python 开发人脸识别

2024-11-08

python三步实现人脸识别

原文地址https://www.toutiao.com/a6475797999176417550 Face Recognition软件包这是世界上最简单的人脸识别库了.你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它,来管理和识别人脸. 该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法,使得识别准确率在<Labled Faces in the world>测试基准下达到了99.38%. 它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具,以便你可以用命令行对一个文件夹中的图片进

Nodejs开发人脸识别系统-教你实现高大上的人工智能

Nodejs开发人脸识别系统-教你实现高大上的人工智能一.缘起缘生前段时间有个H5很火,上传个头像就可以显示自己穿军装的样子,无意中看到了一篇帖子叫全民刷军装背后的AI技术及简单实现 ,里面提到了百度AI,我自己也试了一下下,效果就酱紫. 当然这个东西并不实用,只是纯粹娱乐而已,但是本人想是否可以通过这个技术,实现那种人脸识别验证,来验证如会议刷脸签到.网站刷脸登录这种高大上的技术.于是说干就干,花了将近一周时间完成了一个初步的DEMO. 二.技术储备要实现这个系统,本人认为需要涉及

基于Dlib、OpenCV开发人脸识别程序的开发建议

前言在去年十月的时候参加了一个小比赛,做了一个人脸识别程序并很意外地获得省里面的一等奖,视频演示链接在这里,有同学想要做这方面的毕业设计or课程设计,发一篇博客来分享一下当时的开发过程. 视频演示链接 Github链接项目简介可以看一下我的这个博客开发流程一:安装Dlib的环境这部分有点麻烦,不论是Windows还是linux,我都花了一段时间去配置,部分python依赖包需要连接外网才能顺利下载下来,这部分就靠自己摸索吧,多试试就可以成功了! Windows版参考链接1 Linux

「Python」人脸识别应用

人脸识别主要步骤: face_recognition 库的安装安装此库,首先需要安装编译dlib,此处我们偷个懒,安装软件Anaconda(大牛绕过),此软件预装了dlib. 安装好后,我们直接通过pip 安装face_recognition库,命令如下 python -m pip install face_recognition 调用一下库,检查是否成功导入没报错,就是安装成功了. 按照以上办法在安装numpy 和python-opencv 两个库就可以了通过face_recogniti

动手实操：如何用 Python 实现人脸识别，证明这个杨幂是那个杨幂？

当前,人脸识别应用于许多领域,如支付宝的用户认证,许多的能识别人心情的 AI,也就是人的面部表情,还有能分析人的年龄等等,而这里面有着许多的难度,在这里我想要分享的是一个利用七牛 SDK 简单的实现人脸识别的方法,当然七牛的 SDK 中提供了很多的拓展,在返回的 JSON 中包含着如年龄等信息,这里就不进行分享了.这里我们要使用的是七牛云平台中由阅面科技提供的 API. 以下为官方给出的功能: 人脸 1v1 比对人脸关键点(106 点) 人脸属性(年龄,性别) 我们要用的服务就是第一个:人脸

python通过人脸识别全面分析好友，一起看透你的“朋友圈”

微信:一个提供即时通讯服务的应用程序,更是一种生活方式,超过数十亿的使用者,越来越多的人选择使用它来沟通交流. 不知从何时起,我们的生活离不开微信,每天睁开眼的第一件事就是打开微信,关注着朋友圈里好友的动态,而朋友圈中或虚或实的状态更新,似乎都在证明自己的“有趣”,寻找那份或有或无的存在感. 有人选择在朋友圈记录生活的点滴,有人选择在朋友圈展示自己的观点.有时我们想去展示自己,有时又想去窥探着别人的生活,而有时又不想别人过多的了解自己的生活,或是屏蔽对方,或是不给对方看朋友圈,又或是不想

全栈工程师带你开发 ,node开发人脸识别门禁系统

效果图: 知识点: 人脸识别SKD部署, webRTC视频流处理,URL构建blob对象,Canvas映射截图,ajax数据交互,Node图像处理,跨域与413处理,base64解码,post响应,JavaScript开发经验分享等人脸识别系统的源码项目和视频文末有领取地址人脸识别系统开发的部分源码示意图: <!doctype html> <html lang="en"> <head> <!--声明当前页面的编码格式国际编码

手把手教你如何用 OpenCV + Python 实现人脸识别

下午的时候,配好了OpenCV的Python环境,OpenCV的Python环境搭建.于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别,如下文. 必备知识 Haar-like 通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而言,使用到的函数

用Python进行人脸识别

本文的模型使用了C++工具箱 dlib 基于深度学习的最新人脸识别方法,基于户外脸部数据测试库Labeled Faces in the Wild 的基准水平来说,达到了99.38%的准确率. dlib :dlib C++ Library 数据测试库Labeled Faces in the Wild:LFW Face Database : Main 模型提供了一个简单的 face_recognition 命令行工具让用户通过命令就能直接使用图片文件夹进行人脸识别操作. 特征在图片中捕捉人脸在一

