一、安装相关包 这里需要的环境首先python是必须的，然后需要安装dlib、face_recognition。如果你不熟悉dlib，那么可以参考下面的链接。包含机器学习和计算机视觉的Dlib算法库简介 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...
facesLocate=face_recognition.face_locations(frameRGB) #进行特征编码 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_rec...
Python 使用 face_recognition 人脸识别 官方说明:https://face-recognition.readthedocs.io/en/latest/readme.html 人脸识别 face_recognition 是世界上最简单的人脸识别库。 使用 dlib 最先进的人脸
face_rec_model_path = current_path + "\\model\\dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat" #测试图片路径 faces_folder_path = current_path + "\\faces\\" # 读入模型 detector = dlib.get_frontal_face_detector() shape_predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path) face_rec_model = dlib...
python face_recognition模块实现人脸识别,importface_recognition#人脸识别库pipcmakedlibimportcv2#读取图像face_image1=face_recognition.load_image_file("1.jpg")face_image2=face_recognition.
成功后,下载face_recognition的源码包,从源码安装即可。 训练模型 准备一个目录,存放的是已知的人脸图片。 核心代码 读取图片 def get_all_img_files(path): path_dir = os.listdir(path) result = [] for allDir in path_dir: child = os.path.join('%s/%s' % (path, allDir)) ...
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。
通过face_recognition库实现人脸识别 代码如下 其次还要准备一个images文件夹进行摄像头的人脸比对 成功的效果图我就不贴了。 原理如下: 1.遍历images文件中的图片 2.提取特征脸 3.摄像头每帧提取图片,提取特诊脸 4.遍历特征列表,找出符合特征脸 5.输出名字 ...
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是一款免费、开源、实时、离线的Python人脸识别库,是目前世界上最简洁的人脸识别库。 face_recognition是基于业内领先的C++开源库dlib中的深度学习模型,用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试,有高达99.38%的准确率。因此,安装face_recognition前需要安装dlib库。