Advertisement

太赞了，利用Python单行代码完成人脸识别

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文介绍了一种使用Python单行代码实现的人脸识别方法，为编程爱好者和研究人员提供了快速入门的途径。 摘要：仅用一行代码实现人脸识别功能。 步骤如下： 1. 准备一个文件夹，存放所有希望系统识别的人的图片，每人一张照片，并将照片命名为该人的名字。 2. 另外准备一个包含待识别图像的文件夹。 3. 运行face_recognition命令并传入上述两个文件夹作为参数。程序会返回需要识别的照片中出现的人物。 整个过程仅需一行代码即可完成人脸识别任务！ Ubuntu17.10，Python版本为2.7.14 安装步骤如下： 1. 安装Ubuntu 17.10。 2. Ubuntu默认已提供Python 2.7.14。 3. 安装git、cmake和python-pip。 4. 编译并安装dlib。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 太赞了，利用Python单行代码完成人脸识别
    优质
    本文介绍了一种使用Python单行代码实现的人脸识别方法，为编程爱好者和研究人员提供了快速入门的途径。 摘要：仅用一行代码实现人脸识别功能。 步骤如下： 1. 准备一个文件夹，存放所有希望系统识别的人的图片，每人一张照片，并将照片命名为该人的名字。 2. 另外准备一个包含待识别图像的文件夹。 3. 运行face_recognition命令并传入上述两个文件夹作为参数。程序会返回需要识别的照片中出现的人物。 整个过程仅需一行代码即可完成人脸识别任务！ Ubuntu17.10，Python版本为2.7.14 安装步骤如下： 1. 安装Ubuntu 17.10。 2. Ubuntu默认已提供Python 2.7.14。 3. 安装git、cmake和python-pip。 4. 编译并安装dlib。
     
  • Python简单人脸识别代码
    优质
    本项目提供了一个简单的Python脚本，用于实现基本的人脸识别功能。通过调用现有的开源库，用户可以轻松地进行人脸检测和识别，适合初学者快速入门人脸识别技术。 本段落档包含人脸识别的完整代码。在寒假期间，我进行了一些简短的实训，主要内容包括简单的爬虫技术和基本的人脸识别算法。由于时间有限，并且这是我第一次详细学习Python，因此功能较为简单，仅供初学者参考使用，帮助大家入门Python编程世界。如果有不正确或不清楚的地方，请随时指出。
     
  • 利用OpenCV的人脸识别(C#完整代码)
    优质
    本篇文章提供了一套使用C#和OpenCV库进行人脸识别的完整代码示例。通过详细步骤指导读者实现从人脸检测到特征提取等一系列功能，旨在帮助开发者快速上手并应用于实际项目中。 本项目使用C#编程语言及OpenCV库实现基于实时视频的人脸识别功能。通过调用摄像头捕获视频流，并利用OpenCV的Haar级联分类器进行人脸检测，再借助LBPH人脸识别器完成实时人脸辨识。 技术栈和工具： - C# 编程语言 - OpenCV 库 项目结构方面，采用C#中的WinForms应用程序构建界面。该应用包含清晰的人脸检测、识别模块及用户交互部分。 在实现细节上，通过OpenCV的Haar级联分类器进行实时人脸定位，并使用LBPH人脸识别器对捕捉到的画面中的人物面孔实施即时辨识操作。同时，在摄像头获取实时视频流后，每一帧图像都会被送入上述的人脸检测和识别流程之中处理。 为用户提供了一个直观且易于使用的WinForms界面，用户能够启动摄像设备、采集人脸数据并录入姓名信息等基本功能。 此外，项目经过优化以确保在进行实时视频分析时保持良好的运行效率。后续改进方向可能包括增加训练集规模来提升准确率和拓展更多应用场景的适用性。
     
  • 利用Python、OpenCV和Keras进行人脸识别
    优质
    本项目运用Python编程语言结合OpenCV与Keras库实现高效的人脸识别功能，涵盖人脸检测、特征提取及模型训练等核心步骤。 代码包括图像采集、图像预处理、模型训练和模型测试等内容。
     
  • 利用Python实现人脸识别
    优质
    本项目旨在通过Python编程语言及其实用库（如OpenCV和dlib）来开发一个人脸识别系统。涵盖人脸检测、特征点提取及身份匹配等功能。 近年来，人脸识别技术已从弱人工智能发展到强人工智能阶段。随着算法的不断改进，该技术已在公安、金融等领域得到广泛应用。本段落提出了一种使用Python语言及Dlib库实现基于深度学习的人脸识别方法。
     
  • 利用Python、OpenCV、Django及人脸识别库构建的人脸识别系统源代码
    优质
    本项目采用Python结合OpenCV和Django框架开发，集成先进的人脸识别技术，提供一套完整的人脸检测与识别解决方案。包含详尽源码。 这段文字描述了一个基于Python+OpenCV+Django及人脸识别库的人脸识别系统源码项目，它是大三学生的一份高质量课程设计作业，在导师指导下完成并通过评审获得99分的高分评价。该项目代码完整且易于运行，特别适合计算机相关专业的毕设生和寻求实战练习的学习者使用。此外，它还适用于课程设计或期末大作业的需求。
     
  • 基于PCA的人脸识别Matlab代码-face_recognition_using_pca_algorithm:利用PCA进行人脸...
    优质
    本项目提供了一套基于主成分分析(PCA)的人脸识别系统Matlab实现。通过降维技术提高人脸识别效率和准确性，适用于研究与教学用途。 PCA人脸识别算法的MATLAB代码：使用主成分分析（PCA）算法进行人脸识别的MATLAB代码。
     
  • 人脸识别OPENCV代码（1）_人脸识别OPENCV代码_PYQT5人脸识别_
    优质
    本项目为基于OpenCV和Python的人脸识别系统演示代码，结合PyQt5实现图形界面交互，适用于初学者学习人脸检测与识别技术。 使用OpenCV的Python库进行人脸检测，并结合face_recognition算法实现人脸识别功能。建议安装Anaconda3来配置开发环境，这样可以方便地管理依赖包；或者直接使用Python 3.6也是可行的选择。完成环境配置后可以直接运行代码。
     
  • 人脸识别：利用Python实现面部识别
    优质
    本项目运用Python编程语言及OpenCV库，致力于开发和展示人脸识别技术的实际应用。通过图像处理与机器学习算法，实现精准的人脸检测、跟踪和识别功能。适合对计算机视觉感兴趣的初学者探索实践。 使用Python进行人脸识别可以通过识别双眼皮并计算眼皮褶皱峰以下的子单元与眉眼单元之间的垂直比例来实现。这一过程主要依赖于OpenCV库中的基于Haar特征的级联分类器对面部不同部分进行分类，以及利用CNN模型识别人脸的不同部位。 执行环境： - 操作系统：Mac OSX 10.13.2 - 编辑工具：Ananconda Jupyter Notebook 所需Python软件包及安装命令如下： ``` pip install Pillow pip install matplotlib pip install opencv-python pip install face_recognition ``` 在安装`face_recognition`之前，需要先安装一些其他依赖项，例如cmake。
     
  • 利用PCA的人脸识别Matlab代码
    优质
    本项目提供了一套基于主成分分析（PCA）的人脸识别系统Matlab实现代码。通过降维技术有效提取人脸特征，简化后续比对过程，适用于研究与教学用途。 基于PCA的人脸识别的Matlab代码可以成功运行使用。