使用OpenCV和Python进行人脸识别

介绍人脸识别是什么?或识别是什么?当你看到一个苹果时,你的大脑会立刻告诉你这是一个苹果.在这个过程中,你的大脑告诉你这是一个苹果水果,用简单的语言来说就是识别.那么什么是人脸识别呢?我肯定你猜对了.当你看着你的朋友走在街上或他的照片时,你会认出他是你的朋友保罗.有趣的是,当你看你的朋友或他的照片时,你首先要看他的脸,然后再看其他东西.你想过为什么要这么做吗?这是为了让你看他的脸就能认出他来.好吧,这是你的面部识别. 但真正的问题是人脸识别是如何工作的?它非常简单和直观.举一个现实生活中的例子,

一种基于python的人脸识别开源系统

今天在搜索人脸识别的文章时,无意中搜到一个比较开源代码,介绍说是这个系统人脸的识别率是比较高的,可以达到:99.38%.这么高的识别率,着实把我吓了一跳.抱着实事求是的态度.个人就做了一些验证和研究. 按照github和网上的例子,安装成功后,使用里面的测试用例进行测试.从网上下载了十个人多图片,能够识别到人脸的概率的确很高,基本可以达到上面的参数. 在识别到具体人的例子中,我拿例子自带的图片+自己拍摄的图片进行对比.发现这个识别率的确挺高的.当从网上down下来的照片进行测试时,发现系

python opencv3 人脸识别的例子

一个人脸识别的例子程序中用到了公共数据集, 欢迎去我的git上下载源码,源码里带有数据集 git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision 脚本中一个三个函数第一个: 调用本机摄像头采集一些自己的照片作为数据集的一部分第二个:把自己的照片和公共数据集照片一并读取作为输入数据第三个: 预测函数调用第二个函数拿到x 和y 进行训练后开启摄像头进行预测 # coding:utf-8 import cv2 import os impo

opencv python训练人脸识别

总计分为三个步骤一.捕获人脸照片二.对捕获的照片进行训练三.加载训练的数据,识别使用python3.6.8,opencv,numpy,pil 第一步:通过笔记本前置摄像头捕获脸部图片将捕获的照片存在picData文件夹中,并格式为user.id.num.jpg.id在识别时和人名数组一一对应. import numpy as np import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) face_cascade = cv2.CascadeClassifier("dat

Python实现人脸识别

识别图片 #coding=utf-8 import requests,cv2 import re import os import bs4 #2.读取图片 filename = 'E:/Python/Crawler/faces/face7.jpg' image = cv2.imread(filename) #3.加载人脸模型级联分类器 face_moel = cv2.CascadeClassifier('E:/Python/Crawler/faces/facemodel.xml') #4.对图

Python OpenCV人脸识别案例

■环境 Python 3.6.0 Pycharm 2017.1.3 ■库.库的版本 OpenCV 3.4.1 (cp36) ■haarcascades下载 https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades 以下训练库之间的区别待调查. ■目标图片 ■结果图片

【python】人脸识别

#coding:utf-8# from __future__ import print_functionfrom time import time #有些步骤要计时,看每个步骤花多长时间import logging #打印出来progress程序进展import matplotlib.pyplot as plt #pyplot程序最后把我们预测出来的人脸打印出来,强大的绘图工具from sklearn.cross_validation import train_test_splitfrom sk

Python 对图片进行人脸识别

import cv2 def detect(path): img = cv2.imread(path) cascade = cv2.CascadeClassifier("/vagrant/detect/haarcascade_frontalface_alt.xml")#xml文件路径一定要注意 rects = cascade.detectMultiScale(img, 1.3, 4, cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE, (20,20)) if len(rects)

python opencv 人脸识别

def findface(image): import cv2 frame=cv2.imread('n1.jpg') classifier=cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml") minSize=(10,10) faceRects=classifier.detectMultiScale(frame,1.2,2,cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,minSize) return len(faceR

基于python的人脸识别（检测人脸、眼睛、嘴巴、鼻子......）

本文链接:https://blog.csdn.net/James_Ray_Murphy/article/details/79209172 import numpy as np import cv2 # 脸 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') face_cascade.load('D:BROWSE/Opencv/opencv/sources/data/haarcascades/haa

Python 人工智能之人脸识别 face_recognition 模块安装

Python人工智能之人脸识别face_recognition安装 face_recognition 模块使用系统环境搭建系统环境 Ubuntu / deepin操作系统 Python 3.6 pycharm 开发工具开发环境配置,安装各种系统包人脸检测基于dlib,dlib依赖Boost和cmake 在windows中如果要使用dlib还是比较麻烦的,如果想省时间可以在anaconda中安装 conda install -c conda-forge dlib=19.4 $ sudo a

主成分分析 (PCA) 与其高维度下python实现(简单人脸识别)

Introduction 主成分分析(Principal Components Analysis)是一种对特征进行降维的方法.由于观测指标间存在相关性,将导致信息的重叠与低效,我们倾向于用少量的.尽可能多能反映原特征的新特征来替代他们,主成分分析因此产生.主成分分析可以看成是高维空间通过旋转坐标系找到最佳投影(几何上),生成新维度,其中新坐标轴每一个维度都是原维度的线性组合$\theta'X$(数学上),满足: 新维度特征之间的相关性尽可能小参数空间$\theta$有界方差尽可能大,

python 开发人脸识别

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