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

Jetson nano 安装 face_recognition人脸识别图片

Jetson Nano是一个基于NVIDIA CUDA架构的嵌入式开发平台，特别适合运行深度学习和人工智能任务，包括人脸识别。要在Jetson Nano上安装`face_recognition`库用于人脸识别，你需要遵循以下步骤：

1. **环境准备**:
- 确保已经安装了Ubuntu或类似Linux系统，因为Jetson Nano预装的是Linux内核。
- 更新软件包列表：

     sudo apt-get update

2. **安装Python和依赖**:
- 首先，安装Python 3 (如果未安装)：

     sudo apt-get install python3-pip

- 使用pip安装face_recognition库及其依赖项（如dlib和opencv-python）：

     sudo pip3 install face_recognition opencv-python

3. **下载预训练模型**:
`face_recognition`库需要人脸检测模型（例如dlib的hog或cnn模型）。运行下面的命令来下载必要的模型文件：

   cd ~/Downloads
   wget https://github.com/davisking/dlib/releases/download/v19.20.0/cmake/libdlib.so

4. **设置环境变量**:
- 将下载的dlib模型添加到系统路径中，通常放在`LD_LIBRARY_PATH`环境变量里：

     export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/path/to/dlib_model_directory

5. **测试安装**:
打开一个Python shell并导入face_recognition模块来验证是否成功安装：

   import face_recognition

现在你可以使用face_recognition库处理图像进行人脸识别了。如果你需要实时的人脸识别应用，可能还需要将上述步骤整合到一个脚本或服务中。

在Ubuntu16.04系统上，如何使用Python3和face_recognition库，结合OpenCV进行实时人脸识别？请提供详细步骤和代码示例。

要进行实时人脸识别，首先需要确保你的系统中安装了Python3、OpenCV以及face_recognition库。在Ubuntu16.04上，可以通过以下步骤来实现：

参考资源链接：[Python3 face_recognition实战：人脸识别与应用](https://wenku.csdn.net/doc/2uyvhc5kt7?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 安装依赖：确保Python3已安装，然后使用pip安装OpenCV和face_recognition库。
pip3 install opencv-python
pip3 install face_recognition

2. 准备环境：打开终端，安装必要的依赖项，如编译工具和系统库。
sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential cmake
sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libjpeg-dev
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

3. 编写代码：创建一个Python脚本，使用OpenCV捕获视频流，然后应用face_recognition库进行人脸检测和识别。
import cv2
import face_recognition

# 初始化摄像头
video_capture = cv2.VideoCapture(0)

# 加载已知的人脸图像并编码
known_face_encodings = []
known_face_names = []
while True:
ret, frame = video_capture.read()
if not ret:
break

# 检测图像中的人脸
face_locations = face_recognition.face_locations(frame)
face_encodings = face_recognition.face_encodings(frame, face_locations)

# 比较已知人脸编码
for face_encoding in face_encodings:
matches = face_***pare_faces(known_face_encodings, face_encoding)
name =

参考资源链接：[Python3 face_recognition实战：人脸识别与应用](https://wenku.csdn.net/doc/2uyvhc5kt7?spm=1055.2569.3001.10343)