1、同样是要引入包,这个包和上面相同,没有变化。2、首先加载上面得到包含人脸编码和姓名的文件,同时加载要在其中寻找我们想寻找的人的图像。3、我们还是基于face_recognition识别新的图像中的人脸,并且得到编码数组,因为图像中不是只有一个人。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...
faceEncoded=face_recognition.face_encodings(frameRGB,facesLocate) #遍历检测的人脸和库中读取的图片进行对比,计算其相似度 name='unknow' for(top,right,bottom,left),face_encodinginzip(facesLocate,faceEncoded): #进行匹配 matchs=face_recognition.compare_faces(existsEncodeingList,face_encoding) #计算相似度...
本质上分为 Face Verification、Face Recognition:前者为验证两张人脸是否为同一个人,属于一对一的过程;后者则是从数据库里辨识出相同的人脸,属于一对多的过程。 本文将要使用 Python 来进行人脸辨识的实作,过程分为几个阶段: Face Detection Face Align Feature extraction Create Database Face Recognition 首先安装相...
facerec = dlib.face_recognition_model_v1(face_rec_model_path) 第二步:对训练集进行识别。 在这一步中,我们要完成的是,对图片文件夹里面的人物图像,计算他们的人脸特征,并放到一个列表里面,为了后面可以和新的图像进行一个距离计算。关键地方会加上注释,应该不难理解。 candidate = [] # 存放训练集人物名...
facerec = dlib.face_recognition_model_v1(face_rec_model_path) 第二步:对训练集进行识别。 在这一步中,我们要完成的是,对图片文件夹里面的人物图像,计算他们的人脸特征,并放到一个列表里面,为了后面可以和新的图像进行一个距离计算。关键地方会加上注释,应该不难理解。
shape_predictor.dat这个是为了检测人脸的关键点,比如眼睛,嘴巴等等;dlib_face_recognition.dat是在前面检测关键点的基础上,生成人脸的特征值。 所以后面使用dlib模块的时候,其实就是相当于,调用了某个神经网络结构,再把预先训练好的参数传给我们调用的神经网络。顺便提一下,在深度学习领域中,往往动不动会训练出一个...
facerec = dlib.face_recognition_model_v1(face_rec_model_path) 第二步:对训练集进行识别。 在这一步中,我们要完成的是,对图片文件夹里面的人物图像,计算他们的人脸特征,并放到一个列表里面,为了后面可以和新的图像进行一个距离计算。关键地方会加上注释,应该不难理解。
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 执行命令 Python setup.py install 它会编译dlib并且安装python的dlib扩展包。
# 导入人脸识别库 import face_recognition # 加载图片 image = face_recognition.load_image_file("1.jpg") # 查找面部 face_locations = face_recognition.face_locations(image) # 查找面部特征 face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(image) # 查找面部编码 list_of_face_encodings = face...
首先是要导入的模块,cv2就是opencv,用来调用摄像头以及进行一些处理。face_recognition用来实现人脸识别,os用来实现获取摄像头出现的人脸的名字。 import face_recognition import cv2 import os 接下来是数据预处理。 camera = cv2.VideoCapture(0) font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX ...