温碧霞,毒枭-雷火电竞_雷火电竞博彩

来历 | GitHub Trending

收拾 | Freesia

译者 | TommyZihao

出品 | AI科技大本营(ID: rgznai100)

导读:近来,一个名为 face_recognition 的人脸辨认项目登上了 GitHub Trending 趋势榜,赚足了眼球。自开源至截稿,此项目在 Github 上的 Star 数已达 26500,Fork 数也到达了 7117。本文首要介绍了该项意图运用阐明和运用办法,便于国内的开发者们进行研究学习。

导读:近来,一个名为 face_recognition 的人脸辨认项目登上了 GitHub Trending 趋势榜,赚足了眼球。自开源至截稿,此项目在 Github 上的 Star 数已达 26500,Fork 数也到达了 7117。本文首要介绍了该项意图运用阐明和运用办法,便于国内的开发者们进行研究学习。

face_recognition 宣称是史上最强壮,最简略的人脸辨认项目。据悉,该项目由软件工程开发师和咨询师 Adam Geitgey 开发,其强壮之处在于不只根据业界抢先的 C++ 开源库 dlib 中的深度学习模型,选用的人脸数据集也是由美国麻省大学安姆斯特分校制造的 Labeled Faces in the Wild,它含有从网络搜集的 13,000 多张面部图画,精确率高达 99.38%。此外,项目还装备了完好的开发文档和运用事例,特别是兼容树莓派体系。简略之处在于操作者能够直接运用 Python和指令行东西提取、辨认、操作人脸。

现在,该项意图阐明已有中文翻译版,本文已取得译者授权(GitHub ID:TommyZihao),引证译文对本项目进行简略介绍。

按例先奉上 GitHub 项目链接:

https://github.com/ageitgey/face_recognitio

https://github.com/ageitgey/face_recognitio

特性

找到并定位图片中的一切人脸:

辨认人脸要害点(包括眼睛、鼻子、嘴和下巴)

本人脸辨认项目除了在某些要害范畴有重要作用外,还有一个或许会引起 “玩心” 的 digital make-up 主动化装功用(相似美图秀秀)。

辨认图片中的人是谁

4.合作其它的Python库(比方opencv),该项目还可完成实时人脸检测:

详细事例见:

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/facerec_from_webcam_faster.py

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/facerec_from温碧霞,毒枭-雷火电竞_雷火电竞博彩_webcam_faster.py

装置

环境装备

  • Python 3.3+ or Python 2.7

  • macOS or Linux

  • Windows(官方并不支撑,但一些大神们探索出了在Windows上运转的办法)

Python 3.3+ or Python 2.7

macOS or Linux

Windows(官方并不支撑,但一些大神们探索出了在Windows上运转的办法)

不同操作体系的装置办法

1. 在 Mac 或许 Linux上装置本项目:

办法一:

首要装置dlib和相关Python依靠:

https://gist.github.com/ageitgey/629d75c1baac34dfa5ca2a1928a7aeaf

https://gist.github.com/ageitgey/629d75c1baac34dfa5ca2a1928a7aeaf

然后经过 pip3 或许是 Python 2 的 pip2 用以下代码装置

若未能装置成功,能够用Ubuntu虚拟机装置,拜见这一教程:

https://medium.com/@ageitgey/try-deep-learning-in-python-now-with-a-fully-pre-configured-vm-1d97d4c3e9b

https://medium.com/@ageitgey/try-deep-learning-in-python-now-with-a-fully-pre-configured-vm-1d97d4c3e9b

(需求电脑中装置VMWare Player 或许 VirtualBox)

办法二:

修正你的 pip 镜像源为清华镜像,然后运用 pip install face_recognition,能够主动帮你装置各种依靠,包括dlib。只是在装置dlib的时分或许会出问题,由于dlib需求编译,呈现的问题一般是gcc或许g++版别的问题,所以在pip install face_recognition之前,能够经过在指令行键入

