import face_recognitionimage=face_recognition.load_image_file("your_file.jpg")face_locations=face_recognition.face_locations(image) 找到并操作图片中的脸部特征 获得图片中人类眼睛、鼻子、嘴、下巴的位置和轮廓: 示例图2 123 import face_recognitionimage = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg"...
import face_recognitionpicture_of_me = face_recognition.load_image_file("me.jpg")my_face_encoding = face_recognition.face_encodings(picture_of_me)[0]# my_face_encoding now contains a universal 'encoding' of my facial features that can be compared to any other picture of a face!unknown_pic...
face_recognition.api.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding_to_check, tolerance=0.6) 源码 将候选编码的面部编码列表进行比较,以查看它们是否匹配。 参数: known_face_encodings - 已知面部编码的列表 face_encoding_to_check - 与已知面部编码的列表进行比较的单面编码 tolerance - 面孔之间的距离要考...
known_image=face_recognition.load_image_file("biden.jpg")unknown_image=face_recognition.load_image_file("unknown.jpg")biden_encoding=face_recognition.face_encodings(known_image)[0]unknown_encoding=face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]results=face_recognition.compare_faces([biden_encoding],...
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...
[face_recognition中文文档] 第3节 用法 Usage用法 在项目中使用面部识别: 1 import face_recognition 有关如何使用每个函数,请参阅github上的/examples文件夹中的示例。 您还可以查阅face_recognition的API文档,以查看每个功能的可能参数。 基本的想法是,首先你加载一个图像:...
[face_recognition中文文档] 第2节 安装 Installation安装 稳定的版本 要安装Face Recognition面部识别,请在终端中运行此命令: 1 $ pip3 install face_recognition 这是安装面部识别的首选方法,因为它将始终安装最新的稳定版本。 如果您没有安装pip,这个Python安装指南可以指导您完成该过程。
要安装Face Recognition面部识别,请在终端中运行此命令: $ pip3 install face_recognition 这是安装面部识别的首选方法,因为它将始终安装最新的稳定版本。 如果您没有安装pip,这个Python安装指南可以指导您完成该过程。 来源 面部识别的源码可以从Github仓库下载。
如果Pull Request添加功能,则应更新文档。将新功能放入带有docstring的函数中,并将该功能添加到README.rst中的列表中。 引用请求应该适用于Python 2.6,2.7,3.3,3.4和3.5以及PyPy。检查https://travis-ci.org/ageitgey/face_recognition/pull_requests,并确保所有受支持的Python版本通过测试。