Python实现识别图像中人物的示例代码

目录
  • 前言
  • 环境部署
  • 代码
  • 总结

前言

接着上一篇:AI识别照片是谁,人脸识别face_recognition开源项目安装使用

根据项目提供的demo代码,调整了一下功能,自己写了一个识别人脸的工具代码。

环境部署

按照上一篇的安装部署就可以了。

代码

不废话,直接上代码。

#!/user/bin/env python
# coding=utf-8
"""
@project : face_recognition
@author  : 剑客阿良_ALiang
@file   : test.py
@ide    : PyCharm
@time   : 2022-01-11 19:50:58
"""
import face_recognition

known_faces = [[], []]

def add_person(image_path: str, name: str):
    image = face_recognition.load_image_file(image_path)
    try:
        encoding = face_recognition.face_encodings(image)[0]
        known_faces[0].append(name)
        known_faces[1].append(encoding)
    except IndexError:
        print("I wasn't able to locate any faces in at least one of the images. Check the image files. Aborting...")

def compare(new_image: str):
    new1 = face_recognition.load_image_file(new_image)
    unknown_face_encoding = face_recognition.face_encodings(new1)[0]
    results = face_recognition.compare_faces(known_faces[1], unknown_face_encoding,0.5)
    print(known_faces[0])
    print(results)
    name = ''
    for i in range(0, len(known_faces[0])):
        if results[i]:
            print(i)
            name = known_faces[0][i]
            break
    if name == '':
        return 'I do not who'
    else:
        return name

if __name__ == '__main__':
    add_person('data/1.jpg', '杨幂')
    add_person('data/2.jpg', '迪丽热巴')
    add_person('data/3.jpg', '宋轶')
    add_person('data/4.jpg', '邓紫棋')
    print(compare('data/121.jpg'))
    print(compare('data/123.jpg'))

代码说明:

1、先将一些人脸录进去,指定人物名称,方法为add_person。

2、compare方法用来判断照片是谁。

先看一下我准备的照片。

看一下需要验证的照片

执行结果

可以看出已经识别出杨幂和邓紫棋了。

总结

还是要提醒一下,我多次测试了各类图片,识别还是有一定的误差率的。可以根据自己的情况调整代码。

到此这篇关于Python实现识别图像中人物的示例代码的文章就介绍到这了,更多相关Python识别图像中人物内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • Python face_recognition实现AI识别图片中的人物

    目录 前言 环境安装 代码使用 总结 前言 最近碰到了照片识别的场景,正好使用了face_recognition项目,给大家分享分享.face_recognition项目能做的很多,人脸检测功能也是有的,是一个比较成熟的项目.该项目的github地址:github仓库 本文主要是对该项目的安装使用,后面会更新一篇我自己写的实现人脸检测的代码,可以直接使用. 环境安装 首先我们看看官方给出的人脸识别效果图 我们看一下README关于安装环境的信息 官方给出的可安装操作系统是Mac和Linux,但是

  • 基于Python实现简单的人脸识别系统

    目录 前言 基本原理 代码实现 创建虚拟环境 安装必要的库 前言 最近又多了不少朋友关注,先在这里谢谢大家.关注我的朋友大多数都是大学生,而且我简单看了一下,低年级的大学生居多,大多数都是为了完成课程设计,作为一个过来人,还是希望大家平时能多抽出点时间学习一下,这种临时抱佛脚的策略要少用嗷.今天我们来python实现一个人脸识别系统,主要是借助了dlib这个库,相当于我们直接调用现成的库来进行人脸识别,就省去了之前教程中的数据收集和模型训练的步骤了. B站视频:用300行代码实现人脸识别系统_哔

  • 基于Python搭建人脸识别考勤系统

    目录 介绍 人脸识别的实际应用 构建人脸识别系统的步骤 安装库 导入库 加载图像 查找人脸位置并绘制边界框 为人脸识别训练图像 构建人脸识别系统 人脸识别系统面临的挑战 结论 介绍 在本文中,你将学习如何使用 Python 构建人脸识别系统.人脸识别比人脸检测更进一步.在人脸检测中,我们只检测人脸在图像中的位置,但在人脸识别中,我们制作了一个可以识别人的系统. "人脸识别是验证或识别图片或视频中的人的挑战.大型科技巨头仍在努力打造更快.更准确的人脸识别模型." 人脸识别的实际应用 人脸

  • 使用Python实现简单的人脸识别功能(附源码)

    目录 前言 一.首先 二.接下来 1.对照人脸获取 2. 通过算法建立对照模型 3.识别 前言 今天,我们用Python实现简单的人脸识别技术! Python里,简单的人脸识别有很多种方法可以实现,依赖于python胶水语言的特性,我们通过调用包可以快速准确的达成这一目的.这里介绍的是准确性比较高的一种. 一.首先 梳理一下实现人脸识别需要进行的步骤: 流程大致如此,在此之前,要先让人脸被准确的找出来,也就是能准确区分人脸的分类器,在这里我们可以用已经训练好的分类器,网上种类较全,分类准确度也比

