1.Python人脸检测|dlib基本人脸检测
2.七个步骤快速实现人脸识别（超级简单 代码全！人脸人脸！对比！源码）
3.叮小马课堂 | 人脸识别竟然这么简单？5行代码教你搞定
4.10分钟！比对用Python实现简单的人脸人脸人脸识别技术（附源码）
5.Python 人脸识别 face_recognition
6.做一个Python颜值打分系统，比比看杨幂和杨超越到底谁更美？

Python人脸检测|dlib基本人脸检测

       本文讨论Python人脸检测技术，对比如何关联源码特别关注dlib库的源码基本应用。首先，比对了解一段来自imageio库的人脸人脸警告信息。从ImageIO v3版本开始，对比imread函数的源码行为将与iio.v3.imread保持一致。若希望保持当前行为并消除警告，比对有两种解决方案：在导入时指定使用v2版本或直接调用v2版本的人脸人脸imread函数。

       dlib库在图像处理中扮演关键角色，对比尤其擅长在图像中查找候选对象的源码位置，并将其存储于矩形列表中。该库的这一特性使得在人脸检测任务中大放异彩。在进行人脸检测时，dlib能够识别并标记图像中人脸的边界框，以最小尺寸作为设定依据，确保检测的精准度和效率。

       通过dlib库，用户可以轻松实现复杂的人脸检测功能，而无需深入理解底层的算法细节。这一库提供了丰富的预训练模型，能够快速适应不同的应用场景。此外，dlib还支持自定义训练，允许用户基于特定需求调整模型参数，以实现更加个性化的应用。

       总的来说，dlib库在Python人脸检测领域展现出了强大的能力和灵活性。通过合理利用其功能，开发者能够高效地实现人脸检测任务，wordprss源码满足各种复杂需求。同时，对于使用过程中遇到的警告信息，通过适当的方法进行处理，可以确保程序的稳定性和可维护性。

七个步骤快速实现人脸识别（超级简单 代码全！！！）

       本文将指导你快速实现人脸识别功能，仅需七个步骤，无需复杂编程知识，适合初学者和寻求高效解决方案的开发者。

       第一步：项目结构规划

       首先，明确项目的主要目录结构，确保程序逻辑清晰，易于维护。

       第二步：主流程实现

       编写主流程代码，利用sqlite3数据库存储人脸数据和相关信息。通过遍历数据库，与数据库中的数据进行比对，识别出对应信息。若无法识别，提示用户添加人脸信息至数据库。

       第三步：获取人脸

       使用笔记本相机获取人脸，并保存为"Face_id.jpg"。此步骤涉及"getModelFace.py"脚本，用于获取与数据库中Face_ID对应的人脸。

       第四步：人脸特征识别

       获取的通过"getFaceID.py"脚本保存，需获取人脸特征文件"haarcascade_frontalface_default.xml"，可通过链接分享获取。

       第五步：转base

       使用"imgToBase.py"脚本，借助Python的base库将转换为base码，存储于sqlite3数据库中。instrumentation源码

       第六步：存储人脸信息

       利用"saveFaceData.py"脚本，将base码作为"Face_id"存入数据库，并录入人名，可按需增加其他信息。

       第七步：人脸对比功能

       实现人脸识别功能，通过百度人脸对比API。步骤包括注册百度平台账号，获取API密钥（AK和SK），使用这些密钥获取请求token，并调用API进行人脸对比，返回识别结果。

       完成所有步骤后，你的人脸识别系统将具备识别和管理人脸信息的能力。只需运行程序，根据提示操作即可实现人脸快速识别。

叮小马课堂 | 人脸识别竟然这么简单？5行代码教你搞定

       编程的魅力无穷，不仅仅局限于解决问题，它还能带来全新的学习体验和乐趣。通过叮小马课堂，孩子们可以轻松学习编程，让知识不再枯燥。例如，看似高大上的人脸识别技术，只需5行Python代码，就能在疫情防控小程序、手机解锁、支付和门禁系统中大显身手。

       首先，让我们通过简单步骤了解实现人脸识别的基本流程：访问叮当码试炼场网站，找到一张人脸照片，复制地址，然后在代码中输入链接。只需点击运行按钮，shiromybatis源码立刻就能看到程序的效果。这个过程看似简单，但实际上它开启了一个全新的编程世界。

       但惊喜还在后头，叮当码试炼场提供了更为直观的AI视觉模块，只需鼠标操作，无需键盘输入，即使是编程新手也能轻松实现人脸识别。只需将鼠标放到相关模块上，拖动即可。这对于对键盘操作不熟悉的用户来说，无疑是一大便利。

