importface_recognition# 加载2张已知面孔的图片known_obama_image = face_recognition.load_image_file("obama.jpg") known_biden_image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg")# 计算图片对应的编码obama_face_encoding = face_recognition.face_encodings(known_obama_image)[0] biden_face_encoding =...
在命令行输入 pip show face_recognition,查看face_recognition包的安装位置。 3. face_recognition库进行人脸识别的步骤: 1. 在图片中查找人脸 import face_recognition image = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg") face_locations = face_recognition.face_locations(image) 2. 查找和操作图片中的...
调用face_recognition.load_image_file从图片中读取数据。 这里读取了包含已知人脸和未知人脸的图片的数据,未知人脸的图片就是上面的合影图片unknown.jpg。 face_encodings=[]forimageinimages:encoding=face_recognition.face_encodings(image)[0]face_encodings.append(encoding)unknown_face_encodings=face_recognition.face...
Github开源人脸识别项目face_recognition,face_recognition是一个强大、简单、易上手的人脸识别开源项目 安装 pip install face_recognition 1. 导入face_recognition模块 import face_recognition 1. load_image_file 加载图像 调用face_recognition.load_image_file()读入图像。输出图像是rgb格式(opencv中...
image = face_recognition.load_image_file("/opt/face/unknown_pic/all_star.jpg") # 使用默认的给予HOG模型查找图像中所有人脸 # 这个方法已经相当准确了,但还是不如CNN模型那么准确,因为没有使用GPU加速 # 另请参见: find_faces_in_picture_cnn.py ...
face_recognition.api.load_image_file(file, mode=‘RGB’) 用途:加载图像 file:图像路径名 mode:图像颜色类型,设置RGB表示返回RGB图像,设置’L’表示返回灰度图像 返回:numpy数组 2.1 基于机器学习实现人脸检测 来自examples/find_faces_in_picture.py
image=face_recognition.load_image_file("test0.jpg")face_locations=face_recognition.face_locations(image,model="cnn")print(face_locations) 执行结果: $ python3 quick.py[(203,391,447,147)] model选择模型,默认为hog,该模式很多图片是无法识别的,为此一般用采用更精确但是速度更慢的cnn模型。
image = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg") # 使用默认的给予HOG模型查找图像中所有人脸 # 这个方法已经相当准确了,但还是不如CNN模型那么准确,因为没有使用GPU加速 face_locations = face_recognition.face_locations(image) # 使用CNN模型 ...
你可以通过导入face_recognition模块来使用它,使用方式超级简单,文档在这里API文件: 自动找到图片中所有的脸 importface_recognition image=face_recognition.load_image_file("my_picture.jpg")face_locations=face_recognition.face_locations(image)# face_locations is now an array listing the co-ordinates of each...
load_image_file(X_img_path) X_face_locations = face_recognition.face_locations(X_img) # print('predict {}'.format(X_img_path)) # 如果未找到人脸,返回[] if len(X_face_locations) == 0: return [] # 对测试图片进行编码转换,转换为numpy数组 faces_encodings = face_recognition.face_...