现在，我们将实时识别摄像头捕获的视频帧中的人脸。以下代码将实现这一功能：步骤5：释放资源 最后，我们需要释放摄像头资源并关闭窗口：第三部分：完整可运行的代码及运行。将以下完整代码保存为face.py文件，然后在虚拟环境中：将他们保存在一个文本文件中并重命名为face.py。你的known_faces文件夹需要和face.py同...
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{...
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/facerecognition#installation-options 在安装face_recognition之前,你还需要安装dlib:gist.github.com/ageitgey/629d75c1baac34dfa5ca2a192...
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...
1、人脸检测 # 打开摄像头,监测人脸 import cv2 as cv def face_detect(frame): # 图片转灰度 img_gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 加载人脸分类识别器 face_detector = cv.C
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 ...
效果如下(摄像头认出来我是default_person预设的人脸 / 另一个人不是预设人脸显示diff): 1.总体流程 先说下 人脸检测 (face detection) 和 人脸识别 (face recognition) ,前者是达到检测出场景中人脸的目的就可以了,而后者不仅需要检测出人脸,还要和已有人脸数据进行比对,识别出是否在数据库中,或者进行身份标注之...
与上篇通过摄像头动态识别人脸一样,先下载好opencv-python、face-recognition,这里因为使用的是照片对比的方式,特意使用tkinter画了一个简单的GUI方便操作。 在python 3以上版本tkinter是环境自带的,所以这里不需要安装 2.代码示例 importos importcv2 importnumpyasnp ...
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。
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, y, w, h) in faces: ...