facerec = dlib.face_recognition_model_v1()面部识别器用法

博客介绍了使用dlib库进行面部识别的相关内容。包括通过dlib.face_recognition_model_v1生成面部识别器,以及使用compute_face_descriptor将图像中的68个关键点转换为128D面部描述符,还说明了各函数的参数和返回值。

facerec = dlib.face_recognition_model_v1(“data/data_dlib/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat”)

功能:生成面部识别器
参数:data/data_dlib/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat 面部识别模型路径
返回值:面部识别器

facerec.compute_face_descriptor(img_rd, shape)

功能:图像中的68个关键点转换为128D面部描述符,其中同一人的图片被映射到彼此附近,并且不同人的图片被远离地映射。
参数:img_rd:人脸灰度图,类型:numpy.ndarray
   shape:68个关键点位置
返回值:128D面部描述符

评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

夏华东的博客

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值