import face_recognition as fr from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont import matplotlib.pyplot as plt import dlib importnumpyas np Demo-1:识别并绘制人脸框 图2 检测结果如上,其中绿框代表face_recognition能识别到的人脸特征,实现代码如下:
Python中的face_recognition库可以执行大量任务: 检测给定图像中的所有人脸 检测和标记图像中的人脸特征 识别图像中的人脸 实时人脸识别 这里我们只介绍如何用face_recognition识别图像中的人脸,即上述第三个任务。 facerecognition源码:github.com/ageitgey/facerecognition 如何安装facerecognition库:github.com/ageitgey/fac...
1. 找出图片中所有的人脸 importface_recognition image=face_recognition.load_image_file("your_file.jpg") face_locations=face_recognition.face_locations(image) 可以这样查看 print("Ifound{}face(s)inthisphotograph.".format(len(face_locations))) forface_locationinface_locations: #Printthelocationofeach...
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
Python作为当前最流行的编程语言之一,拥有众多的人脸识别库,其中最简洁、易用的当属face_recognition。二、安装face_recognition是基于dlib的深度学习人脸识别库,因此,在安装face_recognition之前,需要先安装dlib库。可以通过以下命令使用pip安装dlib和face_recognition:pip install dlib face_recognition注意:在安装face_...
face_recognition.api.face_locations(img, number_of_times_to_upsample=1, model=‘hog’) 用途:人脸检测,返回图像中人脸边界框的数组 img:输入图像,numpy数组 number_of_times_to_upsample:对图像进行上采样次数以找到更小的人脸,默认为1 model:检测模型,默认是hog机器学习模型,另外可设置cnn选择卷积神经网络模...
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、...
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、...
5. 安装 face_recognition # 安装 face_recognition $ pip install face_recognition # 安装face_recognition过程中会自动安装 numpy、scipy 等 环境搭建完成后,在终端输入 face_recognition 命令查看是否成功 实现人脸识别: 示例一(1行代码实...
obama_face_encoding=face_recognition.face_encodings(obama_image)[0] unknown_face_encoding=face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]exceptIndexError: print("I wasn't able to locate any faces in at least one of the images. Check the image files. Aborting...") ...