  • Python实现人脸识别

    使用到的库: dlib+Opencv python版本: 3.8 编译环境: Jupyter Notebook (Anaconda3) 0.Dlib人脸特征检测原理 提取特征点:首选抓取多张图片,从中获取特征数据集和平均特征值然后写入 csv 文件 - 计算特征数据集的欧式距离作对比:首先使用Opencv库将摄像头中的人脸框出来,再将摄像头中采取到的人脸特征值与数据集中的每个人的特征均值作对比,选取最接近(欧氏距离最小)的值,将其标注为欧氏距离最小的数据集的人名 一.构建人脸特征数据集 安装Dl

  • Python实现识别图像中人物的示例代码

    目录 前言 环境部署 代码 总结 前言 接着上一篇:AI识别照片是谁,人脸识别face_recognition开源项目安装使用 根据项目提供的demo代码,调整了一下功能,自己写了一个识别人脸的工具代码. 环境部署 按照上一篇的安装部署就可以了. 代码 不废话,直接上代码. #!/user/bin/env python # coding=utf-8 """ @project : face_recognition @author : 剑客阿良_ALiang @file : te

  • Python实现识别图片为文字的示例代码

    目录 1.环境准备 2.业务实现 3.效果展示 本来想着做一个将图片识别为文字的小功能,本想到Google上面第一页全是各种收费平台的广告. 这些平台提供的基本都是让我们通过调用相关的三方接口实现的,本着坚决不想花一分钱的态度,在论坛找有没有可以免费解决的方案. 果然,有大佬早就做出开源框架pytesseract,差点让我损失了一笔巨款,哈哈~ 这次只为实现将图片识别为文字的业务功能,就不使用PyQt5做页面应用了.后面若是需要做成UI应用朋友比较多,我有时间会将这个小工具封装开发成一个PyQ5

  • python+selenium识别验证码并登录的示例代码

    由于工作需要,登录网站需要用到验证码.最初是研究过验证码识别的,但是总是不能获取到我需要的那个验证码.直到这周五,才想起这事来,昨天顺利的解决了. 下面正题: python版本:3.4.3 所需要的代码库:PIL,selenium,tesseract 先上代码: #coding:utf-8 import subprocess from PIL import Image from PIL import ImageOps from selenium import webdriver import t

  • Python图像处理之识别图像中的文字(实例讲解)

    ①安装PIL:pip install Pillow(之前的博客中有写过) ②安装pytesser3:pip install pytesser3 ③安装pytesseract:pip install pytesseract ④安装autopy3: 先安装wheel:pip install wheel 下载autopy3-0.51.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl[点击打开链接] 执行命令:pip install E:\360安全浏览器下载\autopy3-0.51.1-cp36

  • Python实现PS图像明亮度调整效果示例

    本文实例讲述了Python实现PS图像明亮度调整效果.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里用 Python 实现 PS 图像调整中的明度调整: 我们知道,一般的非线性RGB亮度调整只是在原有R.G.B值基础上增加和减少一定量来实现的,而PS的明度调整原理还得从前面那个公式上去找.我们将正向明度调整公式: RGB = RGB + (255 - RGB) * value / 255 转换为 RGB = (RGB * (255 - value) + 255 * value) / 255, 如果val

  • Python实现PS图像调整黑白效果示例

    本文实例讲述了Python实现PS图像调整黑白效果.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里用Python 实现 PS 里的图像调整–黑白,PS 里的黑白并不是简单粗暴的将图像转为灰度图,而是做了非常精细的处理,具体的算法原理和效果图可以参考附录说明. 比起之前的程序,对代码进行了优化,完全用矩阵运算代替了 for 循环,运算效率提升了很多.具体的代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from skimage import

  • python图片验证码识别最新模块muggle_ocr的示例代码

    一.官方文档 https://pypi.org/project/muggle-ocr/ 二模块安装 pip install muggle-ocr # 因模块过新,阿里/清华等第三方源可能尚未更新镜像,因此手动指定使用境外源,为了提高依赖的安装速度,可预先自行安装依赖:tensorflow/numpy/opencv-python/pillow/pyyaml 三.使用代码 # 导入包 import muggle_ocr # 初始化:model_type 包含了 ModelType.OCR/Model

  • python golang中grpc 使用示例代码详解

    python 1.使用前准备,安装这三个库 pip install grpcio pip install protobuf pip install grpcio_tools 2.建立一个proto文件hello.proto // [python quickstart](https://grpc.io/docs/quickstart/python.html#run-a-grpc-application) // python -m grpc_tools.protoc --python_out=. -

  • python实现图像随机裁剪的示例代码

    实验条件: 从1张图像随机裁剪100张图像 裁剪出图像的大小为 60 x 60 IoU 大于等于 th=0.6 的裁剪框用红色标出,其它裁剪框用蓝色标出 IoU 比对原始区域用绿框标出 实验代码: import cv2 as cv import numpy as np np.random.seed(0) # get IoU overlap ratio def iou(a, b): # get area of a area_a = (a[2] - a[0]) * (a[3] - a[1]) # g

  • python实现图像高斯金字塔的示例代码

    import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Grayscale def BGR2GRAY(img): # Grayscale gray = 0.2126 * img[..., 2] + 0.7152 * img[..., 1] + 0.0722 * img[..., 0] return gray # Bi-Linear interpolation def bl_interpolate(img, ax=1., ay

随机推荐