ubuntu安装face_recognition

要在Ubuntu上安装face_recognition，您可以按照以下步骤操作：

1. 安装依赖项：

sudo apt-get install build-essential cmake
sudo apt-get install libgtk-3-dev
sudo apt-get install libboost-all-dev

2. 安装dlib：

pip install dlib

3. 安装face_recognition：

pip install face_recognition

安装完成后，您可以使用face_recognition库来进行人脸识别和人脸比较等操作。

相关问题

Ubuntu人脸识别

在Ubuntu上进行人脸识别的步骤如下：

1. 首先，将find_faces_in_picuture.py中的图片文件名改成所需的图片名，例如将原先的biden图片替换成马云爸爸的图片。然后在终端中运行以下命令：

python find_faces_in_picuture_mine.py

这将运行人脸识别程序，并识别出图片中的人脸。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Ubuntu下使用face_recognition进行人脸识别](https://blog.csdn.net/angelangel2014/article/details/102028028)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

ubuntu20.04人脸识别

在Ubuntu 20.04上实现人脸识别的方法有很多种，以下是其中一种常见的方法：

1. 安装OpenCV库：
打开终端，运行以下命令安装OpenCV库：

   sudo apt update
   sudo apt install python3-opencv

2. 下载人脸识别模型文件：
下载Haar级联分类器的人脸识别模型文件，可以使用以下命令：

   wget https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml

3. 编写Python代码：
使用文本编辑器创建一个Python文件，例如"face_recognition.py"，并将以下代码复制进去：

   import cv2
   
   face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
   
   cap = cv2.VideoCapture(0)
   
   while True:
       ret, frame = cap.read()
       gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
   
       faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
       for (x, y, w, h) in faces:
           cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
   
       cv2.imshow('Face Recognition', frame)
       if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
           break
   
   cap.release()
   cv2.destroyAllWindows()

4. 运行代码：
在终端中运行以下命令来运行Python代码：

   python3 face_recognition.py

运行后，摄像头会启动，并且在实时视频中检测到的人脸周围会有一个蓝色的矩形框。

这只是一种基本的人脸识别示例，你可以根据需求进一步定制和扩展。另外，还有其他更高级的人脸识别算法和库可供选择，如Dlib、OpenFace等。