Python face_recognition

最新推荐文章于 2024-07-27 13:25:29 发布
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分类专栏： 算法 文章标签： python  人脸识别
本文详细介绍了一种在Linux环境下，使用apt-get命令批量安装DLib及相关依赖库的方法，包括build-essential、cmake、gfortran等。此外，还介绍了如何通过git克隆DLib仓库并进行安装。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

RUN apt-get install -y --fix-missing
build-essential
cmake
gfortran
git
wget
curl
graphicsmagick
libgraphicsmagick1-dev
libatlas-dev
libavcodec-dev
libavformat-dev
libgtk2.0-dev
libjpeg-dev
liblapack-dev
libswscale-dev
pkg-config
python3-dev
python3-numpy
software-properties-common
zip
&& apt-get clean && rm -rf /tmp/* /var/tmp/*

RUN cd ~ &&
mkdir -p dlib &&
git clone -b ‘v19.9’ --single-branch https://github.com/davisking/dlib.git dlib/ &&
cd dlib/ &&
python3 setup.py install --yes USE_AVX_INSTRUCTIONS

python人脸识别库_用python库face_recognition进行人脸识别
weixin_39822629的博客
11-22 2029
1.pip install opencv2.pip installface_recognition3.通过摄像头实时在获取的帧上进行人脸识别(较卡顿)facerecognition.py# -*- coding: UTF-8 -*-import face_recognitionimport cv2import osimport ft2#中文支持,加载微软雅黑字体ft = ft2.put_chin...
基于 Python 的人脸识别：使用 face_recognition 库实现
小蜗牛的珍贵百宝箱
12-25 1488
本文介绍了如何使用 Python 和库进行人脸识别。我们从最基础的人脸检测、编码提取到人脸匹配，再到如何识别和标记多张人脸。你可以利用这些功能来构建强大的智能人脸识别应用。
Face Recognition 人脸辨识 Python 教学【python】
前端仙人的博客
05-14 1612
人脸辨识在 Computer Vision 中一直是很火热的话题，也是目前广为人知的一项技术。本质上分为 Face Verification、Face Recognition：前者为验证两张人脸是否为同一个人，属于一对一的过程；后者则是从数据库里辨识出相同的人脸，属于一对多的过程。 本文将要使用 Python 来进行人脸辨识的实作，过程分为几个阶段: Face Detection Face Align Feature extraction Create Database Face Recognition
基于Python的face_recognition库实现人脸识别
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一、face_recognition库简介 face_recognition是Python的一个开源人脸识别库，支持Python 3.3+和Python 2.7。引用官网介绍： Recognize and manipulate faces from Python or from the command line with the world's simplest face recognitio...
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PythonPython开发Python语言基于Python的face_recognition库实现人脸识别 一、face_recognition库简介face_recognition是Python的一个开源人脸识别库，支持Python 3.3+和Python 2.7。引用官网介绍：Recognize and manipulate faces from Python or f...
人脸检测识别face_recognition库(基于dlib深度学习)的使用.zip
02-19
在本文中，我们将深入探讨如何使用Python中的`face_recognition`库进行人脸检测与识别，该库基于dlib的深度学习算法。`face_recognition`是一个功能强大的工具，它简化了在图像和视频中处理人脸的任务，使得非专业...
face_recognition-master_人脸识别_facerecognition_face_
10-04
《人脸识别技术深度解析——基于face_recognition库》 人脸识别技术是人工智能领域的重要组成部分，它在安全、监控、社交网络等领域有着广泛的应用。本项目“face_recognition-master”提供了一套可移植的人脸识别...
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11-29
"face_recognition-1.3.0.tar.gz" 是一个针对树莓派平台的Python库——face_recognition的1.3.0版本压缩包。这个库主要用于人脸识别，它基于Dlib的预先训练好的模型，提供了简单易用的API，使得在Python中进行人脸...
Python人脸识别第三方库face_recognition接口说明文档
09-19
Python的face_recognition库是一个强大的人脸识别工具，专为开发者提供了简单易用的接口来处理人脸识别任务。这个库基于Dlib的预训练模型，能够高效地定位人脸、识别人脸特征并进行人脸识别。以下是对该库主要接口的...
face_recognition
06-08
