Face++开源iOS人脸识别平台代码解析

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0 下载量 47 浏览量 更新于2024-10-12 收藏 601KB ZIP 举报
资源摘要信息:"基于Face++的iOS版源码是一款面向iOS开发者的开源人脸识别软件工具包。此资源包含Face++公司官方开发的源代码,开发者可以利用这套工具包在自己的iOS应用中实现人脸识别功能,从而增强应用程序的交互性和用户体验。 Face++是一个国际知名的计算机视觉平台,提供面部检测、人脸识别等多种计算机视觉服务。它的技术广泛应用于安防、社交、零售等行业。基于Face++技术开发的iOS版源码,能够让开发者以较低的成本和较少的时间,将先进的人脸识别功能嵌入到iOS应用中。 该开源软件平台允许iOS开发者利用源码来定制和优化人脸识别模块,以满足特定的应用需求。开发者可以根据自己的需求,对源代码进行修改和扩展,实现更多个性化的功能。 源码中的FacePPTest文件夹可能包含了针对Face++iOS SDK的测试项目或者示例代码,以便开发者更好地理解如何使用Face++的API和框架。通过测试项目,开发者能够快速掌握如何集成Face++人脸识别功能,并调试相关代码以保证应用的稳定性与性能。 Face++的人脸识别技术支持多种功能,包括但不限于: 1. 面部检测:识别图片中的人脸位置,为后续的人脸识别提供基础数据。 2. 人脸识别:在检测到的人脸基础上,进行人脸识别,匹配人脸与数据库中已有的人脸数据。 3. 性别和年龄估计:估计图片中人脸的性别和年龄,丰富应用的交互体验。 4. 表情识别:分析和识别图片中人脸的表情,为应用提供情感分析能力。 5. 群体人脸分析:在多张照片中同时识别多个不同的人脸,并进行分析处理。 开发者在使用此开源软件平台时需要注意以下几点: - 遵守Face++的开源协议和使用条款,合法合规使用人脸识别技术。 - 针对商业用途,需要关注Face++提供的API调用次数、价格和相关的服务条款,确保应用的可持续发展。 - 考虑到人脸识别技术可能涉及隐私问题,开发者应确保其应用符合数据保护法规,明确用户隐私政策,获取用户的明确同意后才能使用人脸识别技术。 - 对于不具备人脸识别技术背景的开发者,建议先学习相关的计算机视觉和机器学习知识,以便更好地理解和应用Face++的技术。 总之,基于Face++的iOS版源码是一个功能强大、易于集成的开源工具包,它为iOS开发者提供了一个高效实现人脸识别功能的途径。通过使用这套工具包,开发者可以快速开发出具有先进人脸识别技术的iOS应用程序,满足商业和个人开发者的需求。"

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()

2023-06-07 上传