self.face_locations = face_recognition.face_locations(small_frame)

时间: 2024-05-21 07:16:59 浏览: 75
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facerecognization.zip_eigenface_人脸识别

这行代码是用 face_recognition 库中的 face_locations 函数来检测图像中人脸的位置。这个函数会接收一个图像作为输入，返回一个列表，其中每个元素都是一个四元组，表示一个人脸的位置，依次为 (top, right, bottom, left)。需要注意的是，这里的坐标系和常见的图像坐标系不同，它是以图像左上角为原点，向下为 y 轴正方向，向右为 x 轴正方向。因此，top 表示人脸框的最上方位置，bottom 表示最下方位置，left 表示最左边位置，right 表示最右边位置。
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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 = ""

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...

self.face_encodings = face_recognition.face_encodings(small_frame, self.face_locations)

其中，small_frame 是一个包含被检测到的人脸的小图像，face_locations 是一个包含人脸位置的元组列表。这个函数会返回一个包含所有面部编码的列表。这些编码可以用于比较两张面部图像，以确定它们是否属于同一个人...

self.face_encodings = face_recognition.face_encodings(small_frame, self.face_locations)是什么算法原理是什么

这行代码使用的算法是人脸编码（Face encoding）算法，它的原理是通过深度神经网络来将人脸图像转换成一个向量，使得同一个人的人脸图像对应的向量距离更近，不同人的人脸图像对应的向量距离更远。这个向量通常是128...

import cv2 import face_recognition import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw,ImageFont video_capture = cv2.VideoCapture(r'C:/Users/ALIENWARE/123.mp4')#如果输入是(0)为摄像头输入 #现输入为MP4进行识别检测人脸 first_image = face_recognition.load_image_file("1.jpg") first_face_encoding = face_recognition.face_encodings(first_image)[0] Second_image = face_recognition.load_image_file("2.jpg") Second_face_encoding = face_recognition.face_encodings(Second_image)[0] third_image = face_recognition.load_image_file("3.jpg") third_face_encoding = face_recognition.face_encodings(third_image)[0] inside_face_encodings = [first_face_encoding,Second_face_encoding,third_face_encoding] inside_face_names = ['A','B','C'] face_locations = [] face_encodings = [] face_names = [] process_this_frame = True while True: ret, frame = video_capture.read() small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25) rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1] if process_this_frame: face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame) face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations) face_names = [] for face_encoding in face_encodings: matches = face_recognition.compare_faces(inside_face_encodings, face_encoding) name = '未录入人脸' if True in matches: first_match_index = matches.index(True) name = inside_face_names[first_match_index] face_names.append(name) process_this_frame = not process_this_frame for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): top *= 4 right *= 4 bottom *= 4 left *= 4 cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2) img_pil = Image.fromarray(frame) draw = ImageDraw.Draw(img_pil) fontStyle = ImageFont.truetype("C:/Windows/Fonts/simsun.ttc", 32, encoding="utf-8") draw.text((left + 6, bottom - 6), name, (0, 200, 0), font=fontStyle) frame = np.asarray(np.array(img_pil)) cv2.imshow('face_out', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): #退出需要按下Q键否则内核会崩溃 break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows()

face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame) face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations) face_names = [] # 遍历每个检测到的人脸 for ...

self.labels = [] self.person = [] self.face_locations = [] self.face_encodings = [] self.face_names = [] self.process_this_frame = True self.onoff_face = True

这是一些变量的初始化。可以看出，这段代码是跟人脸识别相关的。其中： - self.labels：用于存储人脸的标签（如果有的话）。 - self.person：用于存储...- self.onoff_face：用于控制是否进行人脸识别的标志。

self.labels = [] self.person = [] self.face_locations = [] self.face_encodings = [] self.face_names = [] self.process_this_frame = True

- self.face_locations：存储人脸位置的列表。 - self.face_encodings：存储人脸编码的列表。 - self.face_names：存储人脸名字的列表。 - self.process_this_frame：一个布尔值，表示当前帧是否需要进行...

