调用百度飞桨什么接口实现人脸识别
时间: 2023-05-26 10:03:02 浏览: 239
在百度飞桨中,可以使用PaddleX的API实现人脸识别。
具体步骤:
1. 安装PaddleX
```
pip install paddlex
```
2. 下载人脸检测和人脸识别模型
PaddleX提供了已经训练好的人脸检测和人脸识别模型,在这里使用它们可以节约训练时间和成本。
```
# 下载人脸检测模型
paddlex --split --data_dir=./face_detection
```
```
# 下载人脸识别模型
paddlex --split --data_dir=./face_recognition
```
其中,`--split`参数表示将模型拆分成不同的文件,以便上传和使用。
3. 调用API
利用下载的模型,可以调用以下API:
人脸检测:
```
from PIL import Image
import paddlex as pdx
# 加载模型并进行初始化
detector = pdx.detector.MaskRCNN(
labels=["face"],
weights="./face_detection/model",
device="cpu"
)
# 检测人脸
image_file = "test.jpg"
result = detector.detect(Image.open(image_file))
# 显示检测结果
pdx.detector.visualize(image_file, result, threshold=0.5, save_dir="output")
```
人脸识别:
```
from PIL import Image
import paddlex as pdx
# 加载模型并进行初始化
recognizer = pdx.deploy.PaddleXOCR(
model_dir="./face_recognition/model",
use_gpu=False
)
# 人脸识别
image_file = "test.jpg"
result = recognizer.ocr(image_file)
# 显示识别结果
print(result)
```
以上代码中,`detector.detect()`函数用于检测人脸,`recognizer.ocr()`函数用于识别人脸。其中,`labels=["face"]`参数表示只检测人脸,`model_dir="./face_recognition/model"`参数表示加载人脸识别模型的路径。