facereg 0.2.1.2

面注册表

facereg是一个使用opencv和深度学习进行人脸识别的模块。

目前，它只能用于图像。使用起来很方便 它从google为您下载带有给定关键字的图像以创建数据集。

使用两种不同的技术cnn和hog进行基于dlib的识别 使用face_recognition的人脸识别系统。 facereg有三个完全不同的层，只有识别器在编码器上有连接。

先决条件

• CMake
• 所有依赖项都列在requirements.txt上，并将在使用pip安装时安装。

安装

• 使用pip：

  安装模块

  $ pip install facereg
  

• 从https://github.com/verifid/facereg下载最新的facereg库，并使用pip：

  安装模块

  $ pip install -e .
  

• 提取源分发并运行：

  $ python setup.py build
  $ python setup.py install
  

用法

• google_images：

importosfromfaceregimportgoogle_imagesoutput_directory=os.getcwd()+'/datasets'# directory path where you want to save photosimage_paths=google_images.download('michael jordan',limit=3)

• face_encoder：

importosfromfaceregimportface_encoderdatasets_path=os.getcwd()+'/datasets'encodings_path=os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))+'/encodings.pickle'# these are default values for this methodface_encoder.encode_faces(datasets=datasets_path,encodings=encodings_path,detection_method='cnn')

• recognize_faces：

fromfaceregimportrecognize_facesimage_path='DIRECTORY PATH OF YOUR_IMAGE'names=recognize_faces.recognize(image_path)# returns found names from your datasets

cli用法

• 下载图像

# -d: keyword, -l: limit
$ python -m facereg -d 'michael jordan'
$ python -m facereg -d 'michael jordan' -l 5

• 认可度

# -i: Directory path for image
$ python -m facereg -i tests/resources/michael_jordan.jpeg

样本结果