self.labels = [] self.person = [] self.face_locations = [] self.face_encodings = [] self.face_names = [] self.process_this_frame = True self.onoff_face = True self.names = locals() self.get_userinfo_fromapifile() self.sign_between = 16 self.rectimes = 1 self.tolerance = 0.39 self.avatar_between = 3 self.facefx = self.facefy = 0.5 self.facescale = 2

onoff_face表示是否开启人脸识别功能；names用于存储人脸识别结果中的名字；sign_between、rectimes、tolerance、avatar_between、facefx、facefy、facescale等都是人脸识别算法中的参数。另外，get_userinfo_...

self.video_capture = cv2.VideoCapture(0) self.no_video = False self.labels = [] self.person = [] self.face_locations = [] self.face_encodings = [] self.face_names = [] self.process_this_frame = True

这段代码使用了OpenCV库中的VideoCapture类初始化了一个摄像头对象。...labels、person、face_locations、face_encodings和face_names是用来存储人脸识别所需的信息。process_this_frame为True表示处理当前帧。

import face_recognition import cv2 def compareFaces(known_image, name): known_face_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0] for i in range(len(face_locations)): # face_Locations的长度就代表有多少张脸 top1, right1, bottom1, left1 = face_locations[i] face_image = unknown_image[top1:bottom1, left1:right1] face_encoding = face_recognition.face_encodings(face_image) if face_encoding: result = {} matches = face_recognition.compare_faces([unknown_face_encodings[i]], known_face_encoding, tolerance=0.39) if True in matches: print('在未知图片中找到了已知面孔') result['face_encoding'] = face_encoding result['is_view'] = True result['location'] = face_locations[i] result['face_id'] = i + 1 result['face_name'] = name results.append(result) if result['is_view']: print('已知面孔匹配照片上的第{}张脸!!'.format(result['face_id'])) unknown_image = face_recognition.load_image_file('qt.jpg') known_image1 = face_recognition.load_image_file('cs.png') known_image2 = face_recognition.load_image_file('cs1.png') results = [] unknown_face_encodings = face_recognition.face_encodings(unknown_image) face_locations = face_recognition.face_locations(unknown_image) compareFaces(known_image1, 'cs') compareFaces(known_image2, 'cs1') view_faces = [i for i in results if i['is_view']] if len(view_faces) > 0: for view_face in view_faces: top, right, bottom, left = view_face['location'] start = (left, top) end = (right, bottom) cv2.rectangle(unknown_image, start, end, (0, 0, 255), thickness=2) font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX cv2.putText(unknown_image, view_face['face_name'], (left + 6, bottom + 16), font, 1.0, (255, 255, 255), thickness=1) cv2.imshow('windows', unknown_image) cv2.waitKey()

这段代码看起来是使用了 face_recognition 和 cv2 库来进行人脸比对和标记。它加载了一个未知的图片和两个已知的图片，然后通过 face_recognition 库提取出人脸的编码和位置。接着使用 compareFaces 函数来比对已知...

解释self.fun = lambda x: self.inv_objective_function(self.detector, self.receiver_locations, self.mag_data, x)

这行代码将一个 lambda 函数赋值给了 self.fun。这个 lambda 函数接受一个参数 x，然后调用了类中的 inv_objective_function 方法，将类中的 detector、receiver_locations、mag_data 和 x 作为参数传递给该方法。...

import face_recognition import cv2 import os unknow_people_list = [i for i in os.listdir('unknow_people') if (i.endswith('.jpg')) or (i.endswith('.png')) or (i.endswith('.jpeg'))] know_people_list = [i for i in os.listdir('know_people') if (i.endswith('.jpg')) or (i.endswith('.png')) or (i.endswith('.jpeg'))] def face_select(): for unknow_people in unknow_people_list: # 读取待识别图片 unknow = face_recognition.load_image_file('unknow_people/' + unknow_people) # 将待识别图片转化为特征向量 unknow_encode = face_recognition.face_encodings(unknow)[0] flag = False for know_people in know_people_list: # 读取计算机已经认识的图片 know = face_recognition.load_image_file('know_people/' + know_people) # 获得面部位置 face_location1 = face_recognition.face_locations(know) face_location2 = face_recognition.face_locations(unknow) # 提取面部关键点 face_landmarks_list1 = face_recognition.face_landmarks(know) face_landmarks_list2 = face_recognition.face_landmarks(unknow) # 图片转化为特征向量 know_encode = face_recognition.face_encodings(know)[0] # 两张图片进行比较的结果 res = face_recognition.compare_faces([know_encode], unknow_encode, tolerance=0.5) if res[0]: flag = True name = know_people.split(".")[0] break if flag: print(f'{name}匹配成功！') else: print(f'匹配失败') name = "UNKNOWN" # 绘制人脸特征点和矩形框 for (x1, y1, w1, h1) in face_location1: cv2.rectangle(know, (y1, x1), (h1, w1), (255, 0, 0), 2) cv2.putText(know, name, (y1 - 10, x1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.8, (0, 255, 0), 2) for face_landmarks in face_landmarks_list1: for facial_feature in face_landmarks.keys(): for pt_pos in face_landmarks[facial_feature]: cv2.circle(know, pt_pos, 1, (192, 192, 192), 2) for (x1, y1, w1, h1) in face_location2: cv2.rectangle(unknow, (y1, x1), (h1, w1), (255, 0, 0), 2) cv2.putText(unknow, name, (y1 - 10, x1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.8, (0, 255, 0), 2) for face_landmarks in face_landmarks_list2: for facial_feature in face_landmarks.keys(): for pt_pos in face_landmarks[facial_feature]: cv2.circle(unknow, pt_pos, 1, (192, 192, 192), 2) # 显示图片 cv2.imshow("known", know) cv2.imshow("unknown", unknow) cv2.waitKey(0) if __name__ == '__main__': face_select()

