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...
face_recognition.batch_face_locations(images, number_of_times_to_upsample=1, batch_size=128)使用CNN人脸检测器返回图像中人脸边界框的二维数组如果您使用的是GPU,这可以提供更快的结果,因为GPU可以一次处理一批图像。如果你不使用GPU,你就不需要这个功能。:param img:图像列表(每个图像都是一个numpy数组)...
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,我还是先试试代码的方式,主要试试人脸识别模块。 官方代码如下: ...
def FindFace(img_path='images/zhang.jpg'): model=DeepFace.build_model('VGG-Face') findResult=DeepFace.find(img_path=img_path,model_name='Facenet',db_path='images',model=model) print(findResult) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 之后会产生一个.pkl文件,这个文件在自己设置的图片库位置:db_path:图片...
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...
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 ...
首先,必须提前安装cmake、numpy、dlib,其中,由于博主所用的python版本是3.6.4(为了防止不兼容,所以用之前的版本),只能安装19.7.0及之前版本的dlib,所以直接pip install dlib会报错,需要pip install dlib==19.7.0 安装完预备库之后就可以直接pip install face_recognition ...
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...
按照以上办法在安装numpy 和python-opencv 两个库就可以了 通过face_recognition库实现人脸识别 代码如下 其次还要准备一个images文件夹进行摄像头的人脸比对 成功的效果图我就不贴了。 原理如下: 1.遍历images文件中的图片 2.提取特征脸 3.摄像头每帧提取图片,提取特诊脸 ...