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、...
Python的face_recognition库因其易用性和高效性,成为了进行人脸识别任务的首选工具之一。本文将详细介绍如何使用face_recognition库实现基本的1-1人脸比对功能。 环境准备 首先,确保你的Python环境中已经安装了face_recognition库。如果未安装,可以通过pip安装: pip install face_recognition face_recognition库背后依赖于dlib...
%matplotlib inlineimportmatplotlib.pyplotaspltfromPILimportImageimportface_recognition# 通过PIL加载图片image=face_recognition.load_image_file("test_img/obama.jpg")# 基于cnn识别人脸,是否使用gpu看装机环境face_locations=face_recognition.face_locations(image,number_of_times_to_upsample=0,model="cnn")print(...
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 1、用这个库来实现一个人脸识别程序非常简单,环境配置也很容易; 2、...
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%。
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。
Face Recognition, Python编写, dlib库, 深度学习, 代码示例 一、库的引入与背景 1.1 人脸识别技术概览 在当今科技飞速发展的时代,人脸识别技术作为人工智能领域的重要分支之一,正逐渐渗透到我们日常生活的方方面面。从解锁手机、安全监控到身份验证,这项技术以其高效、便捷的特点赢得了广泛的应用。而这一切的背后,离...
通过face_recognition库实现人脸识别 代码如下 其次还要准备一个images文件夹进行摄像头的人脸比对 成功的效果图我就不贴了。 原理如下: 1.遍历images文件中的图片 2.提取特征脸 3.摄像头每帧提取图片,提取特诊脸 4.遍历特征列表,找出符合特征脸 5.输出名字 ...
face_locations =face_recognition.face_locations(image) 输出即为从输入图片中识别出的人脸切片。 2.识别人脸关键点 识别人脸关键点,包括眼睛、鼻子、嘴和下巴。 代码超级简单: import face_recognition image =face_recognition.load_image_file("your_file.jpg") ...
face_recognition包括人脸检测、人脸关键点检测、人脸识别等接口,具体如下: 人脸检测: image github示例 看上图中函数名称就可以了解到读入图像,通过face_locations函数得到人脸的位置,测试如下,可以看出返回的结构是一个list,每个人脸是一个tuple存储,分别代表框住人脸的矩形中左上角和右下角的坐标(x1,y1,x2,y2)...