待界面上出现【Successfully installed face_recognition_models-0.3.0】提示时,face_recognition_models安装成功。 (3)安装face_recognition 在pycharm中启动python命令行,输入: python setup.py install 1. 待界面上出现【Finished processing dependencies for face-recognition==1.4.0】提示时,face_recognition安装成功。
因为face_recognition最低的dlib版本是19.7 所以这个wheel可以满足 3) conda install -c anaconda msgpack-python 上面的wheel安装的时候会报缺这个包 4) conda install -c akode face_recognition_models (optional) 5) pip install face_recognition 完成. 我自己走过的弯路,如果有人看到也可以指点我一下: 1)...
import face_recognition import numpy as np import cv2 from keras.models import load_model emotion_dict= {'生气': 0, '悲伤': 5, '中性': 4, '厌恶': 1, '惊讶': 6, '恐惧': 2, '高兴': 3} image = face_recognition.load_image_file("1.png") # 载入图像 face_locations = face_reco...
models_name=["VGG-Face","Facenet","Facenet512","OpenFace","DeepFace","DeepID","ArcFace","Dlib","SFace",'Ensemble']# db_path是库文件地址# 第一次会提取各个图像的特征,并保存到本地pkl文件以供下次直接调用result=DeepFace.find(img_path="images/baijingting/0000.jpg",db_path="images",model_...
imread('face.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = detector(gray) 步骤二:人脸对齐 在得到人脸之后,为了提高识别的准确性,我们需要进行人脸对齐。这可以通过使用dlib的shape_predictor和face_recognition_models来完成。首先,我们需要训练一个模型来识别面部特征点: sp = dlib.shape_...
Installing collected packages: dlib, Pillow, numpy, face-recognition-models, face-recognition 命令“/usr/local/opt/python/bin/python3.7 -u -c”导入setuptools,tokenize;file=‘/private/var/folders/lj/cyczw6r164b5f3q1dvmbbkfh0000gn/T/pip-install-gk35rom0/dlib/setup.py’;f=getattr(tokenize, ‘...
RuntimeError: Unable to open ./shape_predictor_68_face_landmarks.dat导致exe文件闪退 处理方法: 将.\face_recognition\models文件夹下的四个文件复制到exe同级目录下,然后在pycharm的api.py中将 替换成四个文件即可 不过替换完成之后在pycharm中py程序不能运行,但生成的exe可执行文件可以正常运行 ...
该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建,在户外脸部检测数据库基准(Labeled Faces in the Wild benchmark)上的准确率高达 99.38%。这也提供了一个简单的 face_recognition命令行工具,你可以打开命令行中任意图像文件夹,进行人脸识别! 特征:找出下面图片中所有的人脸: ...
tolist() width, height = 48, 48 faces = [] for pixel_sequence in pixels: face = [int(pixel) for pixel in pixel_sequence.split(' ')] face = np.asarray(face).reshape(width, height) face = cv2.resize(face.astype('uint8'),image_size) faces.append(face.astype('float32')) faces...
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: ...