dlib.face_recognition_model_v1报错

本文详细介绍了在使用dlib库进行人脸识别时遇到的版本问题。当使用较低版本的dlib时,可能会出现‘module’objecthasnoattribute‘face_recognition_model_v1’的错误。文章指出,至少需要将dlib升级到19.4或更高版本才能避免此问题。

dlib使用过程中遇到的问题
问题:

AttributeError: ‘module’ object has no attribute ‘face_recognition_model_v1’
原因:

dlib版本太老了,我在使用版本18.17.100时出现了该错误,至少需要升级到dlib 19.4以后的版本。

### dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat 下载与使用教程 dlib 是一个广泛使用的 C++ 和 Python 库,用于处理图像、机器学习和数值计算。其中,`dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat` 是一个预训练的深度学习模型,基于 ResNet 架构,专门用于人脸识别任务。以下是该模型的下载方法和使用教程。 #### 1. 模型下载 `dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat` 的官方下载链接可以在 dlib 的 GitHub 页面找到。用户可以通过以下 URL 下载模型文件: - 下载链接: [https://github.com/davisking/dlib-models/blob/master/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2](https://github.com/davisking/dlib-models/blob/master/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2) [^1] 下载后需要解压 `.bz2` 文件以获取 `.dat` 文件。可以使用 Python 的 `bz2` 模块进行解压,例如: ```python import bz2 import shutil # 输入和输出文件路径 input_file = "dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2" output_file = "dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat" # 解压 .bz2 文件 with bz2.open(input_file, 'rb') as f_in: with open(output_file, 'wb') as f_out: shutil.copyfileobj(f_in, f_out) ``` #### 2. 使用教程 在使用 `dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat` 进行人脸识别时,通常需要以下几个步骤:加载模型、检测人脸、提取特征向量,并比较不同人脸的特征向量。 以下是一个完整的代码示例,展示如何使用该模型进行人脸识别: ```python import dlib import numpy as np from skimage import io # 加载人脸检测器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 加载人脸关键点检测器模型 predictor_path = "shape_predictor_68_face_landmarks.dat" # 需要提前下载 predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path) # 加载人脸识别模型 face_recognition_model_path = "dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat" facerec = dlib.face_recognition_model_v1(face_recognition_model_path) # 读取图像 image_path = "example.jpg" img = io.imread(image_path) # 检测人脸 faces = detector(img, 1) # 对每张检测到的人脸提取特征向量 for face in faces: shape = predictor(img, face) # 获取面部关键点 face_descriptor = facerec.compute_face_descriptor(img, shape) # 提取特征向量 print("人脸特征向量:", np.array(face_descriptor)) ``` #### 3. 注意事项 - 在使用上述代码之前,需要确保已经安装了 dlib 库。可以通过以下命令安装 dlib[^2]: ```bash pip install dlib ``` - 此外,还需要下载 `shape_predictor_68_face_landmarks.dat` 文件,用于检测面部关键点。下载链接为:[https://github.com/davisking/dlib-models/blob/master/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2](https://github.com/davisking/dlib-models/blob/master/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2) [^3] - 如果遇到 CUDA 或 GPU 支持问题,请参考 dlib 的官方文档进行配置[^4]。 ---
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