       赶快记住这个网址：叮当码试炼场，让孩子们亲手实践，探索这个充满乐趣和实用性的编程世界。现在就行动起来，让编程成为孩子探索世界的新工具吧！

分钟！用Python实现简单的人脸识别技术（附源码）

       Python实现简单的人脸识别技术，主要依赖于Python语言的胶水特性，通过调用特定的库包即可实现。这里介绍的是一种较为准确的实现方法。实现步骤包括准备分类器、引入相关包、创建模型、以及最后的人脸识别过程。首先，需确保正确区分人脸的分类器可用，可以使用预训练的模型以提高准确度。所用的包主要包括：CV2（OpenCV）用于图像识别与摄像头调用，os用于文件操作，numpy进行数学运算，PIL用于图像处理。热销源码

       为了实现人脸识别，需要执行代码以加载并使用分类器。执行“face_detector = cv2.CascadeClassifier(r'C:\Users\admin\Desktop\python\data\haarcascade_frontalface_default.xml')”时，确保目录名中无中文字符，以免引发错误。这样，程序就可以识别出目标对象。

       然后，选择合适的算法建立模型。本次使用的是OpenCV内置的FaceRecognizer类，包含三种人脸识别算法：eigenface、fisherface和LBPHFaceRecognizer。LBPH是一种纹理特征提取方式，可以反映出图像局部的纹理信息。

       创建一个Python文件（如trainner.py），用于编写数据集生成脚本，并在同目录下创建一个文件夹（如trainner）存放训练后的识别器。这一步让计算机识别出独特的人脸。

       接下来是识别阶段。通过检测、校验和输出实现识别过程，将此整合到一个统一的文件中。现在，程序可以识别并确认目标对象。

       通过其他组合，如集成检测与开机检测等功能，可以进一步扩展应用范围。实现这一过程后，你将掌握Python简单人脸识别技术。

       若遇到问题，首先确保使用Python 2.7版本，并通过pip安装numpy和对应版本的opencv。针对特定错误（如“module 'object' has no attribute 'face'”），使用pip install opencv-contrib-python解决。如有疑问或遇到其他问题，请随时联系博主获取帮助。

Python 人脸识别 face_recognition

       face_recognition 是一款基于 Python 的免费、开源、实时、离线的人脸识别库，其简洁性在同类库中首屈一指。它基于业内领先的 C++ 开源库 dlib 中的深度学习模型，并通过在 Labeled Faces in the Wild 人脸数据集上进行测试，达到了高达 .% 的准确率。因此，在使用 face_recognition 之前，你需要先安装 dlib 库。

       为了顺利安装 dlib 库，分 CPU 和 GPU 版本进行。对于 CPU 版本，安装过程非常简单，只需执行命令 pip3 install dlib 即可完成。若需要使用性能更优的 GPU 版本，首先确保正确安装了 CUDA 和 CUDNN（本人安装的是 CUDA.3），随后还需要 VS 编译环境（本人使用的是 VS）以及 CMake（pip3 install cmake）。安装 GPU 版 dlib 的关键步骤包括使用 cmd 命令行操作进行编译和安装。如果你不想安装 VS、CMake 等工具，可以考虑下载别人编译好的 dlib 库，确保 Python 版本和 CUDA 版本一致。测试安装是否成功，只需验证返回 True 即可。

       完成 dlib 的安装后，下一步是安装 face_recognition。通过执行 pip3 install face_recognition 命令，即可轻松完成 face_recognition 库的安装。

       face_recognition 作为一个极其简洁的人脸识别库，只需两行代码就能实现人脸识别功能。它提供了几个核心函数，如 face_recognition.load_image_file 用于加载图像，face_recognition.face_locations 用于获取图像中每张人脸的位置等。这些函数的使用能够帮助你高效识别和处理人脸信息。

       为了更深入地理解 face_recognition 的工作原理和应用，可以访问其官方网站 github.com/ageitgey/fac... 查阅详细 API 文档。face_recognition 提供的函数涵盖了图像处理、人脸检测、特征识别以及编码等多个方面，每种功能都简洁高效，极大地简化了人脸识别的实现过程。通过合理调用这些函数，你可以轻松构建出满足不同需求的人脸识别系统。

