在这里，我用了anaconda，OpenCV，python3.6来实现代码的，代码在附件中，可以自己下载了，自己试试
python源程序如下:
- # -*- coding: UTF-8 -*-
- import face_recognition
- import cv2
- import os
- # 这是一个超级简单（但很慢）的例子，在你的网络摄像头上实时运行人脸识别
- # PLEASE NOTE: This example requires OpenCV (the `cv2` library) to be installed only to read from your webcam.
- # 请注意：这个例子需要安装OpenCV
- # 具体的演示。如果你安装它有困难，试试其他不需要它的演示。
- # 得到一个参考的摄像头# 0（默认）
- video_capture = cv2.VideoCapture(0)
- # 加载示例图片并学习如何识别它。
- path ="images"#在同级目录下的images文件中放需要被识别出的人物图
- 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)]#截取图片名（这里应该把images文件中的图片名命名为为人物名）
- total_image_name.append(fn)#图片名字列表
- while True:
- # 抓取一帧视频
- ret, frame = video_capture.read()
- # 发现在视频帧所有的脸和face_enqcodings
- face_locations = face_recognition.face_locations(frame)
- face_encodings = face_recognition.face_encodings(frame, face_locations)
- # 在这个视频帧中循环遍历每个人脸
- for (top, right, bottom, left), face_encoding in zip(face_locations, face_encodings):
- # 看看面部是否与已知人脸相匹配。
- 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
- # 画出一个框，框住脸
- cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
- # 画出一个带名字的标签，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)
- # 显示结果图像
- cv2.imshow('Video', frame)
- # 按q退出
- if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
- break
- # 释放摄像头中的流
- video_capture.release()
- cv2.destroyAllWindows()
以上代码下载:
人脸识别.zip
(1.32 KB, 下载次数: 214)
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