静谧、淡雅

1 face_recognition.api.batch_face_locations(images,number_of_times_to_upsample=1,batch_size=128) 如果使用的是GPU，这可以给更快的结果。如果不使用GPU，则不需要这个函数。 使用CNN进行人脸检测 参数： （1）images: 图像列表。 (每个图像作为一个numpy...

import face_recognition from PIL import Image, ImageDraw from datetime import datetime def get_face_detect(path): img = face_recognition.load_image_file(path) face_locations = face_recogniti...

1face_recognition.api.face_landmarks(face_image,face_locations=None,model='large') 参数: （1）face_image -要搜索的图像 （2）face_locations——可选地提供要检查的脸部位置列表。 （3）模型-可选-使用哪个模型。“大”(默认)或“小”。 “小” ：只返...

1 简介 LFW (Labeled Faces in the Wild) 人脸数据库是由美国马萨诸塞州立大学阿默斯特分校计算机视觉实验室整理完成的数据库，主要用来研究人脸识别问题。 LFW 数据库主要是从互联网上搜集图像。 2 内容 3 LFW数据集主要测试人脸识别的准确率。 随机生成6000对人脸对，其中3000对为同...

1 计算ACC import os import face_recognition def get_real_label_list(txt_path, lfw_dir): path_list = [] label_list = [] with open(txt_path, 'r') as f: lines = f.readlines() ...

import glob import os.path import numpy as np import os import face_recognition import matplotlib.pyplot as plt import time from datetime import datetime def get_known_lib_info(): "get known li...

1 68 和 51 关键点 2 人脸对齐 a定位图片中的人脸 b提取人脸区域的图片并保存 c人脸对齐操作并保存 3 代码 import dlib import face_recognition import math import numpy as np import cv2 def rect_to_bbox(rect): """获得人脸矩形的坐标信...

1 制作lfw格式的数据集代码 import glob import os.path import numpy as np import os from PIL import Image def make_lfw_format_dataset(INPUT_DATA, extensions, save_path): sub_dirs = [x[0] for x in os.walk(...

1 眨眼检测代码 from scipy.spatial import distance as dist from imutils import face_utils import numpy as np import face_recognition import dlib import cv2 import os def eye_aspect_ratio(eye): A = di...