实例参数调用face_recognition的方法
时间: 2023-08-07 20:06:59 浏览: 40
调用face_recognition模块中的face_locations()方法,示例代码如下:
```python
import face_recognition
image = face_recognition.load_image_file("picture.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations(image)
print(face_locations)
```
其中,"picture.jpg"为待检测的图片文件路径,face_locations为返回的人脸位置信息,包括左上角和右下角的坐标。可以根据需要传入其他参数,如模型选择、调整尺寸等。
相关问题
self调用face_recognition的方法
在类中调用face_recognition模块中的face_locations()方法,示例代码如下:
```python
import face_recognition
class FaceDetector:
def __init__(self, image_path):
self.image_path = image_path
def detect_face(self):
image = face_recognition.load_image_file(self.image_path)
face_locations = face_recognition.face_locations(image)
return face_locations
```
其中,初始化方法__init__()接收一个图片路径参数image_path,并将其保存在类属性中。detect_face()方法调用face_recognition模块中的face_locations()方法对图片进行人脸检测,并返回人脸位置信息。在外部调用时,可以先创建FaceDetector类的实例,然后调用detect_face()方法即可:
```python
detector = FaceDetector("picture.jpg")
face_locations = detector.detect_face()
print(face_locations)
```
如何调用face_recognition 模块
要调用 Python 中的 face_recognition 模块进行人脸识别,可以按照以下步骤进行:
1. 安装 face_recognition 模块:在命令行中执行以下命令来安装 face_recognition 模块
```
pip install face_recognition
```
2. 准备数据:将需要识别的人脸图片和已知人脸图片存储在本地文件夹中。
3. 加载图片:使用 face_recognition 模块中的 load_image_file 函数加载图片,例如:
```
import face_recognition
unknown_image = face_recognition.load_image_file("unknown.jpg")
known_image = face_recognition.load_image_file("known.jpg")
```
4. 提取特征:使用 face_recognition 模块中的 face_encodings 函数提取人脸特征,例如:
```
unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]
known_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0]
```
5. 对比特征:使用 face_recognition 模块中的 compare_faces 函数比对已知人脸特征和待识别人脸特征,例如:
```
results = face_recognition.compare_faces([known_encoding], unknown_encoding)
```
6. 输出结果:根据比对结果输出识别结果,例如:
```
if results[0]:
print("This is a known person!")
else:
print("This is an unknown person!")
```
在这个例子中,我们使用 face_recognition 模块对两张图片进行了人脸识别。首先使用 load_image_file 函数加载图片,然后使用 face_encodings 函数提取人脸特征,最后使用 compare_faces 函数比对已知人脸特征和待识别人脸特征,得到比对结果并输出识别结果。需要注意的是,face_encodings 函数返回的是一个列表,因此需要取第一个元素来获取人脸特征。