怎樣用3分鐘搭建Python 人臉識別系統- Docsxyz - 搜索

Face Recognition 使用的是C++ 開源庫dlib 通過深度學習模型構建的先進人臉識別系統，可通過Python 接口或命令行工具對圖片中的人臉進行識別。

怎樣用3分鐘搭建Python人臉識別系統 最近更新時間 2021-01-0514:01:04 FaceRecognition使用的是C++開源庫dlib通過深度學習模型構建的先進人臉識別系統，可通過Python接口或命令行工具對圖片中的人臉進行識別。

在LabeledFacesintheWild人臉數據集中進行測試，準確率高達99.38%。

可以使用FaceRecognition軟件包快速搭建人臉識別系統。

安裝 使用pip命令安裝face_recognition軟件包，官方支持Mac和Linux系統，另外也支持在樹莓派上安裝。

如果系統中沒有CMake安裝時可能報錯，按錯誤提示解決即可。

pipinstallface_recognition Successfullybuiltdlibface-recognition-models Installingcollectedpackages:Pillow,numpy,face-recognition-models,dlib,Click,face-recognition SuccessfullyinstalledClick-7.1.2Pillow-8.1.0dlib-19.21.1face-recognition-1.3.0face-recognition-models-0.3.0numpy-1.19.4 示例一：識別圖片中的人臉 下面的示例中使用face_locations方法獲取圖片中人臉的位置，再根據位置在原圖上畫框。

#coding=utf-8 """ 測試識別圖片中的人臉 """ fromPILimportImage,ImageDraw importface_recognition #加載圖片 image=face_recognition.load_image_file("unknown.jpg") #識別人臉，返回位置座標 #返回結果為列表，座標數據(top,right,bottom,left) face_locations=face_recognition.face_locations(image) #創建圖片用於顯示識別效果 pil_image=Image.fromarray(image) d=ImageDraw.Draw(pil_image) forface_locationinface_locations: #根據人臉識別的座標畫框 top,right,bottom,left=face_location d.rectangle(((left,top),(right,bottom)),outline=(255,0,0),width=3) #顯示圖片 pil_image.show() #保存為新文件 #pil_image.save("output.jpg") 輸出結果如下下圖所示： 示例二：提取面部關鍵點 下面的示例使用face_landmarks函數獲取圖片中面部特徵位置（如眼睛、鼻子等）信息。

#coding=utf-8 """ 測試識別面部關鍵點 """ fromPILimportImage,ImageDraw importface_recognition #加載圖片 image=face_recognition.load_image_file("unknown.jpg") #獲取圖片中面部特徵位置 face_landmarks_list=face_recognition.face_landmarks(image) #創建圖片用於顯示識別效果 pil_image=Image.fromarray(image) d=ImageDraw.Draw(pil_image) forface_landmarksinface_landmarks_list: #根據特徵位置在原圖上畫線 forfacial_featureinface_landmarks.keys(): d.line(face_landmarks[facial_feature],width=5) #顯示圖片 #pil_image.show() #保存為新文件 pil_image.save("output.jpg") 輸出結果如下下圖所示： FaceRecognition還可用於人臉比對，視頻人臉識別等。

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