本文将详细介绍一下face_recognition的使用方法。 1. 安装环境 在使用face_recognition进行人脸识别之前,需要先安装相应的Python环境。在安装Python之后,我们需要使用pip命令安装face_recognition库。在终端中输入以下命令即可完成: pip install face_recognition 2. 获取训练数据 为了让face_recognition库能够识别出某一个人...
face_recognition的官方代码仓库为:face_recognition。face_recognition也有自己的官方中文文档,该文档详情见:face_recognition中文使用说明。 本文所有的代码和大部分测试图像来自于face_recognition官方代码仓库的examples文件夹。实际使用建议看看官方文档的函数接口说明face_recognition函数接口。 face_recognition中的人脸识别模型...
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、首先我们引入相应的包 2、创建基本数组 下面的代码中我们首先准备了两张图片的路径的数组,以及用来存储编码信息的数组,以及...
face_locations = face_recognition.face_locations(image, model="cnn") #face_locations is now an array listing the co-ordinates of each face! 看案例:使用卷积神经网络深度学习模型定位拜登的脸 如果你有很多图片需要识别,同时又有GPU,那么你可以参考这个例子:案例:使用卷积神经网络深度学习模型批量识别图片中...
face_recognition是一个基于dlib库开发的人脸识别库,它提供了一系列用于人脸识别的功能,包括人脸检测、人脸特征提取、人脸比对等。使用该库可以轻松实现人脸识别的功能,无需深入理解底层算法。 安装face_recognition库 pip install face_recognition 1. 人脸检测 ...
python的face_recognition人脸识别库的使用 Face Recognition人脸识别库 这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它,来管理和识别人脸。 该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法,使得识别准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了99.38%。
这个npm软件包使用dlib为基础并且使用Node.js与dlib当中的面部识别工具进行绑定,这样的设计是因为我发现这样能获得比较高的准确度。dlib库使用深度学习方法并且已经内置了一些训练好的模型,而且这些模型在对LFW面部识别基准数据的识别率上已经有了令人惊讶的99.38%的准确率。
1.Window下通过Anaconda创建face_python虚拟环境并激活,可参考Anaconda使用笔记 conda create -n face_python python=3.6 conda env list conda activate face_python 务必选择python3.6版本 2.安装dlib 安装包链接:https://pypi.org/simple/dlib/ 下载完成之后,cmd到对应文件夹: ...
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: import face_recognition