人脸识别开源库(python人脸识别系统源码)、本站经过数据分析整理出人脸识别开源库(python人脸识别系统源码)相关信息，仅供参考！

　　选自Github

　　机器心脏的编译

　　参加：吕雪

　　只有Python和命令行才能实现人脸识别库的开源。数据库采用dlib顶级深度学习人脸识别技术构建，室外人脸检测数据库准确率高达99.38%。

　　这个项目是建立一个免费、开源、实时和离线的在线app，支持主办方使用人脸识别技术或二维码识别所有受邀人员。

　　有了世界上最简单的人脸识别库，就可以用Python或者命令行来识别和控制人脸。

　　数据库采用dlib顶级深度学习人脸识别技术构建，室外人脸检测数据库准确率高达99.38%。

　　这也提供了一个简单的face_recognition命令行工具。可以在命令行打开任何图像文件夹进行人脸识别！

　　地址：https://github.com/ageitgey/face _识别#人脸识别

　　功能

　　找出图片中的脸。

　　找出下图中的所有面孔：

　　导入面部识别S2/]在图像中查找和控制面部特征。

　　找到并勾勒出每个人的眼睛、鼻子、嘴巴和下巴。

　　面部识别寻找面部特征对很多重要的事情都非常有用。但你也可以用它来做一些“蠢事”，比如数码化妆(米托):

　　识别图片中的人脸。

　　识别每张图片中的人。

　　导入face_recognition您甚至可以使用这个库和其他Python库来执行实时人脸识别：

　　看这里的代码：https://github.com/ageitgey/face _识别/blob/master/examples/facerec _ from _ web cam _ faster . py

　　固定

　　要求：

　　 Python 3或Python 2.7

　　 Mac或Linux (Windows未经测试)

　　也可以在Raspberry Pi 2上运行(按照具体说明安装运行：https://gist . github . com/ageitgey/1 AC 8 DBE 8572 F3 f 533 df 6269 dab 35 df 65)

　　还提供了预配置的虚拟机映像。

　　使用pin3从pypi安装模块：

　　 3 pip3安装face_recognition重要提示：pip在尝试编译dlib依赖项时很可能会遇到一些问题。如果您遇到问题，请访问此地址(https://gist.github.com/ageitgey/629D75C1BaAC 34 DFA 5a 2 a 1928 a 7 EAF)并从源代码安装dlib(而不是pip)来修复错误。

　　手动安装dlib后，再次运行pip3 install face_recognition完成安装。

　　如果在安装过程中仍有问题，可以尝试预配置的虚拟机(https://medium.com/@ Ageitgey/try-deep-learning-in-python-now-with-a-fully-pre-configured-VM-1d 97d 4 c 3 e 9 b)

　　使用

　　命令行界面

　　当你安装face_recognition的时候，你会得到一个简单的命令行程序，叫做face_recognition，可以用来识别照片或者装满照片的文件夹中的人脸。

　　首先，你需要提供一个包含图片的文件夹。你认识每张照片里的每个人。每个人都有一个图像文件，文件名是图片中人的名字：

　　然后，您需要创建另一个包含要识别的图像文件的文件夹：

　　之后只要在已知人物文件夹和未知人物文件夹(或者单张图片)中运行face_recognition命令，程序就会告诉你每张图片中的人物是谁：

　　 $面部识别./我认识的人的照片/。/unknown _ pictures//unknown _ pictures/unknown . jpg，巴拉克奥巴马每张脸的输出结果只有一行，由文件名和找到的人的名字组成，用逗号隔开。

　　 Unknown_person是与“已知人物”文件夹中的任何照片都不匹配的人脸。

　　如果你只想知道每张照片中的人的名字，而不关心文件名，那么你可以做以下事情：

　　 $面部识别./我认识的人的照片/。/unknown _ pictures/

　　 cut-d ，-f2如果您的计算机配备了多核CPU，您可以同时执行多个人脸识别任务。举个例子，如果你的系统有4个CPU核，你可以同时使用这4个CPU核，那么同样时间内处理的图像数量是原来的4倍。

　　如果您使用的是Python 3.4或更高版本，请传入-CPU

　　 $ face _ recognition-CPU 4 ./我认识的人的照片./unknown _ pictures/你也可以通过in -CPU-1来使用系统中所有的CPU核。

　　 Python模块

　　使用face_recognition模块，几行代码就能轻松控制人脸，好容易！

　　 API的地址：https://face-recognition . readtheodocs . io

　　图像中人脸特征的自动定位

　　导入_识别图像人脸识别

　　导入人脸识别S2/]评论

　　人脸识别模型是基于成人照片的训练，所以儿童照片的识别效果并不好。这种模式默认的对比度阈值是0.6，很容易混淆小孩的脸。

　　将模型配置到云主机(Heroku、AWS等。)

　　 face_recognition所依赖的dlib是用C语言编写的，所以将内置模型的app配置给Heroku或AWS等云托管提供商是非常复杂的。本次回购中有一个Dockerfile的例子，展示了如何在Docker容器中运行内置face_recognition模型的app(详见网址：3359 www.docker.com/for详情)。参考这个例子，您可以将这个模型配置到任何支持Docker图像的服务。

　　常见问题

　　问题：使用face_recognition或运行样本时出现非法指令(核心转储)。

　　解决方法：dlib需要在SSE4或AVX的支持下编译，但是你的CPU太老了，不支持编译。你需要修改如下所示的代码(https://github.com/ageitgey/face _标识/问题/11 #问题注释-287398611)，然后重新编译dilb。

　　问题：运行时错误：不支持的图像类型，在运行相机样本时必须是8位灰度或RGB图像。

　　解决方案：您的相机可能没有在OpenCV上正确设置。点击这里(https://github.com/ageitgey/face _认可/问题/21 #问题评论-287779524)了解更多信息。

　　问题：运行pip2 install face_recognition时出现内存错误。

　　解决方案：face_recognition_models文件对于可用的pip缓存来说太大。尝试pip 2-no-cache-dir install face _ recognition解决这个问题。

　　问题：属性错误：模块对象没有属性“face _ recognition _ model _ v1”

　　解决方案：您安装的dlib版本太旧。您需要19.4或更高版本。请升级dlib版本。

　　问题：错误类型：im read()获得了意外的关键字参数“mode”

　　解决方案：您安装的scipy版本太旧。它需要0.17或更高版本。请升级scipy版本。

　　更多关于人脸识别开源库(python人脸识别系统源码)的请关注本站。