下载face_recognition

`face_recognition` 是一个基于 Python 编程语言的开源库，它让使用机器学习进行面部识别变得异常简单。这个库是用 Python 编写的，并且依赖于强大的深度学习库如 TensorFlow 和 dlib 来执行面部检测和识别任务。使用 `face_recognition` 库可以轻松实现面部检测、识别和比较等功能。

要下载 `face_recognition`，你可以使用 Python 的包管理工具 `pip`。打开你的命令行界面，输入以下命令来安装 `face_recognition`：

pip install face_recognition

在安装之前，请确保你的 Python 环境已经安装了 `pip`，并且你的系统中安装了 CUDA（如果使用 GPU 加速）和相应的 NVIDIA 驱动（如果使用 GPU）。`face_recognition` 支持 CUDA 以加快面部识别的处理速度，但这不是必须的，如果选择不使用 CUDA，`face_recognition` 也可以在 CPU 上运行。

请记住，`dlib` 是 `face_recognition` 的依赖库之一，而 `dlib` 的安装可能需要一些时间和额外的配置。如果你遇到任何安装问题，可能需要查看 `dlib` 的官方文档或社区论坛寻求帮助。

相关问题

下载face_recognition包需要注意哪些？

如果你想下载 Python 的 face_recognition 包，需要注意以下几点：

1. 确认 Python 版本：face_recognition 包适用于 Python 3.3 及以上版本，因此需要先确认你的 Python 版本是否符合要求。

2. 安装依赖库：face_recognition 依赖于 dlib 库和一些其他库，需要先安装这些库，否则会出现安装错误。在安装 face_recognition 前，可以先安装 dlib 库和其他相关依赖库，可以通过 pip 命令进行安装。

3. 下载 face_recognition 包：可以通过 pip 命令下载 face_recognition 包，也可以在 GitHub 上下载源代码并手动安装。

4. 安装成功后，可以在 Python 环境中使用 face_recognition 包进行人脸识别相关的操作，如人脸检测、人脸对比等。

if self.process_this_frame: self.face_locations = face_recognition.face_locations(small_frame) self.face_encodings = face_recognition.face_encodings(small_frame, self.face_locations) self.face_names = [] name = ""

这段代码是使用 face_recognition 库对视频帧中的人脸进行识别和编码。首先会对视频帧进行缩放（small_frame），然后使用 face_locations 函数获取人脸位置，再使用 face_encodings 函数获取人脸编码。最后通过一个循环来判断每个人脸的编码与已知人脸编码是否相似，从而得到人脸的名字。其中，name 是一个字符串变量，用于存储当前处理的人脸的名字。