人脸识别python实现源码（功能丰富）

人脸识别python实现源码（功能丰富）

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此仓库提供了一组基于Python的人脸识别源码，利用dlib库的先进面部识别功能构建而成，并具备深度学习特性。以下是对该资源的详细介绍：

功能特点

• 在Wild标记的Labeled Faces数据集上实现99.38％的准确度。
• 提供简单的命令行工具，支持以下功能：
  • 在图像文件夹中找到出现的所有面孔。
  • 获取每个人的眼睛、鼻子、嘴巴和下巴的位置和轮廓。
  • 应用数字化妆。
  • 识别每张照片中出现的人物。
• 支持与其他Python库结合进行实时人脸识别。

支持平台

• 要求Python 3.3+或Python 2.7。
• 支持macOS或Linux系统（Windows未正式支持，但可能有效）。

使用说明

核心功能

• 人脸检测：在照片中找到面孔。
• 深度学习人脸检测：使用深度学习在照片中找到面孔。
• 使用GPU进行人脸检测：加速深度学习人脸检测过程。
• 批量查找图像中的面孔：对文件夹中的图像进行批量人脸检测。

扩展功能

• 实时视频人脸模糊：使用OpenCV安装后，实时模糊视频中的所有人脸。
• 面部特征识别：识别照片中的特定面部特征。
• 数字化妆应用：为照片中的面部添加数字化妆效果。
• 实时视频人脸识别：使用网络摄像头识别实时视频中的面部（有两种速度版本，需要安装OpenCV）。
• 视频文件人脸识别：识别视频文件中的面部，并生成新的视频文件（需要安装OpenCV）。
• Raspberry Pi上的面部识别：使用相机在Raspberry Pi上识别面部。
• Web服务人脸识别：运行Web服务以通过HTTP识别面部（需要安装Flask）。
• K近邻分类器人脸识别：使用K近邻分类器进行面部识别。

注意事项

• 请确保已安装所有必要的依赖库。
• 在使用前，请仔细阅读相关文档和代码注释。
• 本项目未经测试的Windows环境中可能会存在兼容性问题。

感谢您对本项目的关注和使用，希望它能为您的人脸识别项目带来便利！

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