Windows环境搭建 face_recognition,dlib
文章参考:https://blog.csdn.net/hongbin_xu/article/details/76284134
文章参考:https://blog.csdn.net/weixin_40450867/article/details/81734815
文章参考:https://blog.csdn.net/esting_tang/article/details/80974330
该库可以通过python或者命令行即可实现人脸识别的功能。使用dlib深度学习人脸识别技术构建,在户外脸部检测数据库基准(Labeled Faces in the Wild)上的准确率为99.38%。 在github上有相关的链接和API文档。
配置环境
安装dlib
方法一
首先配置dlib
我这里有一个dlib包,链接:https://pan.baidu.com/s/1drnxz251fvVVc9qoh61TTg 提取码:9pcl
下载好后运行cmd或者 pycharm的terminal 进入dlib 包所在的路径下,运行
pip install 【所下载的包】
import dlib
方法二
https://pypi.org/project/dlib/18.17.100/#downloads 找到需要的dlib版本
新版本需要自行编译
下载好后pip install 【文件路径】安装
安装face_recognition
直接使用 pip install 即可 我使用了 清华园的镜像
注意:下载速度过慢会报错
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple face_recognition
import face_recognition
写一小段代码进行验证,我准备了四张图片
import face_recognition
mayun_image = face_recognition.load_image_file("mayun.jpg");
jobs_image = face_recognition.load_image_file("jobs.jpg");
task1_image = face_recognition.load_image_file("task1.jpg"); mayun_encoding = face_recognition.face_encodings(mayun_image)[0]
jobs_encoding = face_recognition.face_encodings(jobs_image)[0]
task1_encoding = face_recognition.face_encodings(task1_image)[0] results = face_recognition.compare_faces([mayun_encoding, jobs_encoding], task1_encoding)
labels = ['mayun', 'jobs'] print('results:'+str(results)) for i in range(0, len(results)):
if results[i] == True:
print('The person is:'+labels[i])
运行结果
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