基于yolov5face的人脸识别项目介绍

很高兴回答你的问题。基于yolov5face的人脸识别项目是一种基于深度学习的人脸识别技术，它可以快速准确地识别人脸，并且可以应用于安防、人脸支付、人脸门禁等领域。该项目使用了yolov5face算法，该算法是一种基于目标检测的深度学习算法，可以在保证准确率的同时提高检测速度。该项目还可以进行人脸特征提取和比对，从而实现人脸识别的功能。

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写一段python基于yolov5框架人脸识别的代码

实现基于yolov5框架的人脸识别代码如下：

import cv2
import numpy as np
import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from utils.torch_utils import select_device

# 加载模型
model = attempt_load("yolov5s.pt", map_location='cpu')

# 设置设备
device = select_device("cpu")

# 设置阈值
confidence = 0.4
iou_thresh = 0.5

# 加载类别名称
classes = ["face"]

# 开启摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 循环读取帧
while True:
    
    # 读取帧
    ret, frame = cap.read()
    
    if not ret:
        break
    
    # 转化为RGB
    frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    
    # 处理大小
    img = cv2.resize(frame, (640, 640))

    # 转化为张量
    img = torch.from_numpy(img).to(device)
    
    # 添加维度
    img = img.permute(2, 0, 1).unsqueeze(0)

    # 模型推理
    with torch.no_grad():
        output = model(img.float(), augment=False)[0]

    # 处理坐标
    boxes = output[..., :4]
    boxes = scale_coords(img.shape[2:], boxes, frame.shape).round()

    # 处理置信度和类别
    confidence_scores = output[..., 4]
    class_indexes = output[..., 5].long()

    # 多类别处理
    detections = []
    for class_index in range(output.shape[2]-5):

        class_mask = class_indexes == class_index
        if not class_mask.any():
            continue

        class_boxes = boxes[class_mask]
        class_confidence_scores = confidence_scores[class_mask]

        # 多类别非极大抑制
        class_detections = non_max_suppression(
            torch.cat((class_boxes, class_confidence_scores.unsqueeze(1)), dim=1), 
            conf_thres=confidence, 
            iou_thres=iou_thresh, 
            multi_label=False, 
            classes=None, 
            agnostic=True
        )

        for detection in class_detections:
            detection = detection.cpu().numpy()
            detection = detection[0:4].astype(np.int)

            detections.append(detection)

    # 画人脸框
    for box in detections:
        x_min, y_min, x_max, y_max = box
        cv2.rectangle(frame, (x_min, y_min), (x_max, y_max), (0, 255, 0), 2)

    # 显示结果
    cv2.imshow("face detection", frame)

    # 退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头
cap.release()

# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

该代码首先加载yolov5模型，然后设置设备、阈值和类别名称。接下来开启摄像头，循环读取每一帧，并进行模型推理。模型输出包含置信度、类别和坐标信息，需要对其进行处理，得到每一个人脸框的坐标。最后，将每一个人脸框用矩形框住，并显示结果。

基于yolov8的人脸门禁系统识别

基于YOLOv8的人脸门禁系统识别是一种利用YOLOv8深度学习模型进行人脸检测和识别的技术。YOLOv8是一种目标检测算法，可以实时地检测和识别图像中的多个目标。在人脸门禁系统中，YOLOv8可以用于检测人脸并识别人脸的身份。

下面是一个基于YOLOv8的人脸门禁系统识别的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载YOLOv8模型
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet('yolov3.cfg', 'yolov3.weights')

# 加载类别标签
with open('coco.names', 'r') as f:
    classes = [line.strip() for line in f.readlines()]

# 设置输入图像尺寸
input_size = (416, 416)

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 对图像进行预处理
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255.0, input_size, swapRB=True, crop=False)

# 将预处理后的图像输入到模型中进行推理
net.setInput(blob)
outputs = net.forward()

# 解析模型输出
for output in outputs:
    for detection in output:
        scores = detection[5:]
        class_id = np.argmax(scores)
        confidence = scores[class_id]

        if confidence > 0.5 and classes[class_id] == 'person':
            # 提取人脸区域
            x, y, w, h = detection[0:4] * np.array([image.shape[1], image.shape[0], image.shape[1], image.shape[0]])
            x = int(x - w/2)
            y = int(y - h/2)
            face = image[y:y+h, x:x+w]

            # 在人脸区域进行人脸识别
            # ...

# 显示结果
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，上述代码仅为示例，实际使用时需要根据具体的模型和数据集进行相应的调整和训练。此外，人脸识别的具体实现还需要使用人脸特征提取和比对的相关函数和工具，如OpenCV、Dlib、FaceNet、ArcFace等。