本文将分三个部分教你如何使用face_recognition和dlib库实现摄像头人脸识别。从环境搭建到具体实现，再到完整代码汇总，我们将一步一步引导你完成这个有趣的项目。让我们开始吧！第一部分：环境搭建与相关软件安装 在开始我们的人脸识别之旅之前，我们需要确保已经安装了所有必要的软件和库。别担心，我们会手把手教你如...
if not os.path.exists(face_dir): os.makedirs(face_dir) face_id = 0 # 用于给保存的人脸图像命名 while True: # 从摄像头读取一帧 ret, frame = cap.read() if not ret: break gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces =face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4) for (x,...
image=face_recognition.load_image_file('E:/girls.jpg')# 通过 face_locations 得到图像中所有人脸位置 face_locations=face_recognition.face_locations(image)forface_locationinface_locations:top,right,bottom,left=face_location # 结报操作,得到每张人脸的四个位置信息print("已识别到人脸部位,限速区域为:top{...
recognizer.train(face_samples, np.array(ids))#保存训练信息recognizer.write('../face_trainer/trainer.yml')print("{0} faces trained. Exiting Program".format(len(np.unique(ids)))if__name__=='__main__': face_training() 4、人脸识别 #从视频中识别人脸importcv2 as cvdefface_recognition(): ...
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,简单了...
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 ...
python face_recognition 脸部关键点 python面部捕捉 1. 前言 人脸识别是计算机视觉的重要领域,而 OpenCV 是一个非常出色的计算机视觉框架,我们用 OpenCV 可以很容易的实现人脸的识别。同时我们也可以使用 OpenCV 读取视频,对视频逐帧进行人脸识别,这样就能达到人脸追踪的效果。
接下来,我们需要从摄像头中读取视频帧。OpenCV库的read()函数可以实现这个功能。它将返回两个值,第一个值是一个布尔值,表示是否成功读取了一帧,第二个值是表示该帧的图像。 ret,frame=video_capture.read() 1. 步骤5:对视频帧进行人脸检测 现在,我们可以对读取到的视频帧进行人脸检测了。使用face_recognition库...
人脸识别 / face recognition 的说明: wikipedia 关于人脸识别系统 / face recognition system 的描述:they work by comparing selected facial features from given image with faces within a database. 本项目中就是比较 预设的人脸的特征 和 摄像头实时获取到的人脸的特征 ; ...
接着系列四,继续开始我们face_recognition项目的其他一些功能。 案例一:从摄像头获取视频进行人脸识别-较慢版(要使用openCV) 这是一个超级简单(但缓慢)的例子运行人脸识别的实时视频从你的网络摄像头。第二个例子有点复杂,但运行起来更快。 请注意:本例要求安装OpenCV (' cv2 '库),仅用于从摄像头读取。使用face...