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。 2.实现过程 本文将要使用 Python 来进行人脸识别的实现,过程分为几个阶段: Face Detection Face Align Feature Extraction Create Database Face Recognition ...
3、人脸比对 需要下载的文件: shape_predictor_68_face_landmarks.dat 'dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat 下载地址同上 importsysimportcv2importdlibimportnumpyimportnumpyasnpimportskimage.drawimportskimage.ioimportscipy.statspredictor_path='shape_predictor_68_face_landmarks.dat'face_rec_model_path...
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。
我们需要在 D 盘创建 pythonface 的文件夹并把 haarcascade_frontalface_alt2.xml,haarcascade_frontalface_default.xml,shape_predictor_68_face_landmarks.dat 和 dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat 放进文件夹。 二、版本一 2.1 内容: 识别名称为:test.jpg 的图片,检测出人脸并描出子描述显示出来。
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行代码实现人脸识别): 1. 首先你需要提供一个文件夹,里面是所有你希望系统认识的人的...
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...
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。