来指定你gcc和g++对应的方位,(这两句话会暂时修正当时终端的环境变量/usr/local/bin/gcc对应你自己gcc或许g++地点目录)。

2. 在树莓派上装置:

树莓派装置攻略:

https://gist.github.com/ageitgey/1ac8dbe8572f3f533df6269dab35df65

https://gist.github.com/ageitgey/1ac8dbe8572f3f533df6269dab35df65

3. 在Windows上装置:

尽管本项目官方并不支撑Windows,但一些大神们探索出了在Windows上运转本项意图办法:

@masoudr写的如安在Win10体系上装置 dlib库和 face_recognition项意图教程:

https://github.com/ageitgey/face_recognition/issues/175#issue-257710508

https://github.com/ageitgey/face_recognition/issues/175#issue-257710508

运用Ubuntu虚拟机镜像文件装置装备虚拟机,本项目现已包括在这个镜像中

https://medium.com/@ageit温碧霞,毒枭-雷火电竞_雷火电竞博彩gey/try-deep-learning-in-python-now-with-a-fully-pre-configured-vm-1d97d4c3e9b

https://medium.com/@ageitgey/try-deep-learning-in-python-now-with-a-fully-pre-configured-vm-1d97d4c3e9b

运用办法

运用指令行东西

本项目装置完毕后,有两种指令行东西可供运用:

  • face_recognition - 在单张图片或一个图片文件夹中辨认人脸身份。

  • face_detection - 在单张图片或温碧霞,毒枭-雷火电竞_雷火电竞博彩一个图片文件夹中定位人脸方位。

face_recognition - 在单张图片或一个图片文件夹中辨认人脸身份。

face_detection - 在单张图片或一个图片文件夹中定位人脸方位。

face_recognition 指令行东西

face_recognition指令行东西能够在单张图片或一个图片文件夹中辨认人脸身份。

首要,需求一个你现已知道名字的人脸图片文件夹,一个人一张图,图片的文件名即为对应的人的名字,然后,需求第二个图片文件夹,文件夹里边是你期望辨认的图片:

然后,在指令行中切换到这两个文件夹地点途径,运用 face_recognition 指令行,传入这两个图片文件夹,然后就会输出不知道图片中人的名字:

/unknown_pictures/unknown.jpg,Barack Obama/face_recognition_陈少金test/unknown_pictures/unknown.jpg,unknown_person

输出成果的每一行对应着图片中的一张脸,图片名字和对应人脸辨认成果用逗号分隔。

假如成果输出了unknown_person,那么代表这张脸没有对应上已知人脸图片文件夹中的任何一个人。

face_detection 指令行东西

face佐藤渚_detection指令行东西能够在单张图片或一个图片文件夹中定位人脸方位(输出像素点坐标)。

在指令行中运用face_detection,传入一个图片文件夹或单张图片文件来进行人脸方位检测:

examples/image1.jpg,65,215,169,112examples/image2.jpg,62,394,211,244examples/image2.jpg,95,941,244,792

输出成果的每一行都对应图片中的一张脸,输出坐标代表着这张脸的上、右、下、左像素点坐标。

调整人脸辨认的容错率和敏感度

假如一张脸辨认出不止一个成果,那么这意味着他和其他人长练素梅的太像了(此外,本项目关于小孩和亚洲人的人脸辨认精确率有待提高)。你能够把容错率调低一些,使辨认成果愈加严厉。

这个功用可经过传入参数 --tolerance 来完成,默许的容错率是0.6,容错率越低,辨认越严厉精确。

/unknown_pictures/unknown.jpg,Barack Obama/face_recognition_test/unknown_pictures/unknown.jpg,unknown_person

人脸匹配的详细数值能够经过传入参数 --show-distance true 来检查

/unknown_pictures/unknown.jpg,Barack Obama,0.378542298956785/face_recognition_test/unknown_pictures/unknown.jpg,unknown_person,None

对辨认速度不满意怎样办?

