python版本 3.7.0

1、安装 cmake

pip install cmake

2、安装 boost

pip install boost

3、安装 dlib

pip install dlib

4、安装 face_recognition

pip install face_recognition

5、验证

face_recognition 本地模型路径要识别图片路径
输出：文件名识别的人名

注意：文件名以人名命名

6、寻找人脸位置

face_detection “路径”
输出：人脸像素坐标

7、调整灵敏度

face_recognition –tolerance 灵敏度本地模型路径要识别图片路径
注：默认0.6,识别度越低识别难度越高

8、计算每次面部距离

face_recognition –show-distance true 本地模型路径要识别图片路径

9、只是想知道每张照片中人物的姓名，却不关心文件名，可以这样做：

face_recognition 本地模型路径要识别图片路径 | cut -d ‘,’ -f2

10、加速识别

face_recognition –cpus 使用内核数本地模型路径要识别图片路径
使用四核识别：
face_recognition –cpus 4 本地模型路径要识别图片路径

使用全部内核识别：
face_recognition –cpus -1 本地模型路径要识别图片路径

11、自动查找图像中的所有面孔

import face_recognition

image = face_recognition.load_image_file(“吴京.jpg”)
face_locations = face_recognition.face_locations(image)

12、识别图像中的面孔并识别他们是谁

import face_recognitionpicture_of_me = face_recognition.load_image_file("me.jpg")
my_face_encoding = face_recognition.face_encodings(picture_of_me)[0]# my_face_encoding now contains a universal 'encoding' of my facial features that can be compared to any other picture of a face!unknown_picture = face_recognition.load_image_file("unknown.jpg")
unknown_face_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_picture)[0]# Now we can see the two face encodings are of the same person with `compare_faces`!results = face_recognition.compare_faces([my_face_encoding], unknown_face_encoding)if results[0] == True:print("It's a picture of me!")
else:print("It's not a picture of me!")

参考地址：
https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition

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