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、安装人脸识别库face_recognition 1.1 安装cmake库 1.2 安装dlib库 1.3 安装face_recognition 2、3个常用的人脸识别案例 Demo-1:识别并绘制人脸框 Demo-2:提取并绘制人脸关键点 Demo-3:人脸匹配及标注 Reference 本文基于face_recognition库实现图像人脸识别,下面将介绍如何安装face_recognition库,并细述3个常用的人...
pip install face_recognition 代码示例 import face_recognition import numpy as np #计算余弦距离函数 def cosine_distance(v1, v2): # 计算余弦相似度 dot_product = np.dot(v1, v2) norm_v1 = np.linalg.norm(v1) norm_v2 = np.linalg.norm(v2) cosine_similarity = dot_product / (norm_v1 ...
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是一个简单但功能强大的Python库,它允许您通过几行代码就能实现人脸的检测、识别甚至是标记等功能。在本文中,我们将专注于如何使用face_recognition进行人脸检测与定位。 安装face_recognition 首先,确保您已经安装了Python环境。接着,通过pip安装face_recognition库以及它的依赖项,这包括dlib和Python的...
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、...
对图像进行预处理并送入FaceNet。FaceNet将输出每个人脸的128维嵌入。然后使用余弦相似度将这些向量与encode .pkl中存储的向量进行比较。人脸与输入人脸最接近的人被返回。如果一张脸距离它最近的脸有一个特定的阈值,则返回“未知”。这表明这张脸不像任何已知的脸。下面是face_recognition.py类的其余部分: ...
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...
# filename : recognize_faces_in_pictures.py # -*- conding: utf-8 -*- # 导入face_recogntion模块,可用命令安装 pip install face_recognition import face_recognition #将jpg文件加载到numpy数组中 babe_image = face_recognition.load_image_file("/opt/face/known_people/babe.jpeg") Rong_zhu_er_...
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...