假如你的CPU是多核的,你能够经过并行运算加快人脸辨认。例如,假如你的CPU有四个中心,那么你能够经过并行运算提高大约四倍的运算速度。

假如你运用Python3.4或更新的版别,能够传入 --cpus <number_of_cpu_cores_to_use> 参数:

(你能够传入 --cpus -1参数来调用cpu的一切中心。)

此外,子豪兄Tommy 表明树莓派3B有4个CPU中心,传入多核参数能够明显提高图片辨认的速度。

更多事例

假如你并不在乎图片的文件名,只想知道文件夹中的图片里有谁,能够用这个管道指令:

Barack Obamaunknown_person

运用Python

在 Python 中导入 face_recognition模块,调用我在洪荒有个群丰厚的API接口,用几行代码就能够轻松玩转各种人脸辨认功用!

API 接口文档:

https://face-recognition.readthedocs.io

https://face-recognition.readthedocs.io

怎样定位人脸方位或许辨认人脸身份?

在 Python 中能够别离经过以下代码来完成

在图片中定位人脸的方位

image = face_recognition.load_image_file("my_picture.jpg")face_locations = face_recognition.face_locations(image)

# face_locations is now an array listing the co-ordinates of each face

参阅事例:

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/find_faces_in_picture.py

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/find_faces_in_picture.py

在图片中辨认人脸身份

picture_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_pict爱鲁ure = face_recognition.load_image_file("unknown.jpg")unknown_face_encoding = face_recognition.face_encodings(unknow亚煞极之心n_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

参阅事例:

https://github.com/ageitgey/face_reco压裂子gnition/blob/master/examples/recognize_faces_in_pictures.py

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/recognize_faces_in_pictures.py

对人脸辨认有精准要求怎样办?

能够运用深度学习模型以到达愈加精准的人脸定位,但要留意:这种办法需求GPU加快(经过英伟达显卡的CUDA库驱动),在编译装置dlib的时分也需求敞开CUDA支撑。

image = face_recognition.load_image_file("my_picture.jpg")face_locations = face_recognition.face_locations(image, model="cnn")

# face_locations is now an array listing the co-ordinates of each face

参阅事例:

奇特宝物簿本

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/find_faces_in_picture_cnn.py

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/find_faces_in_picture_cnn.py

假如有很多图片需求辨认,一起又有GPU,那么你能够参阅这个比如:

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/find_faces_in_batches.py

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/find_faces_in_朴淋症batches.py

怎样辨认单张图片中人脸的要害点?

image = face_recognition.load_image_file("my_picture.jpg")face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(image)# face_landmarks_list is now an array with the locations of each facial feature in each face.# face_landmarks_list[0]['left_eye'] would be the location and outline of the first person's left eye

参阅事例:

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/find_facial_features_in_picture.py

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/find_facial_features_in_picture.py

辨认奥巴马和拜登的人脸要害点

更多事例:

h双马尾小萝莉ttps://github.com/ageitgey/face_recognition/tree/master/examples

https://github.com/ageitgey/face_recognition/tree/master/examples

人脸定位

事例:定位拜登的脸

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/find_faces_in_picture_cnn.py

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/m温碧霞,毒枭-雷火电竞_雷火电竞博彩aster/examples/find_faces_in_picture_cnn.py

事例:运用卷积神经网络深度学习模型定位拜登的脸

https://github.com/ageitgey/face_reco犇犇油卡gnition/blob/master/examples/find_faces_in_picture_cnn.py

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/find_faces_in_picture_cnn.py

事例:运用卷积神经网络深度学习模型批量辨认图片中的人脸

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/find_faces_in_batches.py

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/find_faces_in_batches.py

事例:把来自网络摄像头视频里的人脸高斯含糊(需求装置OpenCV)

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/blur_faces_on_webcam.py

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/blur_faces_on_webcam.py

人脸要害点辨认

事例:提取奥巴马和拜登的面部要害点

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/find_facial_features_in_picture.py

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/find_facial_features_in_picture.py

事例:给美国副总统拜登涂美妆

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/digital_makeup.py

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/digital_makeup.py

人脸辨认

事例:是奥巴马仍是拜登?

