一、安装相关包 这里需要的环境首先python是必须的，然后需要安装dlib、face_recognition。如果你不熟悉dlib，那么可以参考下面的链接。包含机器学习和计算机视觉的Dlib算法库简介 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...
face_recognition是一款免费、开源、实时、离线的Python人脸识别库,是目前世界上最简洁的人脸识别库。 face_recognition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。因此,安装face_recognition前需要安装dlib库。 一、face_recognition安装 1.dli...
Python可以安装导入 face_recognition 模块轻松操作,对于简单的几行代码来讲,再简单不过了。 Python操作 face_recognition API 文档:https://face-recognition.readthedocs.io/en/latest/face_recognition.html 自动查找图片中的所有面部 import face_recognition image = face_recognition.load_image_file(...
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、...
Python 使用 face_recognition 人脸识别 官方说明:https://face-recognition.readthedocs.io/en/latest/readme.html 人脸识别 face_recognition 是世界上最简单的人脸识别库。 使用 dlib 最先进的人脸
face_image:图片名 known_face_locations=None:这个是默认值,默认解码图片中的每一个人脸。若输入face_locations()[i]可指定人脸进行解码。 num_jitters=1:池化操作。数值越高,精度越高,但耗时越长。 3、人脸比对——compare 人脸识别的核心,设置一个阈值,若两张人脸的特征向量的距离,在阈值范围之内,则认为其是...
face_recognition是创建在 dlib 库之上的 Python 人脸识别库,它的背后是深度学习的高级技术。 这个库不仅可以识别图像中的人脸,还可以定位面部特征并对其进行操作。 与常见的 OpenCV 库相比,face_recognition在易用性和有效性方面都有其独特之处,即便在复杂场景下也能表现出色的识别能力。
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 ...
根据项目提供的demo代码,调整了一下功能,自己写了一个识别人脸的工具代码。 环境部署 按照上一篇的安装部署就可以了。 代码 不废话,直接上代码。 #!/user/bin/env python# coding=utf-8""" @project : face_recognition @author : 剑客阿良_ALiang
安装face_recognition这个之前需要先安装编译dlib # 编译dlib前先安装 boost $ sudo apt-get install libboost-all-dev # 开始编译dlib # 克隆dlib源代码 $ git clone https://github.com/davisking/dlib.git $ cd dlib $ mkdir build...