企业网站建设管理制度,WordPress中文企业免费主题,GTA5房产网站建设中,南川集团网站建设本篇文章的代码块的实现主要是为了能够快速的通过python第三方非标准库对比出两张人脸是否一样。
实现过程比较简单#xff0c;但是第三方python依赖的安装过程较为曲折#xff0c;下面是通过实践对比总结出来的能够支持的几个版本#xff0c;避免大家踩坑。
python版本但是第三方python依赖的安装过程较为曲折下面是通过实践对比总结出来的能够支持的几个版本避免大家踩坑。
python版本3.6.8
dlib版本19.7.0
face-recognition版本0.1.10开始之前我们选择使用pip的方式对第三方的非标准库进行安装。
pip install cmakepip install dlib19.7.0pip install face-recognition0.1.10pip install opencv-python然后将使用到的模块cv2/face-recognition两个模块导入到代码块中即可。
# OpenCV is a library of programming functions mainly aimed at real-time computer vision.
import cv2# Its loading a pre-trained model that can detect faces in images.
import face_recognition新建一个python函数get_face_encodings用来获取人脸部分的编码后面可以根据这个编码来进行人脸比对。
def get_face_encodings(image_path):It takes an image path, loads the image, finds the faces in the image, and returns the 128-d face encodings for eachface:param image_path: The path to the image to be processed# Its loading a pre-trained model that can detect faces in images.image cv2.imread(image_path)# Its converting the image from BGR to RGB.image_RGB image[:, :, ::-1]image_face face_recognition.face_locations(image_RGB)# Its taking the image and the face locations and returning the face encodings.face_env face_recognition.face_encodings(image_RGB, image_face)# Its returning the first face encoding in the list.return face_env[0]上述函数中注释都是通过Pycharm插件自动生成的接下来我们直接调用get_face_encodings函数分别获取两个人脸的编码。
# Its taking the image and the face locations and returning the face encodings.
ima1 get_face_encodings(03.jpg)# Its taking the image and the face locations and returning the face encodings.
ima2 get_face_encodings(05.jpg)上面我们选择了两张附有人脸的图片并且已经获取到了对应的人脸编码。接着使用compare_faces函数进行人脸比对。
# Its comparing the two face encodings and returning True if they match.
is_same face_recognition.compare_faces([ima1], ima2, tolerance0.3)[0]print(人脸比对结果{}.format(is_same))人脸比对结果False
这个时候人脸比对结果已经出来了False代表不一样。这里compare_faces有一个比较重要的参数就是tolerance0.3默认情况下是0.6。
tolerance参数的值越小的时候代表比对要求更加严格因此这个参数的大小需要根据实际情况设置它会直接影响整个比对过程的结果。
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