%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(...
安装face_recognition库非常简单,只需通过pip命令即可完成。不过,由于face_recognition依赖于dlib库,因此在安装前需要确保dlib库已经正确安装。在Windows系统下安装dlib可能会遇到一些编译问题,建议参考官方文档或相关教程进行解决。 pip install dlib # 首先安装dlib库 pip install face_recognition # 然后安装face_recognitio...
import face_recognition # 通过PIL加载图片 image = face_recognition.load_image_file("test_img/obama.jpg") # 基于hog机器学习模型进行人脸识别,不能使用gpu加速 face_locations = face_recognition.face_locations(image) # 找到几张人脸 print("I found {} face(s) in this photograph.".format(len(face...
face_recognition库是一个强大的工具,它基于dlib的深度学习模型,可以轻松实现人脸检测和识别功能。本教程适合初学者,我们将通过一个简单的项目来了解这个库的基本用法和环境配置。 代码示例 import face_recognition import cv2 import matplotlib.pyplot as plt def load_and_encode_face(image_path): """加载图片并...
首先,我们使用face_recognition库进行人脸检测和特征提取。通过调用face_recognition.face_locations()和face_recognition.face_unmasking()函数,我们可以在图像或视频流中检测到所有人脸的位置和面部特征。 然后,我们使用face_recognition.face_encodings()函数对检测到的人脸进行特征编码。这些特征向量是人脸识别的基础,它们...