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、...
Face Recognition 库主要封装了dlib这一 C++ 图形库,通过 Python 语言将它封装为一个非常简单就可以实现人脸识别的 API 库,屏蔽了人脸识别的算法细节,大大降低了人脸识别功能的开发难度, face_recognition是基于dlib进行了二次封装,号称世界上最简洁的人脸识别库。 (1)github地址:https://github.com/ageitgey/face_...
HzcIrving/Face_detectiongithub.com/HzcIrving/Face_detection/tree/master 先理一下思路,想做人脸识别,首先要分为几步? 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,...
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...
人脸识别技术,即face recognition,是指通过摄像头捕捉人脸图像,再利用计算机算法进行比对、识别,从而确定个体身份的一种技术。近年来,随着人工智能和大数据的飞速发展,人脸识别技术在各个领域得到了广泛应用,如安全监控、身份验证、人机交互等。本文将为您详细介绍face_recognition库,帮助您快速掌握人脸识别技术的核心。 二...
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...
pip install face_recognition 人脸识别通用流程一般有人脸检测,人脸对齐和人脸识别三步: 1 人脸检测/人脸定位 face detection and location:人脸检测就是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。某些检测算法可以同时输出人脸相应的关键点。
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 ...
一、face_recognition库简介 face_recognition是Python的一个开源人脸识别库,支持Python 3.3+和Python 2.7。引用官网介绍: Recognize and manipulate faces from Python or from the command line with the world's simplest face recognition library. 之所以选用这个库,是因为 ...