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/recognize_faces_in_pictures.py

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/recognize_faces_in_pictures.py

事例:人脸辨认之后在原图上画框框并标示名字

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/identify_and_draw_boxes_on_faces.py

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/温碧霞,毒枭-雷火电竞_雷火电竞博彩master/examples/identify_and_draw_boxes_on_faces.py

事例:在不同精度上比较两个人脸是否归于一个人

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/face_distance.py

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/face_distance.py

事例:从摄像头获取视频进行人脸辨认-较慢版(需求装置OpenCV)

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/王瑞侯勇examples/facerec_from_webcam.py

宫小柒

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/facerec_from_webcam.py

  • 事例:从摄像头获取视频进行人脸辨认-较快版(需求装置OpenCV) https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/facerec_from_webcam_faster.py
  • 事例:从视频文件中辨认人脸并把辨认成果输出为新的视频文件(需求装置OpenCV)

    好色的女性

    https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/facerec_from_video_file.py

  • 事例:经过树莓派摄像头进行人脸个数计算及人脸身份辨认

    https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/facerec_on_raspberry_pi.py

  • 事例:经过浏览器HTTP拜访网络服务器进行人脸辨认(需求装置Flask后端开发结构)

    https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/web_service_example.py

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  • 事例:根据K最近邻KNN分类算法进行人脸辨认

    https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/face_recognition_knn.py

事例:从视频文件中辨认人脸并把辨认成果输出为新的视频文件(需求装置OpenCV)

https://github.com/ageitgey/face_recognit温碧霞,毒枭-雷火电竞_雷火电竞博彩ion/blob/master/examples/facerec_from_video_file.py

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/facerec_from_video_file.py

事例:经过树莓派摄像头进行人脸个数计算及人脸身份辨认

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/facerec_on_raspberry_pi.py

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/facerec_on_raspberry_pi.py

事例:经过浏览器HTTP拜访网络服务器进行人脸辨认(需求装置Flask后端开发结构)

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/web_service_example.py

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/web_service_example.py

事例:锦衣佞臣根据K最近邻KNN分类算法进行人脸辨认

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/face_recognition_knn.py

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/face_recognition_knn.py

关于 face_recognition的文章和教程

  • 本项目作者写的一篇文章 Modern Face Recognition with Deep Learning:

    https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-4-modern-face-recognition-with-deep-learning-c3cffc121d78

    • 首要内容:根本算法和原理

本项目作者写的一篇文章 Modern Face Recognition with Deep Learning:

https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-4-modern-face-recognition-with-deep-learning-c3cffc121d78

https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-4-modern-face-recognition-with-deep-learning-c3cffc121d78

  • 首要内容:根本算法和原理

首要内容:根本算法和原理

  • Face recognition with OpenCV, Python, and deep learning by Adrian Rosebrock:

    https://www.pyimagesearch.com/2018/06/18/face-recognition-with-opencv-python-and-deep-learning/

    • 首要内容:怎样实际运用本项目

Face recognition with OpenCV, Python, and deep learning by Adrian Rosebrock:

https://www.pyimagesearch.com/2018/06/18/face-recognition-with-opencv-python-and-deep-learning/

https://www.pyimagesearch.com/2018/06/18/face-recognition-with-opencv-python-and-deep-learning/

