人工智能 deepface 换脸技术 学习
介绍
Deepface是一个轻量级的python人脸识别和人脸属性分析(年龄、性别、情感和种族)框架。它是一种混合人脸识别框架缠绕状态的最先进的模型:VGG-Face,Google FaceNet,OpenFace,Facebook DeepFace,DeepID,ArcFace和Dlib。那些模型已经达到并通过了人类水平的准确性。该库主要基于 TensorFlow 和 Keras。
环境准备与安装
项目地址:
https://github.com/serengil/deepface
pycharm环境下载:
https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
conda虚拟环境:
https://www.anaconda.com/products/individual
数据集:
https://github.com/serengil/deepface_models/releases/download/v1.0/vgg_face_weights.h5
https://github.com/serengil/deepface_models/releases/download/v1.0/facial_expression_model_weights.h5
https://github.com/serengil/deepface_models/releases/download/v1.0/age_model_weights.h5
https://github.com/serengil/deepface_models/releases/download/v1.0/gender_model_weights.h5
https://github.com/serengil/deepface_models/releases/download/v1.0/race_model_single_batch.h5
创建项目
使用打开项目目录后,创建时使用conda的Python 3.9虚拟环境
安装pip依赖
创建完成后,在cmd中查看现有的虚拟环境,并进入刚刚创建的虚拟环境
conda env list
activate pythonProject
进入环境后在进行安装pip所需依赖,并使用国内源进行安装实现下载加速
pip install deepface -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
使用
面部验证
此功能验证同一人或不同人员的面部对。它期望精确的图像路径作为输入。也欢迎通过笨重或基于 64 编码的图像。
cd C:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\tests\datasetfrom deepface import DeepFace
result = DeepFace.verify(img1_path = "img1.jpg", img2_path = "img2.jpg")
会自动下载数据集,若无法下载数据集
可以提前下载好数据集,放入到 C:\Users\Administrator.deepface\weights\ 目录下
面部属性分析
Deepface还配备了一个强大的面部属性分析模块,包括年龄,性别,面部表情(包括愤怒,恐惧,中性,悲伤,厌恶,快乐和惊喜)和种族(包括亚洲,白人,中东,印度,拉丁和黑色)预测。
from deepface import DeepFace
obj = DeepFace.analyze(img_path = "img4.jpg", actions = ['age', 'gender', 'race', 'emotion'])
会自动下载数据集,若无法下载数据集
可以提前下载好数据集,放入到 C:\Users\Administrator.deepface\weights\ 目录下
https://blog.csdn.net/qq_33921750
https://my.oschina.net/u/3981543
https://www.zhihu.com/people/chen-bu-yun-2
https://segmentfault.com/u/hppyvyv6/articles
https://juejin.cn/user/3315782802482007
https://space.bilibili.com/352476552/article
https://cloud.tencent.com/developer/column/93230
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