基于python的人脸识别
时间: 2023-05-23 17:07:17 浏览: 115
技术有哪些?
A:基于Python的人脸识别技术主要包括:
1. OpenCV:一个开源计算视觉库,提供了许多图像处理和计算机视觉相关的函数,包括人脸检测和识别等。
2. Dlib:一个C++库,提供了一系列机器学习算法,包括人脸检测和识别等,并且支持Python语言接口。
3. Face_recognition:一个基于dlib库的Python人脸识别库,提供了人脸检测和识别功能。
4. TensorFlow:一个开源的机器学习框架,可以使用其提供的人脸识别模型实现人脸检测和识别。
5. PyTorch:与TensorFlow类似的机器学习框架,也可以使用其提供的人脸识别模型实现人脸检测和识别。
相关问题
基于python人脸识别
基于Python的人脸识别技术主要包括三个部分:人脸检测、人脸特征提取和人脸识别。常用的库包括OpenCV和Dlib等。
以下是一个基于Python的人脸识别的示例代码:
```python
import cv2
import dlib
# 加载正脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# 加载人脸关键点检测器
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
# 加载人脸识别模型
facerec = dlib.face_recognition_model_v1("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat")
# 加载图片
img = cv2.imread("test.jpg")
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测人脸
faces = detector(gray, 1)
# 遍历每个人脸
for face in faces:
# 获取人脸关键点
landmarks = predictor(gray, face)
# 获取人脸特征
face_descriptor = facerec.compute_face_descriptor(img, landmarks)
# 在图像中绘制人脸框和关键点
cv2.rectangle(img, (face.left(), face.top()), (face.right(), face.bottom()), (0, 255, 0), 2)
for i in range(68):
x = landmarks.part(i).x
y = landmarks.part(i).y
cv2.circle(img, (x, y), 2, (0, 0, 255), -1)
# 显示图像
cv2.imshow("image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
该代码使用了Dlib库进行人脸检测、关键点检测和人脸识别,并使用OpenCV库进行图像处理和显示。具体步骤包括:
1. 加载正脸检测器、人脸关键点检测器和人脸识别模型。
2. 加载图片并转换为灰度图像。
3. 使用正脸检测器检测人脸。
4. 遍历每个人脸,获取人脸关键点和人脸特征,并在图像中绘制人脸框和关键点。
5. 显示图像。
基于python 人脸识别代码
基于Python的人脸识别代码可以利用OpenCV库进行实现。首先,我们需要导入所需的库文件:
```python
import cv2
import numpy as np
```
接下来,我们需要加载已训练好的人脸识别模型,例如Haar Cascade分类器:
```python
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
```
然后,我们需要读取待识别的图像:
```python
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
```
将读取到的图像转为灰度图像,因为人脸识别模型通常在一维图像上工作。接下来,我们需要使用分类器来检测人脸:
```python
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
```
这会返回检测到的所有人脸的矩形边界框。接下来,我们可以在原图像中绘制检测到的人脸:
```python
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
```
最后,我们可以显示识别结果:
```python
cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码将会在一个窗口中显示带有人脸矩形框的图像。可以使用上述代码基于Python来进行基本的人脸识别。