github上有个项目face_recognition,是用于人脸识别的 主要是window上安装这个项目会繁琐些,linux上据项目文档上介绍是妥妥的. 项目地址:  https://github.com/ageitgey/face_recognition 真机python版本:3.6.6 & 3.6.8  这两版本都可以,其他版本估计也行 第一步:先安装conda(conda一个为了管理混乱的python版本的一个包管理与环境管理的工具,包含了一些科研常用的库) 具体安装方法请自行搜索,我如

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

随着系统的 普及,很多小伙伴也放弃了原有的win7系统,加入了win10的行列.但是相对win7的稳定来说,win10还存在很多的不足 . 新买了一个usart的模块,但是在自家的电脑上使用的时候 一直不能正常,打开任务管理器,发现驱动安装后上面有一个感叹号. 如下所示: 该设备无法启动,指定不存在的设备. 问题分析:新更新的驱动在win10系统上兼容新没有颇费: 解决方法:------------------------>下载老版本的驱动文件然后手动安装: 地址:https://pan.bai

[深度学习工具]·极简安装Dlib人脸识别库 Dlib介绍 Dlib是一个现代化的C ++工具箱,其中包含用于在C ++中创建复杂软件以解决实际问题的机器学习算法和工具.它广泛应用于工业界和学术界,包括机器人,嵌入式设备,移动电话和大型高性能计算环境.Dlib的开源许可证 允许您在任何应用程序中免费使用它.Dlib有很长的时间,包含很多模块,近几年作者主要关注在机器学习.深度学习.图像处理等模块的开发. 安装 此博文针对Windows10安装,其他平台可以仿照这个步骤来安装 安装Minicond

首先十分感谢博客https://blog.csdn.net/scc_722/article/details/80613933,经历过很多尝试(快要醉了),终于看了这篇博客后安装成功. face_recognition是一个基于python的开源的人脸识别库,据说识别准确率达到了99.38%,代码网址为:https://github.com/ageitgey/face_recognition:这段可以简单看下是不是你的问题与我一样(首先我去安装face_recognition,提示我少了dlib,

Python3.6安装face_recognition人脸识别库 https://www.jianshu.com/p/8296f2aac1aa

最近在学校里折腾树莓派上的人脸识别,折腾了很久才能用 在此记录下使用的过程和遇到的困难 过程基于超有趣!手把手教你使用树莓派实现实时人脸检测完成的.其中前面opencv的安装是文章中的Raspbian Stretch: Install OpenCV 3 + Python on your Raspberry Pi,一步一步来完全没有问题 安装摄像头的教程也有很多 比如如何安装树莓派摄像头模块 不过树莓派系统的更新把enable camera挪到了Interfacing Options里害我一通乱找

前言: 之前写过一篇在nano上使用opencv,nano上默认是安装了opencv的库,除了nano,我们自己电脑上也想使用opencv做一些平时图像处理验证. 本来也是看一些资料安装好的,觉得也没必要写.但是实际安装还是出现了不少问题,所以记录分享一下. 环境: 系统为ubuntu20.04 cv版本为 4.5 作者:良知犹存 转载授权以及围观:欢迎关注微信公众号:羽林君 或者添加作者个人微信:become_me oepncv介绍: OpenCV的全称是Open Source Compute

可能你会认为人脸识别用起来会很复杂,老周当初也这么想,但通过实际操作后,我发现非然. 经过微软封装的东西,向来都是复杂问题简单化,只要用得舒心,代码越少越好,用最少的代码做最多的事情,此为大师境界也. 好,屁话不说,先介绍一下如何完成人脸识别(或者叫人脸检测,随你怎么翻译,反正知道是怎么一回事就行).核心的类是FaceDetector,不要问我这个类在哪里,自己打开对象浏览器搜索. 第一步,访问静态属性IsSupported,看看当前平台是不是支持人脸识别,如果返回false,那就没戏了. 第二

