# 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 image = face_recognition.load_image_file("/opt/face/unknown_pic/all_star.jpg") # 使用默认的给予HOG模型查找图像中所有人脸 # 这个方法已经相当准确了,但还是不如CNN模型那么准确...
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。 一、face_recognition安装 1.dli...
%matplotlib inlineimportmatplotlib.pyplotaspltfromPILimportImageimportface_recognition# 通过PIL加载图片image=face_recognition.load_image_file("test_img/obama.jpg")# 基于cnn识别人脸,是否使用gpu看装机环境face_locations=face_recognition.face_locations(image,number_of_times_to_upsample=0,model="cnn")print(...
face_recognition库依赖于dlib,因此你需要先安装dlib。不过,face_recognition的安装脚本会自动处理dlib的依赖,所以你只需要直接安装face_recognition即可。 打开命令行(终端),并运行以下命令来安装face_recognition: bash pip install face_recognition 或者,如果你使用的是Python 3,并且想要确保使用的是Python 3的pip版本...
(1)先安装Cmake和boost (2)安装dlib,我安装的时候报了一个错误大体是说pip不是最新,执行python -m pip install --upgrade pip就Ok了 (3)安装opencv和face_recongnition 二.API详解 face_recongnition API详细 不懂?没关系,下面我来一一介绍 1、人脸定位——locations ...
python安装人脸融合face_recognition 人脸融合 python 你是否会好奇自己的孩子将来会长什么样子,或者纯粹想YY一下自己和某某人在一起的话,孩子会是什么样的,那就来试试吧。 前期准备 预测是通过人脸融合技术实现的,需要借助 Python 和百度现有的 API 。
2.解决办法是:去https://pypi.python.org/pypi/dlib/18.17.100下个轮子,然后在anaconda prompt里面输入 pip install D:\dlib-18.17.100-cp27-none-win_amd64.whl。 然后安装成功之后,下一步就是face_recognition,直接输入pip install face_recognition应该就能成功了。 pythonQQ交流群:785239887...
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...
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...
一、安装过程 face_recognition 库主要封装了dlib这一 C++ 图形库,通过 Python 语言将它封装为一个非常简单就可以实现人脸识别的 API 库,屏蔽了人脸识别的算法细节,大大降低了人脸识别功能的开发难度。 小编是基于Windows环境下的Python3.6.4进行安装,在查阅相当多贴文后发现这样的成功率更高哦!