4、接下来的这一段代码,就是用于比较上一步的到的人脸编码和我们最开始保存的人脸编码,如果识别出来是同一个人,那么就在图像上标记这个人的名字,否则就标记成未知的人。识别的效果如下 小结 这是基于python、dlib、Face recognition、OpenCV等库实现的人脸识别,还有很多其它的方法。下面的链接是一些主流的人脸识...
Python作为一门易于学习且功能强大的编程语言,结合OpenCV和face_recognition库,可以轻松实现高效的人脸检测与特征编码。 环境准备 在开始之前,请确保你的Python环境中已安装了以下库: OpenCV face_recognition numpy 如果未安装,可以通过pip安装: pip install opencv-python pip install face_recognition pip install numpy ...
根据这个列表再用到数据预处理时得到的face_names以及opencv的相关函数就能实时的进行人脸识别啦。 完整代码附上: # -*- coding: utf-8 -*- import face_recognition import cv2 import os camera = cv2.VideoCapture(0) font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX face_names = [] face_codings = [] person_list =...
faceRecognition(choosepath) deffaceRecognition(choosepath): frame=cv2.imread(choosepath) frameRGB=cv2.cvtColor(src=frame,code=cv2.COLOR_BGR2RGB) #对摄像头读取的检测人脸 facesLocate=face_recognition.face_locations(frameRGB) #进行特征编码 faceEncoded=face_recognition.face_encodings(frameRGB,facesLocate)...
安装opencv pip install opencv-python 安装face-recognition pip install face_recognition 安装dlib 在安装face_recognition的过程中会出现报错,或者长时间卡在dlib相关的环节。此时就要单独安装dlib了。 去github或者dlib.net下载一个dlib的源码包,解压,进入到setup.py的相关目录 ...
pip install opencv-python pip install face-recognition 1. 2. 安装可以参考之前的文章:Python 基于OpenCV+face_recognition实现人脸捕捉与人脸识别。由于python3以上版本已经将tkinter内置到环境,所以这里不需要单独安装依赖。 2.代码示例 importos ...
先说结论: 通过 python3 + 摄像头库(opencv) + 人脸识别库(face-recognition) 实现. GitHub - ageitgey/face_recognition: The world's simplest facial recognition api for Python and the command line 有依赖需要安装,主要是dlib 选型 尝试过 go 的 go-face,在识别时发现只支持 jpeg.于是换成了 py,简单...
为了使用 Python 和 OpenCV 执行人脸识别,我们需要安装两个额外的库: dlib face_recognition 由Davis King 维护的 dlib 库包含我们的“深度度量学习”实现,用于构建用于实际识别过程的人脸嵌入。 由Adam Geitgey 创建的 face_recognition 库包含了 dlib 的面部识别功能,使其更易于使用。
pipinstallopencv-python 以下是完整代码:import cv2 # 加载人脸检测的分类器face_cascade= cv2....
It did just occur to me that the UMIST data could be outdated and Opencv2 just can't use it? I am not sure, any help would be awesome! Here is the projects source code: importcv2importsys targetImage =1ImagePath ='image-9.jpg'image = cv2.imread(ImagePath) ...