如今Python程序员可以做深度学习算法实现人脸识别,得益于国外开源框架,虽然它不能达到face++和众多人脸识别公司,但实际应用并没有受到太大的压力。下图为tensorflow的5点定位加情感测试。

人脸识别的应用

不久前,新闻曝光一家奇葩公司。Python资深程序员使用相机人脸识别老板。当老板走进自己工作范围,电脑自动切换到自己的工作界面并实现报警!(脑洞大开,上班的各个都是人才。)

服气?

你还以为这个花梗是网络谣言吗?

还认为人脸识别技术特别复杂和高?

不!today Xiaobian用最简单易懂的Python代码来解释,给你带来这种防火、防盗、老板的终极武器。

项目地址:

项目目标:

确定一个特定的人并通过电话告诉你:你的老板来了!

项目环境介绍:

Python 3.3

Windows 7或MACOS,以及Linux所有系统

照相机和PyCharm

下载Python 3.6并配置相关的系统环境。按Win键+R键输入CMD。

打开命令提示符,输入安装依赖项的命令:

Python代码的解释:

我们开始逐行解释人脸识别代码,以确保人们“深入”到人工智能领域。

视频捕获=CV2视频捕获(0)

加载样本图片并学习如何识别它。

OBAMAYMIGATION FACEYAULIQUITION.LoopyIMAGEX文件(BOSS2.BMP)

OBAMAAFACEYOMAGION=FACEA识别(FAB)编码(OBAMAI图像)〔0〕

WhileTrue:

Ret,框架= VIEOTHOPCATION.Read()

FACEY位置= FACEL识别(FACEL)位置(帧)

FACE编码:FACEA识别

CV2.VIECOCAPPACK函数定义相机对象,0是第一个相机,通常是笔记本的内置相机。

FaulyActhix.LoopyIMAGEX文件:读取项目下的图像文件。

脸谱识别:编码图片。

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