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人工智慧之Python人臉識別技術--face_recognition模組

阿新 • • 發佈：2019-01-06
Create arrays of known face encodings and their names # 臉部特徵資料的集合 known_face_encodings = [ chenduling_face_encoding, sunyizheng_face_encoding, zhangzetian_face_encoding ] # 人物名稱的集合 known_face_names = [ "michong", "sunyizheng", "chenduling" ] face_locations = [] face_encodings = [] face_names = [] process_this_frame = True
while True: # 讀取攝像頭畫面 ret, frame = video_capture.read() # 改變攝像頭影象的大小，影象小，所做的計算就少 small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25) # opencv的影象是BGR格式的，而我們需要是的RGB格式的，因此需要進行一個轉換。 rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1] # Only process every other frame of video to save time
if process_this_frame: # 根據encoding來判斷是不是同一個人，是就輸出true，不是為flase face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame) face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations) face_names = [] for face_encoding in face_encodings: # 預設為unknown
matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding) name = "Unknown" # if match[0]: # name = "michong" # If a match was found in known_face_encodings, just use the first one. if True in matches: first_match_index = matches.index(True) name = known_face_names[first_match_index] face_names.append(name) process_this_frame = not process_this_frame # 將捕捉到的人臉顯示出來 for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): # Scale back up face locations since the frame we detected in was scaled to 1/4 size top *= 4 right *= 4 bottom *= 4 left *= 4 # 矩形框 cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2) #加上標籤 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) # Display cv2.imshow('monitor', frame) # 按Q退出 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows()

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