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在這里，我用了anaconda，OpenCV，python3.6來(lái)實(shí)現(xiàn)代碼的，代碼在附件中，可以自己下載了，自己試試
python源程序如下:
- # -*- coding: UTF-8 -*-
- import face_recognition
- import cv2
- import os
- # 這是一個(gè)超級(jí)簡(jiǎn)單（但很慢）的例子，在你的網(wǎng)絡(luò)攝像頭上實(shí)時(shí)運(yùn)行人臉識(shí)別
- # PLEASE NOTE: This example requires OpenCV (the `cv2` library) to be installed only to read from your webcam.
- # 請(qǐng)注意：這個(gè)例子需要安裝OpenCV
- # 具體的演示。如果你安裝它有困難，試試其他不需要它的演示。
- # 得到一個(gè)參考的攝像頭# 0（默認(rèn)）
- video_capture = cv2.VideoCapture(0)
- # 加載示例圖片并學(xué)習(xí)如何識(shí)別它。
- path ="images"#在同級(jí)目錄下的images文件中放需要被識(shí)別出的人物圖
- total_image=[]
- total_image_name=[]
- total_face_encoding=[]
- for fn in os.listdir(path): #fn 表示的是文件名
- total_face_encoding.append(face_recognition.face_encodings(face_recognition.load_image_file(path+"/"+fn))[0])
- fn=fn[:(len(fn)-4)]#截取圖片名（這里應(yīng)該把images文件中的圖片名命名為為人物名）
- total_image_name.append(fn)#圖片名字列表
- while True:
- # 抓取一幀視頻
- ret, frame = video_capture.read()
- # 發(fā)現(xiàn)在視頻幀所有的臉和face_enqcodings
- face_locations = face_recognition.face_locations(frame)
- face_encodings = face_recognition.face_encodings(frame, face_locations)
- # 在這個(gè)視頻幀中循環(huán)遍歷每個(gè)人臉
- for (top, right, bottom, left), face_encoding in zip(face_locations, face_encodings):
- # 看看面部是否與已知人臉相匹配。
- for i,v in enumerate(total_face_encoding):
- match = face_recognition.compare_faces([v], face_encoding,tolerance=0.5)
- name = "Unknown"
- if match[0]:
- name = total_image_name[i]
- break
- # 畫(huà)出一個(gè)框，框住臉
- cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
- # 畫(huà)出一個(gè)帶名字的標(biāo)簽，放在框下
- cv2.rectangle(frame, (left, bottom - 35), (right, bottom), (0, 0, 255), cv2.FILLED)
- font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
- cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), font, 1.0, (255, 255, 255), 1)
- # 顯示結(jié)果圖像
- cv2.imshow('Video', frame)
- # 按q退出
- if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
- break
- # 釋放攝像頭中的流
- video_capture.release()
- cv2.destroyAllWindows()
以上代碼下載:
人臉識(shí)別.zip
(1.32 KB, 下載次數(shù): 214)
2019-5-18 22:00 上傳
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