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...
face_recognition是一个开源的Python库,基于dlib库实现,它提供了强大的人脸识别功能,包括人脸检测、面部特征点定位、人脸比对等。与其他复杂的人脸识别框架相比,face_recognition以其简洁的API和高效的性能赢得了广大开发者的青睐。 二、环境准备 在开始之前,请确保你的Python环境中安装了face_recognition库。如果未安装,...
cv2_img = cv2.imread(img_path)# 判断图片中是否存在人脸img_location = face_recognition.face_locations(cv2_img)ifnotimg_location:continue# 计算图片编码,多次编码可通过num_jitters设置重复计算次数,所用时间也会相应增加face_encode_list = face_recognition.face_encodings(cv2_img)# 取人脸列表中的第一张...
face_encodings=[]forimageinimages:encoding=face_recognition.face_encodings(image)[0]face_encodings.append(encoding)unknown_face_encodings=face_recognition.face_encodings(unknown_image) 将人脸的图像数据转换成128位向量,已知人脸的向量存入face_encodings数组,未知人脸的图像数据存入unknown_face_encodings数组。 fa...
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 ...
我们的人脸识别基于face_recognition库。face_recognition基于dlib实现,用深度学习训练数据,模型准确率高达99.38%。在开始我们的工作前,我们先安装face_recognition pip install face_recognition AI代码助手复制代码 人脸数字化 人脸识别的***步是检测照片中的人脸区域,然后将人脸的图像数据转换成一个长度为128的向量,这12...
环境搭建完成后,在终端输入 face_recognition 命令查看是否成功 实现人脸识别: 示例一(1行代码实现人脸识别): 1. 首先你需要提供一个文件夹,里面是所有你希望系统认识的人的图片。其中每个人一张图片,图片以人的名字命名: known_people文件夹下有babe、成龙、容祖儿的照片 ...
face_recognition是一个强大、简单、易上手的人脸识别开源项目,并且配备了完整的开发文档和应用案例,特别是兼容树莓派系统。此项目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。本项目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...
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 ...
我们的人脸识别基于face_recognition库。face_recognition基于dlib实现,用深度学习训练数据,模型准确率高达99.38%。在开始我们的工作前,我们先安装face_recognition 复制 pip install face_recognition 1. 人脸数字化 人脸识别的***步是检测照片中的人脸区域,然后将人脸的图像数据转换成一个长度为128的向量,这128个数据代...