近年來(lái)，隨著技術(shù)的飛速發(fā)展和進(jìn)步，開源創(chuàng)造了很多優(yōu)秀穩(wěn)定的項(xiàng)目，這篇文章文章主要介紹了我在項(xiàng)目中使用了技術(shù)、人臉識(shí)別。
說(shuō)到人臉識(shí)別技術(shù)，國(guó)內(nèi)比較知名的公司如 虹軟等，但大多都是付費(fèi)的，且對(duì)終端個(gè)數(shù)、請(qǐng)求次數(shù)等，都有較大的限制或要求。
話不多說(shuō)，直接進(jìn)入主題，今天主要介紹的叫deepface，其主要功能如下：
- 支持各種主流識(shí)別模型，如："VGG-Face", "Facenet", "OpenFace", "DeepFace", "DeepID", "ArcFace", "Dlib"等；
- 能夠?qū)σ曨l、圖片等素材進(jìn)行識(shí)別處理；
- 能夠?qū)θ四樦T多屬性進(jìn)行識(shí)別，如年齡、性別、情感狀態(tài)（憤怒、開心等）；
- 兩張圖片，人臉相似度比對(duì)；
- 實(shí)時(shí)視頻人臉識(shí)別，標(biāo)注；
具體安裝過(guò)程
# 環(huán)境要求，Python3，并執(zhí)行如下命令 pip install deepface前置準(zhǔn)備
# 以Linux為例 1. 下載模型到 /root/.deepface/weights/ 下（首次使用，程序會(huì)自行判斷并下載）~使用示例
- 識(shí)別模型選擇
from deepface import DeepFace models = ["VGG-Face", "Facenet", "OpenFace", "DeepFace", "DeepID", "ArcFace", "Dlib"] for model in models: result = Dee("img1.jpg", "img2.jpg", model_name = model) df = Dee(img_path = "img1.jpg", db_path = "C:/workspace/my_db", model_name = model)- 兩張圖片相似度比對(duì)
# 三種相似度比較 from deepface import DeepFace metrics = ["cosine", "euclidean", "euclidean_l2"] for metric in metrics: result = Dee("img1.jpg", "img2.jpg", distance_metric = metric) df = Dee(img_path = "img1.jpg", db_path = "C:/workspace/my_db", distance_metric = metric)- 圖片的人臉屬性分析
from deepface import DeepFace obj = Dee(img_path = "img4.jpg", actions = ['age', 'gender', 'race', 'emotion']) print(obj["age"]," years old ",obj["dominant_race"]," ",obj["dominant_emotion"]," ", obj["gender"])- 視頻流分析（分析視頻中出現(xiàn)的人臉信息）
from deepface import DeepFace Dee("/user/database") # 待識(shí)別人臉，可以按照如下結(jié)構(gòu)整理好： user ├── database │ ├── Alice │ │ ├── Alice1.jpg │ │ ├── Alice2.jpg │ ├── Bob │ │ ├── Bob.jpg效果展示
人臉情感分析
視頻人臉?lè)治?/p>
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