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_recogn...
%matplotlib inlineimportmatplotlib.pyplotaspltfromPILimportImageimportface_recognition# 通过PIL加载图片image=face_recognition.load_image_file("test_img/obama.jpg")# 基于cnn识别人脸,是否使用gpu看装机环境face_locations=face_recognition.face_locations(image,number_of_times_to_upsample=0,model="cnn")print(...
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、...
faceRecognition_knn knn_example下分了三个图片集合: 2.model test : 测试图片 train :训练集图片(图片集合是在网上下载的) train1 :也是训练集图片(将train训练集图片拆分了的,集合比较小 trained_knn_model.clf (保存的是knn分类器训练之后的模型,主要的是图片集合中图片的编码特征) 直接上代码 代码语言:ja...
篇幅所限,就举两张人脸的例子了,本程序需要安装face_recognition 下面是全部源代码: importface_recognitionfromPILimportImage, ImageDraw# This is an example of running face recognition on a single image# and drawing a box around each person that was identified.# Load a sample picture and learn how...
python face_recognition 实现人脸相似度比对 介绍: 之前看了一篇在Ubuntu上写的人脸识别,自己在mac下试了一下,觉得有必要再扩展一下,通过一个简单的例子来了解一下人脸识别的过程。 准备知识: 欧几里得距离:是一个通常采用的距离定义,指在m维空间中两个点之间的真实距离,或者向量的自然长度(即该点到原点的距离)...
pip install face_recognition 人脸识别通用流程一般有人脸检测,人脸对齐和人脸识别三步: 1 人脸检测/人脸定位 face detection and location:人脸检测就是在图片中找到人脸的具体位置,并输出包含人脸位置的边界矩形框。某些检测算法可以同时输出人脸相应的关键点。
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、...
通过face_recognition库实现人脸识别 代码如下 # -*- coding: UTF-8 -*- import face_recognition import cv2 import os # 这是一个超级简单(但很慢)的例子,在你的网络摄像头上实时运行人脸识别 # PLEASE NOTE: This example requires OpenCV (the `cv2` library) to be installed only to read from your...
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。