Github开源人脸识别项目face_recognition 原文:https://www.jianshu.com/p/0b37452be63e 译者注: 本项目face_recognition是一个强大.简单.易上手的人脸识别开源项目,并且配备了完整的开发文档和应用案例,特别是兼容树莓派系统. 为了便于中国开发者研究学习人脸识别.贡献代码,我将本项目README文件翻译成中文. 向本项目的所有贡献者致敬. 英译汉:同济大学开源软件协会 子豪兄Tommy Translator's note: f

代码来源 基于极限学习机ELM的人脸识别程序 感谢文章主的分享 我的环境是 win10 anaconda Command line client (version 1.6.5)(conda 4.3.30) tensorflow-gpu 1.1.0 python 3.6.2 1. 直接运行代码块,提示"未知引用 import hpelm" 这是因为我的Python环境没有安装hpelm导致的,运行代码pip install hpelm.第一次安装没有成功,查询发现可能是pip版本问题,升

Face Recognition是一个基于Python的人脸识别库,在github上地址如下:https://github.com/ageitgey/face_recognition. 看着挺好玩,本文将使用Ubuntu16.04(WIN10+VMWare Workstation 12虚拟机)进行试用. 主要根据github上的文档进行,并对其中的填坑过程进行记录. 先clone到本地: git clone https://github.com/ageitgey/face_recognition

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%   github源码:https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测.行人跟踪.甚至到了动态物体的跟踪.由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理.而且算法已经由以前的Adaboots.PCA等传统的统计

第一步:下载驱动 1.个人百度云链接:http://pan.baidu.com/s/1dE8vxy5 密码:yow0 2.网站下载:这个还是直接百度吧. 第二步:驱动安装 注意:安装之前要先关闭安全监控软件(个人习惯) 1.Win10>>设备管理器 2.其他设备 我们注意到这个!的标志,表示这是未识别设备     3.双击>>更新驱动>>浏览计算机... 4.浏览>>找到驱动的下载位置>>下一步 5.安装完成   6.最后要说的是,所有的驱动安装

引言 使用了虹软公司免费的人脸识别算法,感觉还是很不错的,当然,如果是初次接触的话会对一些接口的参数有些疑问的.这里分享一下我对一些参数的验证结果(这里以windows版本为例,linux.android基本一样),希望能更好的帮助各位接入虹软的人脸识别算法~ 本文主要分析以下两个参数: detectFaceMaxNum combinedMask detectMode参数介绍 在引擎初始化的时候,需要选择video或image模式,在接口头文件中定义了宏ASF_DETECT_MODE_VIDEO

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%(附源码) 转https://cloud.tencent.com/developer/article/1359073   11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 在这篇文章中: 人脸识别的过程 人脸识别分类 DeepFace 1.DeepFace的基本框架 2. 验证 3. 实验评估 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS

引言 使用了免费的人脸识别算法,感觉还是很不错的,但是初次接触的话会对一些接口的参数有些疑问的.这里分享一下我对一些参数的验证结果(这里以windows版本为例,linux.android基本一样),希望能更好的帮助各位接入虹软的人脸识别算法. 本文主要分析以下两个参数: detectFaceMaxNum combinedMask detectMode参数介绍 在引擎初始化的时候,需要选择video或image模式,在接口头文件中定义了宏ASF_DETECT_MODE_VIDEO.ASF_DET

接着系统一,继续开始我们face_recognition. Python 模块:face_recognition 在Python中,你可以导入face_recognition模块,调用丰富的API接口,用几行代码就可以轻松玩转各种人脸识别功能! API 接口文档: https://face-recognition.readthedocs.io(可以参考这个) 在图片中定位人脸的位置关键代码 import face_recognition image = face_recognition.load

一.使用matplotlib画图 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 使用matplotlib画柱形图 import matplotlib from matplotlib import pyplot as plt #数据视图 #配置字体 matplotlib.rcParams["font.sans-serif"] = ["simhei"] # 黑体 matplotlib.rcParams["font.family"] = &q

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_126 OpenCV4.1已经发布将近一年了,其人脸识别速度和性能有了一定的提高,这里我们使用opencv来做一个实时活体面部识别的demo 首先安装一些依赖的库 pip install opencv-python pip install opencv-contrib-python pip install numpy pip install pillow 需要注意一点,最好将pip设置国内的阿里云的源,否则安装会很慢 win10