face_dis[match_index])# 一般欧式距离0.3~0.38可以满足业务需求ifface_dis[match_index] <=0.3:print(f'人脸识别成功')# 创建窗口并绘制图像cv2.imshow('frame', frame)# 设置等待绘制,避免黑框无
FaceNet 是谷歌公司于 2015 年提出了基于深度学习的人脸识别系统。FaceNet是一个多用途的识别系统,可以同时用于人脸验证(是否是同一人)、识别(这个人是谁)和聚类(寻找类似的人)。在使用标准“人面数据库”进行测试时,FaceNet 的识别精度可以达到近乎百分之百,在面对 2.5 亿张人脸的庞大数据库时,仍能保持 86% 的识...
① 有一个人脸检测的分类器(P.S.人脸检测和人脸识别是不一样的,人脸检测,只是检测人脸,人脸识别不仅要进行检测,还需要进行识别出人脸身份),好在OpenCV里集成了比较成熟的人脸检测分类器,省去了一部分工作...~ ② 需要采集人脸,构建训练数据集(这里面就涉及很多啦,比如采集完视频后分帧进行人脸提取,还需要做一些...
人脸识别的核心函数是face_recognition.compare_faces,函数详细如下: 第一个参数是一个已有人脸编码的列表,第二个是需要对比的人脸编码,第三个是比较阈值默认为0.6。但是可以看到我用的是0.4,因为基于我的使用经验来看0.4要更好,看来网上的帖子有的说是因为中国人脸型和外国人不一样导致的,emmmm。返回值是一个列表...
通过face_recognition库实现人脸识别 代码如下 # -*- coding: UTF-8 -*- import face_recognition import cv2 import os # 这是一个超级简单(但很慢)的例子,在你的网络摄像头上实时运行人脸识别 # PLEASE NOTE: This example requires OpenCV (the `cv2` library) to be installed only to read from your...
face_recognition 是github上一个非常有名气的人脸识别开源工具包,我们可以通过以下指令安装到python环境内 $ pip install face_recognition 代码的设计思路 加载认识的人脸图 ray_image=face_recognition.load_image_file("ray.jpg")ray_face_encoding=face_recognition.face_encodings(ray_image)[0] ...
face_recognition 实现实时人脸识别,#!/usr/bin/envpython3#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSatJun119:40:032019@author:lg"""#-*-coding:utf-8-*-importface_recognitionimportcv2video_capture=cv2.VideoCapture(0)obama_img=
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。 1. 2. 二、 如何安装 ...
Github开源人脸识别项目face_recognition 原文:https://www.jianshu.com/p/0b37452be63e 译者注: 本项目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。 为了便于中国开发者研究学习人脸识别、贡献代码,我将本项目README文件翻译成中文。
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。face_recognition一经开源发布就得到的广泛的热捧,使用简单,功能强大成为其非常显著的标签,在我之前的文章《基于深度学习的人脸识别系统实...