train_dir):ifnot os.path.isdir(os.path.join(train_dir,class_dir)):continue# 循环遍历当前训练集中的每个人forimg_pathinimage_files_in_folder(os.path.join(train_dir,class_dir)):image=face_recognition.load_image_file(img_path)face_bounding_boxes=face_recognition.face_locations(image)iflen(...