一.环境搭建 1．系统环境 Ubuntu 17.04 Python 2.7.14 pycharm 开发工具 2.开发环境,安装各种系统包 人脸检测基于dlib,dlib依赖Boost和cmake $ sudo apt-get install build-essential cmake $ sudo apt-get install libgtk-3-dev $ sudo apt-get install libboost-all-dev 其他重要的包 $ pip install numpy $ pi…

openface  人脸识别框架  但个人感觉精度还是很一般 openface的githup文档地址:http://cmusatyalab.github.io/openface/ openface的安装: 官方推荐用docker来安装openface,这样方便快速不用自己去安装那么多依赖库: docker pull bamos/openface docker run -p : -p : -t -i bamos/openface /bin/bash 也就两行代码的事情,如果自己一步步去安装的话,估…

Python 使用 face_recognition 人脸识别 官方说明:https://face-recognition.readthedocs.io/en/latest/readme.html 人脸识别 face_recognition 是世界上最简单的人脸识别库. 使用 dlib 最先进的人脸识别功能构建建立深度学习,该模型准确率在99.38%. Python模块的使用 Python可以安装导入 face_recognition 模块轻松操作,对于简单的几行代码来讲,再简单不过了. Pyt…

这篇文章主要就介绍两种前端的人脸识别框架(Tracking.js和JqueryFaceDetection) 技术特点 Tracking.js是使用js封装的一个框架,使用起来需要自己配置许多的东西,略显复杂 JqueryFaceDetection是使用jquery封装的框架,只留下一个接口,比较方便 使用说明 如何下载js文件我就不说了,可以直接百度 Tracking.js Tracking.js需要先引入tracking-min.js,然后根据你的需求在选择性的引入eye-min.js,fac…

openface的githup文档地址:http://cmusatyalab.github.io/openface/ openface的安装: 官方推荐用docker来安装openface,这样方便快速不用自己去安装那么多依赖库: docker pull bamos/openface docker run -p 9000:9000 -p 8000:8000 -t -i bamos/openface /bin/bash 也就两行代码的事情,如果自己一步步去安装的话,估计很花时间. 参考路径:htt…

face_recognition 人脸识别 api 说明 1 load_image_file 将img文件加载到numpy 数组中 2 face_locations 查找图像中所有面部和所有面部特征的位置 3 batch_face_locations 批次人脸定位函数(GPU) 4 face_landmarks 人脸特征提取函数 5 face_encodings 图像编码转为特征向量 6 compare_faces 特征向量比对 7 face_distance 计算特征向量差值 图像载入函数--…

对亚洲人识别准确度有点差,具体安装移步:https://www.cnblogs.com/ckAng/p/10981025.html 更多操作移步:https://github.com/ageitgey/face_recognition from PIL import Image, ImageDraw import face_recognition # Load the jpg file into a numpy array image = face_recognition.load_image_…

import face_recognition #人脸识别库 pip cmake dlib import cv2 #读取图像 face_image1 = face_recognition.load_image_file("1.jpg") face_image2 = face_recognition.load_image_file("2.jpg") # print(face_image) face_encoding1 = face_recognition.face_e…

在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节.人脸检测之Haar分类器),其检测效果也是不错的,但是目前人脸检测的应用场景逐渐从室内演变到室外,从单一限定场景发展到广场.车站.地铁口等场景,人脸检测面临的要求越来越高,比如:人脸尺度多变.数量冗大.姿势多样包括俯拍人脸.戴帽子口罩等的遮挡.表情夸张.化妆伪装.光照条件恶劣.分辨率低甚至连肉眼都较难区分等.在这样复杂的环境下基于Haar特征的人脸检测表现的不尽人意.随着深度学…

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