Recognize and manipulate faces from Python or from the command line with the world's simplest face recognition library. Built using dlib's state-of-the-art face recognition built with deep learning. The model has an accuracy of 99.38% on the Labeled Faces in the Wild benchmark. This also provides a simple face_recognition command line tool that lets you do face recognition on a folder of images from the command line! 是应用于python
Python 使用 face_recognition 人脸识别
ieeso的博客
07-15 2222
官方说明：https://face-recognition.readthedocs.io/en/latest/readme.html 回到顶部 人脸识别 　　face_recognition 是世界上最简单的人脸识别库。 　　使用 dlib 最先进的人脸识别功能构建建立深度学习，该模型准确率在99.38%。 回到顶部 Python模块的使用 　　Python可以安装导入 face_r...
python实现人脸识别（face_recognition）
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05-04 1万+
本项目是世界上最强大、简洁的人脸识别库，你可以使用Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。本项目的人脸识别是基于业内领先的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。但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升。
【Python】利用 face_recognition 库进行人脸检测识别【附完整示例】
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07-27 3323
欧氏距离（Euclidean distance）是数学中的一个概念，用于计算两个点在欧几里得空间中的直线距离。在人脸识别和图像处理中，欧氏距离可以用来度量两个面部特征向量之间的差异，从而判断两张人脸的相似度。
Python安装face_recognition及其依赖（dlib、cmake）
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1、代开pycharm，找到下面的终端，依次输入如下指令： 在安装dlib时会非常的慢，并且有警告不用管多等一会，博主大概进行了三四分钟才安装完成 dilb有可能安装失败，参考下面的方法。安装 Anaconda 后，首先在命令行输入： 用来搜索可以使用的 dlib 版本；然后再输入： 这种方法较简单，并且很好用，我在几台电脑上都成功了。具体安装方法可以参考链接：dlib 库安装问题解决 在所在文件夹下打开终端 如果 python 版本是 3.7，输入以下命令进行安装： 如果 pytho
人脸识别python face_recognize_face_recognition
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03-02 4405
face_recognition是最简单的人脸识别库。它是一个 Python 库，用于进行人脸检测、识别和特征提取。它基于 dlib 库，提供了一个简单易用的接口，可以帮助开发者快速构建人脸识别应用。
python face_recognition库
最新发布
12-29
### 如何在Python中使用`face_recognition`库进行面部识别 #### 安装依赖项 为了能够顺利运行`face_recognition`库，需要先安装一些必要的软件包。可以通过pip来完成这些操作。 ```bash pip install dlib cmake pip install face_recognition opencv-python ``` #### 加载图像并检测人脸位置 一旦环境配置完毕，就可以加载待处理的图片文件，并尝试定位其中所有人脸的位置[^1]。 ```python import face_recognition image = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg") face_locations = face_recognition.face_locations(image) print(f"Found {len(face_locations)} face(s) in this photograph.") ``` 这段代码会打印出照片中有多少张面孔被发现。 #### 编码已知人物的脸部特征以便后续匹配 对于每一个想要辨认的对象，都需要获取其脸部编码作为参照样本。这一步骤通常是对一组预先选定的照片执行，每张照片代表一位特定个体。 ```python known_image = face_recognition.load_image_file("person_1.jpg") encoding_of_person_1 = face_recognition.face_encodings(known_image)[0] # 假设还有其他人... encodings_known_faces = [ encoding_of_person_1, # 更多编码可以继续添加到这里 ] names_for_each_face = ["Person One", "Other People"] ``` 这里创建了一个列表用于存储各个身份对应的编码向量以及相应的标签名称[^2]。 #### 实现人脸识别功能 最后，在未知场景下捕捉到的新图象里寻找相似度最高的几个候选对象；如果存在高度吻合的情况，则认为找到了目标人员。 ```python unknown_image = face_recognition.load_image_file("unknown.jpg") unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0] results = face_recognition.compare_faces(encodings_known_faces, unknown_encoding) name = "Unknown" if True in results: first_match_index = results.index(True) name = names_for_each_face[first_match_index] print(f"The person is: {name}") ``` 通过上述过程即可利用`face_recognition`库轻松实现基本的人脸识别应用。
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