if not os.path.exists('faces'): os.makedirs('faces')
时间: 2024-01-29 19:04:17 浏览: 25
This code checks if a directory called 'faces' already exists in the current working directory. If it does not exist, it creates a new directory called 'faces'. This is useful when you need to store files or data in a specific directory and want to make sure that the directory exists before proceeding.
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ef load_faces(self): if not os.path.exists(self.data_dir): os.makedirs(self.data_dir) files = os.listdir(self.data_dir) for file in files: try: name = file.split('.')[0] file_path = os.path.join(self.data_dir, file) print(self.add_face_label(cv2.imread(file_path), name, scale=1)) except Exception as e: print(e)
这段代码主要是用来加载模型需要的人脸数据,并将其转换为模型可以处理的格式。首先,代码会检查是否存在数据目录,如果不存在则创建数据目录。然后,代码会遍历数据目录下的所有文件,并尝试将每个文件转换为人脸标签,其中标签名为文件名去除后缀名。最后,如果出现异常,则会打印异常信息。这段代码的实现比较简单明了,可以方便地进行人脸识别等应用的训练和测试。
用PYTHON写一个通过人脸识别将照片进行分类保存的软件
好的,这是一个很有趣的项目!首先,我们需要使用 Python 的一些库来实现人脸识别功能和文件操作功能。我建议使用 OpenCV 和 face_recognition 库来进行人脸识别,使用 os 和 shutil 库来进行文件操作。
以下是一个基本的代码框架,你可以根据自己的需求进行修改和完善:
```python
import cv2
import face_recognition
import os
import shutil
# 定义人脸识别函数
def detect_face(image):
# 使用 face_recognition 库进行人脸识别
face_locations = face_recognition.face_locations(image)
return len(face_locations) > 0
# 定义保存文件的函数
def save_file(image_path, category):
# 创建分类文件夹
if not os.path.exists(category):
os.makedirs(category)
# 将文件移动到分类文件夹中
shutil.move(image_path, category)
# 遍历目录中的所有文件
for root, dirs, files in os.walk("./images"):
for file in files:
# 读取图片
image_path = os.path.join(root, file)
image = cv2.imread(image_path)
# 进行人脸识别
if detect_face(image):
# 根据人脸数量进行分类
num_faces = face_recognition.face_locations(image)
if len(num_faces) == 1:
save_file(image_path, "one_face")
elif len(num_faces) == 2:
save_file(image_path, "two_faces")
else:
save_file(image_path, "more_faces")
else:
save_file(image_path, "no_face")
```
以上代码会遍历指定目录中的所有图片,进行人脸识别,并根据人脸数量进行分类保存。你可以根据自己的需求修改分类规则和文件保存路径。
希望这个代码框架能对你有所帮助!