做一个Python颜值打分系统，比比看杨幂和杨超越到底谁更美？

       设计并实现了一个Python颜值打分系统，旨在通过自动化方式，对公众人物的颜值进行量化评价。本系统主要分为三个核心步骤：注册百度API、调用Python调用API、以及构建GUI界面。以下详细解析：

       1. 注册百度API

       系统的核心功能依托于百度人脸检测平台。注册API后，获取APP_ID、API_KEY和SECRET_KEY，这是进行API调用的必要条件。这三个值相当于访问权限的钥匙，确保了系统的运行安全与数据准确。

       2. Python调用API

       借助百度提供的Python接口，简化了模型搭建的复杂度。通过直接调用API，我们实现了颜值评分的自动化计算。无需从头开始开发深度学习模型，直接使用API大大节省了开发时间和资源。

       3. 构建GUI界面

       利用Python的tk库，轻松构建了一个简洁直观的用户界面。界面包括输入、运行、帮助等核心功能，以及结果显示区域，方便用户直观查看评分结果。

       系统功能实现后，对比了杨幂和杨超越的颜值评分。结果显示，杨幂的颜值得分略高。通过Python自动化的颜值打分系统，我们能够量化评价公众人物的外貌，为粉丝和关注者提供了一种新颖、有趣的互动方式。

       Python的易用性和强大的功能使其成为构建此类应用的理想选择。通过自定义一个颜值评分系统，不仅可以为喜爱的明星打分，还能促进粉丝间的互动与讨论。对于Python初学者或有兴趣探索编程的读者，通过实践此类项目，能够更深入地理解编程语言的特性与应用。

       对于寻求学习资源的Python学习者，分享一份整理自年的学习材料，涵盖了基础到高级的各类框架和知识点。这份资源由一名拥有多年开发经验的Python老程序员整理，旨在帮助想要学习Python的小伙伴快速入门。如需获取，只需关注并私信“学习”，即可免费获取。

Python人脸融合告诉你，你的下一代长啥样

       Python人脸融合技术通过结合父母的面部特征，为我们描绘出未来可能的孩子面貌。下面，我们将通过百度AI开放平台的这一功能，进行一个直观的演示。

       步骤一：账户注册与应用创建

       首先，登录到login.bce.baidu.com，使用你的百度账号注册并创建一个应用。在"产品服务 > 人工智能 > 人脸识别"菜单中，找到人脸识别功能并创建应用，记录API Key和Secret Key。

       步骤二：阅读官方文档

       了解如何调用API，你需要阅读百度AI的官方文档。涉及鉴权认证，获取应用的access_token，以及融合操作的详细步骤。

       步骤三：获取access_token

       通过POST请求发送到aip.baidubce.com/oauth/...，包含client_id、client_secret和grant_type参数，获取access_token和有效期。

       步骤四：融合操作

       调用人脸融合API，需要将目标和模板的Base编码传递。通过事先准备好的模板和被融合，实现人脸融合并保存结果。

       实例演示：我们用一对男女的作为模板与被融合，融合后的结果展示出未来孩子可能的面部特征。你可以尝试用自己和伴侣的照片进行试验，感受这项技术的魅力。

       总结：Python人脸融合技术不仅有趣，也充满了对未来可能性的想象。通过这个简单的例子，我们看到了科技如何在娱乐和生活中的应用。快来试试看，看看你的下一代会是怎样的面孔吧！

python人脸关键点检测（dlib和mediapipe库）——闭嘴检测

       Python人脸关键点检测：dlib与mediapipe库的闭嘴检测

       在Python的人脸关键点检测中，dlib和mediapipe库各有所长。dlib库通过pip安装（pip install dlib -i/simple），提供了个人脸关键点检测，主要用于基础应用。相比之下，mediapipe库的安装方式相同(pip install mediapipe -i/simple)，其检测能力更为强大，能提供个关键点，包括更详细的面部结构信息（参考mediapipe/mediapipe/modules/face_geometry/data/canonical_face_model_uv_visualization.png）。

       闭嘴检测是通过特定的计算公式判断人脸是否闭合，通过阈值来确定。在实际任务中，例如找出视频中闭嘴可能性最高的，dlib需要先下载预训练模型shape_predictor__face_landmarks.dat，如在序列中，编号的可能闭嘴，而在序列中，编号的可能最符合。

       mediapipe在速度和精度上表现出色，尤其在处理人脸检测时，不仅能够准确地识别更多关键点，而且检测速度较快。在同样的和序列中，mediapipe分别识别出的编号和的编号最可能闭嘴，显示出其在复杂场景下的优势。