pycharm安装人脸识别库推荐

作为AI语言之一的Python，其人脸识别库也是非常丰富的。以下是一些常用的人脸识别库及其安装方式：

1. OpenCV：OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以用于实现各种图像和视频处理任务，包括人脸识别。在PyCharm中安装OpenCV可以通过以下命令：

pip install opencv-python

2. face_recognition：face_recognition是一个基于dlib库的人脸识别库，支持实时人脸检测和识别。在PyCharm中安装face_recognition可以通过以下命令：

pip install face_recognition

3. dlib：dlib是一个C++编写的图像处理库，支持人脸检测、人脸识别、姿态估计等任务。在PyCharm中安装dlib可以通过以下命令：

pip install dlib

4. TensorFlow：TensorFlow是一个Google开发的深度学习框架，可以用于实现各种机器学习任务，包括人脸识别。在PyCharm中安装TensorFlow可以通过以下命令：

pip install tensorflow

通过以上的安装方式，就可以在PyCharm中使用各种人脸识别库了。

相关问题

pycharm实现人脸识别

PyCharm 是一个集成开发环境 (IDE)，主要用于 Python 开发，但它本身并不直接支持人脸识别功能。要在 PyCharm 中实现人脸识别，你需要结合使用机器学习库如 OpenCV、Dlib 或 TensorFlow 的 Python API，以及人脸检测和识别模块。

以下是基本步骤：

1. 安装所需库：首先安装必要的库，比如 `opencv-python`, `face_recognition` 或者 `dlib`。你可以通过 pip 进行安装：

   pip install opencv-python face_recognition dlib

2. 导入并初始化：在 PyCharm 项目中，导入所需的模块，并设置人脸识别的相关参数：

   import cv2
   from imutils import face_utils
   import face_recognition

3. 读取图片或实时视频流：从本地文件或摄像头获取图像数据：

   image = cv2.imread('image.jpg') or cap.read()

4. 人脸检测：使用提供的库进行人脸定位，如 Haar cascades 或者 Dlib 的 HOG 分类器：

   gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
   faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)

5. 人脸识别人脸编码：对检测到的人脸应用人脸识别算法，生成特征向量：

   if len(faces) > 0:
       for (x,y,w,h) in faces:
           face_encoding = face_recognition.face_encodings(face_image)[0]

6. 比较或验证：如果需要，可以将特征向量与已知的人脸数据库进行比较，判断是否匹配：

   known_faces = [get_encoded_face('known_face.jpg')]
   results = face_recognition.compare_faces(known_faces, face_encoding)

7. 显示结果：在图像上标记或显示识别结果。

pycharm新手人脸识别

### PyCharm 中进行人脸识别的新手教程

#### 软件安装及环境配置

为了在 PyCharm 中构建一个人脸识别应用，需完成如下设置：

- **安装 IDE**：选择并安装 PyCharm 社区版或专业版。社区版已能满足大多数开发需求。

- **搭建 Python 环境**：确保本地计算机上已经正确安装了 Python 解释器[^4]。推荐使用最新稳定版本如 Python 3.9 或以上版本。

- **新建项目与依赖管理**

打开 PyCharm 后创建新项目，在虚拟环境中激活 pip 工具用于后续包的安装。通过命令行工具执行 `pip install opencv-python` 和 `pip install dlib` 来获取必要的图像处理和机器学习库支持[^5]。

pip install opencv-python-headless==4.5.1.48
pip install numpy
pip install imutils
pip install face_recognition

注意对于某些特定操作系统可能还需额外编译或预装 C++ 编译器以便顺利完成 dlib 库的安装过程。

#### 源文件编写

##### 数据收集阶段 - 采集人脸.py

此部分涉及摄像头调用以及图片保存功能，利用 OpenCV 实现视频流捕捉并将捕获到的画面转换成灰度图形式存储下来作为训练样本集的一部分[^1]。

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    cv2.imshow('frame', gray)
    
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    
    if key == ord('q'):
        break
        
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()

##### 模型训练环节 - 训练模型.py

采用 LBPH(Local Binary Patterns Histograms)算法对面部特征向量进行编码，并将其映射至对应的标签空间内形成分类依据[^2]。

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.svm import SVC
import pickle
import os.path as osp
import glob
import face_recognition

def train_model():
    known_encodings = []
    known_names = []

    image_paths = list(glob.glob("dataset/*/*.jpg"))
    
    for (i, imagePath) in enumerate(image_paths):
        name = imagePath.split(os.sep)[-2]

        image = face_recognition.load_image_file(imagePath)
        boxes = face_recognition.face_locations(image)
        
        encodings = face_recognition.face_encodings(image, boxes)[0]
        
        known_encodings.append(encodings)
        known_names.append(name)

    le = LabelEncoder().fit(known_names)
    labels = le.transform(known_names)

    recognizer = SVC(probability=True).fit(known_encodings, labels)

    f = open("output/recognizer.pickle", "wb")
    f.write(pickle.dumps(recognizer))
    f.close()

train_model()

##### 功能实现模块 - 识别签到.py

加载之前训练好的 SVM 分类器对象并对实时传入的数据帧做预测操作；一旦匹配成功则记录该次考勤事件的发生时刻及其关联的身份信息。

import face_recognition
import pickle
import time
import datetime

data = pickle.loads(open("output/recognizer.pickle", "rb").read())

video_capture = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = video_capture.read()
    
    rgb_frame = frame[:, :, ::-1]
    face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_frame)
    face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_frame, face_locations)

    names = []
    
    for encoding in face_encodings:
        predictions = data["model"].predict_proba([encoding])[0]
        best_class_indices = np.argmax(predictions)
        confidence = predictions[best_class_indices]

        if confidence > 0.65:
            name = data["le"].inverse_transform(best_class_indices)[0]
            
            now = datetime.datetime.now()
            timestamp = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

            with open("attendance.csv", mode='a') as file:
                writer = csv.writer(file)
                writer.writerow([name, timestamp])
                
            names.append(f"{name} ({confidence:.2%}) at {timestamp}")
        else:
            names.append("Unknown")

    for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, names):
        cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
        font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
        cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), font, 0.5, (255, 255, 255), 1)

    cv2.imshow('Video', frame)

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

video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()