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位数组编码 使用两个演员的脸测试，只用了这两张正脸进行识别，如果要识别准确，得准备多种角度的照片，才能比较精准。下面我们编写代码来获取上面图像的128位的描述信息。1、...
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...
今天,我们将深入探索一款基于Python的开源人脸识别库——face_recognition,它不仅简单易用,而且在离线状态下能实现高达99.38%的识别率,为各种人脸识别需求提供了强有力的支持。 一、face_recognition简介 face_recognition是一款由David Sandberg开发的开源项目,它利用dlib的深度学习技术构建,旨在提供一款免费、开源、实时、...
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。 face_recognition.face_encodings会返回图片中的所有的人脸的128位向量。单人照片只有一张人脸,所以face_recognition.face_encodings(image)[0]只取第一个元素。合影图片中包含了2张人脸,所以unkn...
一、face_recognition是什么 1. 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。 2. 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人脸数据集进行测试,有高达99.38%的准确率。
人脸识别(Face Recognition)入门 人脸识别是一种通过分析和识别人脸特征来辨认一个或多个人身份的技术。随着深度学习和计算机视觉的快速发展,人脸识别成为了一个非常热门的领域。本文将介绍人脸识别的入门知识和常用的实现方法。 1. 人脸检测 在进行人脸识别之前,我们首先需要进行人脸检测,即找出图像或视频中的人脸位置。
face_recognition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。 face_recognition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人脸数据集进行测试,有高达99.38%的准确率。但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升。 face_recognition可以产生...
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 ...
face_recognition的识别流程通常包括人脸检测、人脸对齐和人脸识别三个步骤: 人脸检测:在图片中找到人脸的具体位置,并输出包含人脸位置的边界矩形框。 人脸对齐:根据检测到的关键点,通过图像变换等方法,将人脸调整至预设的固定位置(通常是正脸),以提高识别精度。 人脸识别:对调整后的人脸图像进行特征提取和分类,以确定...
3、know_face文件夹 通过设定的人脸图片识别未知图片中的人脸 # -*- coding: utf-8 -*-# 识别人脸鉴定是哪个人# 导入face_recogntion模块,可用命令安装 pip install face_recognitionimportface_recognition#将jpg文件加载到numpy数组中chen_image = face_recognition.load_image_file("chenduling.jpg")#要识别...