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摘要：看了行實(shí)現(xiàn)更快更準(zhǔn)的人臉識(shí)別后，發(fā)現(xiàn)太短小精悍了，所以打算不用來(lái)實(shí)現(xiàn)人臉的的特征點(diǎn)
看了 10行Python實(shí)現(xiàn)更快更準(zhǔn)的人臉識(shí)別后，發(fā)現(xiàn)dlib太短小精悍了，所以打算不用opencv來(lái)實(shí)現(xiàn)人臉的68的特征點(diǎn)
# -*- coding: UTF-8 -*-
import dlib
from skimage import io
import matplotlib.pyplot as plt
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
landmark_predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat/data")
sample_image = io.imread("/home/mugbya/Pictures/d.jpeg")
faces = detector(sample_image, 1)
for k, d in enumerate(faces):
shape = landmark_predictor(sample_image, d)
for i in range(68):
pt = shape.part(i)
plt.plot(pt.x, pt.y, "ro")
plt.imshow(sample_image)
plt.show()
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摘要：行代碼的人臉識(shí)別看了行的人臉識(shí)別一文后，簡(jiǎn)單嘗試了一下，發(fā)現(xiàn)識(shí)別準(zhǔn)確度不夠。膜拜完大神，直接開(kāi)干首先，安裝以及相關(guān)依賴(lài)工具代碼略作改動(dòng)執(zhí)行之后效果是這樣的完美識(shí)別結(jié)論如果要做人臉識(shí)別的話(huà)，建議選擇，而不要選擇。 7行代碼(OpenCV)的人臉識(shí)別 看了《7行Python的人臉識(shí)別》一文后，簡(jiǎn)單嘗試了一下，發(fā)現(xiàn)識(shí)別準(zhǔn)確度不夠。原始圖像如下： showImg(https://segment...
摘要：本文基于環(huán)境，采用為基礎(chǔ)來(lái)構(gòu)建實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)，探索人臉識(shí)別系統(tǒng)在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中的難點(diǎn)。對(duì)于人臉檢測(cè)方法，效果好于的方法，但是檢測(cè)力度也難以達(dá)到現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)。本文中，我們采用了基于深度學(xué)習(xí)方法的人臉檢測(cè)系統(tǒng)。 git地址：https://github.com/chenlinzho... 本文主要介紹了系統(tǒng)涉及的人臉檢測(cè)與識(shí)別的詳細(xì)方法，該系統(tǒng)基于python2.7.10/opencv...
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