  • 首要内容:怎样实际运用本项目

首要内容:怎样实际运用本项目

  • Raspberry Pi Face Recognition 自weiby Adrian Rosebrock

    https://www.pyimagesearch.com/2018/06/25/raspberry-pi-face-recognition/

    • 首要内容:如安在树莓派上运用本项目

Raspberry Pi Face Recognition by Adrian Rosebrock

https://www.pyimagesearch.com/2018/06/25/raspberry-pi-fac刘明豹e-recognition/

https://www.pyimagesearch.com/2018/06/25/raspberry-pi-face-recognition/

  • 首要内容:如安在树莓派上运用本项目

首要内容:如安在树莓派上运用本项目

  • Face clustering with Python by Adrian Rosebrock

    https://www.pyimagesearch.com/2018/07/09/face-clustering-with-python/

    • 雌豚
    • 首要内容:运用非监督学习算法完成把图片中的人脸高斯含糊

Face clustering with Python by Adrian Rosebrock

https://www.pyimagesearch.com/2018/07/09/face-clustering-with-python/

https://www.pyimagesearch.com/2018/07/09/face-clustering-with-python/

  • 首要内容:运用非监督学习算法完成把图片中的人脸高斯含糊

首要内容:运用非监督学习算法完成把图片中的人脸高斯含糊

人脸辨认的原理

假如你想更深入了解人脸辨认这个黑箱的原理请读这篇文章:

https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-4-modern-face-recognition-with-deep-learning-c3cffc121d78

https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-4-modern-face-recognition-with-deep-learning-c3cffc121d78

正告阐明

刑宇菲
  • 本项意图人脸辨认模型是根据成年人的,在孩子身上作用或许一般。假如图片中有孩子的话,主张把临界值设为0.6.

  • 不同人种的辨认成果或许不同, 看wiki百科页面 检查更多细节。

本项意图人脸辨认模型是根据成年人的,在孩子身上作用或许一般。假如图片中有孩子的话,主张把临界值设为0.6.

不同人种的辨认成果或许不同, 看wiki百科页面 检查更多细节。

把本项目布置在云服务器上 (Heroku, AWS等)

本项目是根据C++库dlib的,所以把本项目布置在Heroku或许AWS的云端服务器上是很正确的。

为了简化这个进程,有一个Dockerfile事例,教你怎样把face_recognition开发的app封装成Docker 容器文件,你能够把它布置在所以支撑Docker镜像文件的云服务上。

出了幺蛾子?

假如出了问题,请在Github提交Issue之前检查 常见过错 。

(*本文为 AI科技大本营原创文章,转载请联络微信 1092722531)

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      日本胖熊现总裁前夫休想复婚货方面:棉花指99000韩元数3128B价格为14068,与前一日现货价格下调3;棉纱价格指数C32S价格为21690,与前一日现货价格坚持不变。(单位:元/吨)

      仓单库存海铃,家常红烧鲤鱼-雷火电竞_雷火电竞博彩:仓单13848张,-81,仓单库存继续削减海铃,家常红烧鲤鱼-雷火电竞_雷火电竞博彩。

      持仓剖析:当日郑棉合约前20名多头持仓240867手,-罗敬宇480;空头持仓为290727手,+385;净空持仓占有优势。

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    范玮琪从出道开端就一向被称之为“学霸”,是哈佛大学经济系的学生,十几年来,她也一向都没否认过。


    谁知前几天就有网友爆出,本来范玮琪底子不是哈金海心近况佛大学正统入学的学生,她仅仅就读于哈佛大学持续教育学院。何加男



    该工作一出,立马引起全城热议,随后,范玮琪在网上发文弄清,表明自己并没有假装学历↓↓



    这件事会不会给范玮琪带来很大的影响呢?


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    关于国家安排药品会集收购和运用试北京空气质量指数,长城证券-雷火电竞_雷火电竞博彩点扩展区域规模的施行定见

    医保发〔2019〕56号

      各省、自治区、直辖市人民政府,新疆出产建设兵团,戎行各有关单位:

      推动国家安排药品会集收购和运用试点是深化医药卫生体制变革的重要行动,试点发动以来,取得了活跃展开和成效。为贯彻执行党中央、国务院决议计划布置和《国务院办公厅关于印发国家安排药品会集收购和运用试点计划的告诉》(国办发〔2019〕2号)有关要求,扩展国家安排药品会集收购和运用试点区域规模,进一步下降大众用药担负,加大变革立异力度,经国务院赞同,现提出以下定见。

      一、整体要求

      (一)方针使命。推动处理试点药品在11个国家安排药品会集收购和运用试点城市(以下简称试点城市)和其他相关区域间较大

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