简单人脸识别(jupyter)

最新推荐文章于 2022-11-03 15:07:59 发布
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本文介绍了如何利用Python中的OpenCV库实现面部检测。通过加载预训练的Haar级联分类器并应用detectMultiScale方法，可以实现在图像中识别面部区域的功能。此过程涉及图像读取、分类器加载及面部定位等关键步骤。
import cv2
# 导入opencv:计算机视觉库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline


anbei = plt.imread('./source/9a504fc2d56285358e6bf5d59aef76c6a6ef63be.jpg')

plt.imshow(anbei)


case = cv2.CascadeClassifier()


case.load('./source/haarcascade_frontalface_default.xml')


face = case.detectMultiScale(anbei)
face

胡文彬
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第二节 python人脸识别 从OpenCV、Dlib到Face-Recognition（使用jupyter）
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09-23 1266
1.OpenCV人脸识别 首先安装opencv，达到定位多个人脸的目的。 在安装过程中遇到的问题是，电脑里已经装好了opencv，但在jupyter里引用会出现这样的报错。 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement opencv (from versions: none) ERROR: No matching distribution found for opencv ModuleNotFoundErr
Python实现简单的人脸识别应用
master_chenchen的博客
09-08 1242
至于集成开发环境（IDE），可以选择像PyCharm这样的专业级IDE，它提供了丰富的功能，如代码补全、调试工具等，非常适合大型项目的开发。随着深度学习和神经网络技术的进步，人脸识别的准确率得到了极大的提升，现在这项技术已经广泛应用于各个领域，从智能手机解锁到机场安检，再到智能家居控制，甚至是在线教育的身份验证，人脸识别正在深刻地改变着我们的生活方式。你可以把这里当作自己的家，无论是工作之余的小憩，还是寻找灵感的驿站，我都希望你能在这里找到属于你的那份快乐和满足。那么，今天的分享就到这里了，希望你们喜欢。
Python实现人脸识别（Jupyter文件，含代码素材）
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使用face_recognition实现人脸检测、人脸关键点检测、人脸识别。压缩包中包含ipynb文件和图片素材，上传到python.jupyter.vip就能运行，也可以在自己电脑搭建jupyter环境运行。
基于dlib的人脸识别（jupyter notebook）
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07-09 4465
文章目录一、构建数据集1、安装dlib库2、基于dlib库构建人脸特征数据集二、特征检测1、python+OpenCv+dlib实现人脸68个关键点检测并标注2、获取特征点并保存数据：get_features三、人脸识别1、人物文件夹2、Python读取wav音频文件3、程序代码 假定该系统完成后将工作于学生宿舍门口，摄像头安装于门的猫眼处、或者门侧边墙上；对本宿舍的学生进行人脸识别（身份验证），通过验证就播放语音“欢迎光临！”（模拟开门），否则播放“抱歉，无法验证您的身份！”，同时用数据库记录来访者的身份
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python
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本博客运行环境为jupyter下python3.6 完成对口罩佩戴与否的模型训练，采取合适的特征提取方法，输出模型训练精度和测试精度（F1-score和ROC）；完成一个摄像头采集自己人脸、并能实时分类判读（输出分类文字）的程序。 环境搭建可参看上一篇博客：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44436677/article/details/107171190 图片预处理 把数据集中的图片人脸部分裁剪下来。记得修改路径为自己的路径哦。 import dlib # 人脸识
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简单的人脸识别实战
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记录第一次个人实现人脸识别过程和流程，供今后方便参考，目前为止对神经网络的理论部分暂未学习，故因此本项目/实验仅是对官方的API文档学习后进行的简单逻辑拼凑。
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