用Python实现简单的人脸识别,10分钟搞定!(附源码) |
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前言
让我的电脑认识我,我的电脑只有认识我,才配称之为我的电脑! 今天,我们用Python实现简单的人脸识别技术! Python里,简单的人脸识别有很多种方法可以实现,依赖于python胶水语言的特性,我们通过调用包可以快速准确的达成这一目的。这里介绍的是准确性比较高的一种。 欲直接下载源代码文件,关注微信公众号:Python联盟,回复“人脸识别”即可获取~ 一、首先梳理一下实现人脸识别需要进行的步骤: 流程大致如此,在此之前,要先让人脸被准确的找出来,也就是能准确区分人脸的分类器,在这里我们可以用已经训练好的分类器,网上种类较全,分类准确度也比较高,我们也可以节约在这方面花的时间。 ps: 博主的宝贝来源已经放在下面链接里啦~ 推荐:GitHub项目 https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades 既然用的是python,那自然少不了包的使用了,在看代码之前,我们先将整个项目所需要的包罗列一下: · CV2(Opencv):图像识别,摄像头调用 · os:文件操作 · numpy:NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库 · PIL:Python Imaging Library,Python平台事实上图像处理的标准库 二、接下来 1. 对照人脸获取 #-----获取人脸样本----- import cv2 #调用笔记本内置摄像头,参数为0,如果有其他的摄像头可以调整参数为1,2 cap = cv2.VideoCapture(0) #调用人脸分类器,要根据实际路径调整3 face_detector = cv2.CascadeClassifier(r'X:/Users/73950/Desktop/FaceRec/haarcascade_frontalface_default.xml') #待更改 #为即将录入的脸标记一个id face_id = input('\n User data input,Look at the camera and wait ...') #sampleNum用来计数样本数目 count = 0 |
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