face_location2 = face_recognition.face_locations(unknow) # 提取面部关键点 face_landmarks_list1 = face_recognition.face_landmarks(know) face_landmarks_list2 = face_recognition.face_landmarks(unknow...

face_recognition.face_locations(frame)

C知道：这段代码使用了face_recognition库中的face_locations函数来检测图像中人脸的位置。它接受一个图像帧作为输入，并返回一个列表，其中包含检测到的每个人脸的位置坐标。这些坐标可以用于在图像上绘制边界框或...

face_recognition.face_locations

face_recognition.face_locations是一个Python库中的函数，用于在图像中定位人脸的位置。它使用人脸识别算法来检测图像中的人脸，并返回一个包含每个人脸位置的列表。这个函数可以用于许多应用程序，例如人脸识别、...

解释： def inv_objectfun_gradient(self, detector, receiver_locations, true_mag_data, x): """ The gradient of the objective function with respect to x. Parameters ---------- detector : class Detector receiver_locations : numpy.ndarray, shape=(N*3) See inv_objective_function receiver_locations. true_mag_data : numpy.ndarray, shape=(N*3) See inv_objective_function true_mag_data. x : numpy.array, size=9 See inv_objective_function x. Returns ------- grad : numpy.array, size=9 The partial derivative of the objective function with respect to nine parameters. """ rx = self.inv_residual_vector(detector, receiver_locations, true_mag_data, x) jx = self.inv_residual_vector_grad(detector, receiver_locations, x) grad = rx.T * jx grad = np.array(grad)[0] return grad

这是一个Python函数，名为inv_objectfun_gradient，它接受四个参数：detector，receiver_locations，true_mag_data和x。该函数返回一个大小为9的numpy数组，表示目标函数相对于九个参数的偏导数。在函数中...

if self._first_file_dialog: self._first_file_dialog = False locations = QStandardPaths.standardLocations(QStandardPaths.PicturesLocation) directory = locations[-1] if locations else QDir.currentPath() dialog.setDirectory(directory) mime_types = [m.data().decode('utf-8') for m in QImageWriter.supportedMimeTypes()] mime_types.sort() dialog.setMimeTypeFilters(mime_types) dialog.selectMimeTypeFilter("image/jpeg") dialog.setAcceptMode(acceptMode) if acceptMode == QFileDialog.AcceptSave: dialog.setDefaultSuffix("jpg")

这段代码是 QFileDialog 对话框的一部分，它用于设置文件对话框的属性和过滤器。 首先，我们检查 _first_file_dialog 变量的值。如果它为 True，则说明这是第一次打开文件对话框，我们需要设置对话框的默认目录...

n_locations = len(locations) n_goals = 0 n_successes = 0 i = n_locations distance_traveled = 0 start_time = rospy.Time.now() running_time = 0 location = "" last_location = ""

- n_locations: locations中地点的个数。 - n_goals: 发送给导航节点的目标点个数，初始化为0。 - n_successes: 到达目标点的成功次数，初始化为0。 - i: 待前往的目标点在locations列表中的索引，初始...
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