一、安装相关包 这里需要的环境首先python是必须的，然后需要安装dlib、face_recognition。如果你不熟悉dlib，那么可以参考下面的链接。包含机器学习和计算机视觉的Dlib算法库简介 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...
安装python的依赖 pip install face_recognition 代码示例 import face_recognition import numpy as np #计算余弦距离函数 def cosine_distance(v1, v2): # 计算余弦相似度 dot_product = np.dot(v1, v2) norm_v1 = np.linalg.norm(v1) norm_v2 = np.linalg.norm(v2) cosine_similarity = dot_product...
face_recognition是一个简单但功能强大的Python库,它允许您通过几行代码就能实现人脸的检测、识别甚至是标记等功能。在本文中,我们将专注于如何使用face_recognition进行人脸检测与定位。 安装face_recognition 首先,确保您已经安装了Python环境。接着,通过pip安装face_recognition库以及它的依赖项,这包括dlib和Python的opencv...
现有一个mysuperset的python3.6虚拟环境,进入虚拟环境,并进行安装(Face Recognition需要Python3.3(或者以上)+或者Python2.7) pip3.6 install face_recognition (安装文件在100MB) 依赖包:numpy、Click、Pillow、dlib 2.face_recognition命令行接口 1)Face Recognition软件包提供命令行接口,系统中已经有了一个名为face_reco...
Python 使用 face_recognition 人脸识别 官方说明:https://face-recognition.readthedocs.io/en/latest/readme.html 人脸识别 face_recognition 是世界上最简单的人脸识别库。 使用 dlib 最先进的人脸
face_recognition是创建在dlib库之上的 Python 人脸识别库,它的背后是深度学习的高级技术。 这个库不仅可以识别图像中的人脸,还可以定位面部特征并对其进行操作。 与常见的 OpenCV 库相比,face_recognition在易用性和有效性方面都有其独特之处,即便在复杂场景下也能表现出色的识别能力。
face_recognition库便是这一领域的佼佼者,它提供了简单易用的API,让我们能够轻松地在Python项目中集成人脸识别功能。 环境搭建 首先,确保你的Python环境已经安装。接着,你需要安装face_recognition库。由于face_recognition依赖于dlib(一个包含机器学习算法的C++库),安装过程可能稍显复杂,但通常通过pip即可一键安装: pip...
1. Face Recognition 库简介: 中文文档: [face_recognition/README_Simplified_Chinese.md] Face Recognition 库主要封装了dlib这一 C++ 图形库,通过 Python 语言将它封装为一个非常简单就可以实现人脸识别的 API 库,屏蔽了人脸识别的算法细节,大大降低了人脸识别功能的开发难度, face_recognition是基于dlib进行了二次...
除此之外,项目还需要安装opencv-python,安装命令如下: pip install opencv-python -i https://pypi.douban.com/simple AI代码助手复制代码 代码使用 先做一下说明,在使用face_recognition运行的时候,可以选择安装face_recognition命令进行运行的模式,也可以使用face_recognition模块构建代码运行。为了二次开发,我还是先试...
path.join(train_dir, class_dir)): image = face_recognition.load_image_file(img_path) face_bounding_boxes = face_recognition.face_locations(image) if len(face_bounding_boxes) != 1: # 如果该训练集中没有人或者有很多人,则跳过该图像 if verbose: print("Image {} not suitable for training: ...