python人脸识别用什么库比较合适 5C

目前我试过用dlib库提取特征值,通过特征值用svm、knn分类
另外我还用opencv里面的haarcascade_frontalface_alt.xml识别人脸,在通过opencv
的cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()进行训练和预测
上述方法识别率都不是很理想,想问问大神们都用的什么?
我是新手,没用过TensorFlow和PaddlePdaddle,不知道这2个能用不?
跪求指导,先感谢了

6个回答

Labeled Faces in the Wild

opencv.还有pil,这两个是最基本的额

Labeled Faces in the Wild和opencv.还有pil

opencv.还有pil

face_recognition,这个就不错

CSDN_Black
csdn_black 这个好像是只是识别人脸在哪,能分类吗??不大懂求解释呀
接近 2 年之前 回复

如果技术强可以用opencv或者PIL,如果只是想实现功能可以使用face__recognition, 如果想做分类,将提取出来的人脸作为模型输入训练就好了,这有两个链接,一个是库的安装:http://blog.csdn.net/roguesir/article/details/77104246,另一个是用CNN分类的:http://blog.csdn.net/roguesir/article/details/77164578,稍微改一下应该就可以搞定了

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opencv+python人脸识别问题!请求大佬帮帮忙!
定义 def read_images(path, sz=None): 前是否需要给path赋上路径? (path = 'E:\PyCharm\rebook\data\at' def read_images(path, sz=None):) 还有这样报错,语法哪里出问题? ( File "E:/PyCharm/rebook/4load_pic.py", line 91 except IOError as (errno, strerror): ^ SyntaxError: invalid syntax ) 实在是没办法呀! 各路神仙帮帮忙! ``` import os import sys import cv2 import numpy as np def normalize(X, low, high, dtype=None): """Normalizes a given array in X to a value between low and high.""" X = np.asarray(X) minX, maxX = np.min(X), np.max(X) # normalize to [0...1]. X = X - float(minX) X = X / float((maxX - minX)) # scale to [low...high]. X = X * (high-low) X = X + low if dtype is None: return np.asarray(X) return np.asarray(X, dtype=dtype) path = 'E:\PyCharm\rebook\data\at' def read_images(path, sz=None): """Reads the images in a given folder, resizes images on the fly if size is given. Args: path: Path to a folder with subfolders representing the subjects (persons). sz: A tuple with the size Resizes Returns: A list [X,y] X: The images, which is a Python list of numpy arrays. y: The corresponding labels (the unique number of the subject, person) in a Python list. """ c = 0 X,y = [], [] for dirname, dirnames, filenames in os.walk(path): for subdirname in dirnames: subject_path = os.path.join(dirname, subdirname) for filename in os.listdir(subject_path): try: if (filename == ".directory"): continue filepath = os.path.join(subject_path, filename) im = cv2.imread(os.path.join(subject_path, filename), cv2.IMREAD_GRAYSCALE) if (im is None): print ("image " + filepath + " is none") # resize to given size (if given) if (sz is not None): im = cv2.resize(im, sz) X.append(np.asarray(im, dtype=np.uint8)) y.append(c) except IOError as (errno, strerror): print ("I/O error({0}): {1}".format(errno, strerror)) except: print ("Unexpected error:", sys.exc_info()[0]) raise c = c+1 return [X,y] if __name__ == "__main__": # This is where we write the images, if an output_dir is given # in command line: out_dir = None # You'll need at least a path to your image data, please see # the tutorial coming with this source code on how to prepare # your image data: if len(sys.argv) < 2: print ("USAGE: facerec_demo.py </path/to/images> [</path/to/store/images/at>]") sys.exit() # Now read in the image data. This must be a valid path! [X,y] = read_images(sys.argv[1]) # Convert labels to 32bit integers. This is a workaround for 64bit machines, # because the labels will truncated else. This will be fixed in code as # soon as possible, so Python users don't need to know about this. # Thanks to Leo Dirac for reporting: y = np.asarray(y, dtype=np.int32) # If a out_dir is given, set it: if len(sys.argv) == 3: out_dir = sys.argv[2] # Create the Eigenfaces model. We are going to use the default # parameters for this simple example, please read the documentation # for thresholding: model = cv2.face.createEigenFaceRecognizer() # Read # Learn the model. Remember our function returns Python lists, # so we use np.asarray to turn them into NumPy lists to make # the OpenCV wrapper happy: model.train(np.asarray(X), np.asarray(y)) # We now get a prediction from the model! In reality you # should always use unseen images for testing your model. # But so many people were confused, when I sliced an image # off in the C++ version, so I am just using an image we # have trained with. # # model.predict is going to return the predicted label and # the associated confidence: [p_label, p_confidence] = model.predict(np.asarray(X[0])) # Print it: print ("Predicted label = %d (confidence=%.2f)" % (p_label, p_confidence)) # Cool! Finally we'll plot the Eigenfaces, because that's # what most people read in the papers are keen to see. # # Just like in C++ you have access to all model internal # data, because the cv::FaceRecognizer is a cv::Algorithm. # # You can see the available parameters with getParams(): print (model.getParams()) # Now let's get some data: mean = model.getMat("mean") eigenvectors = model.getMat("eigenvectors") # We'll save the mean, by first normalizing it: mean_norm = normalize(mean, 0, 255, dtype=np.uint8) mean_resized = mean_norm.reshape(X[0].shape) if out_dir is None: cv2.imshow("mean", mean_resized) else: cv2.imwrite("%s/mean.png" % (out_dir), mean_resized) # Turn the first (at most) 16 eigenvectors into grayscale # images. You could also use cv::normalize here, but sticking # to NumPy is much easier for now. # Note: eigenvectors are stored by column: for i in xrange(min(len(X), 16)): eigenvector_i = eigenvectors[:,i].reshape(X[0].shape) eigenvector_i_norm = normalize(eigenvector_i, 0, 255, dtype=np.uint8) # Show or save the images: if out_dir is None: cv2.imshow("%s/eigenface_%d" % (out_dir,i), eigenvector_i_norm) else: cv2.imwrite("%s/eigenface_%d.png" % (out_dir,i), eigenvector_i_norm) # Show the images: if out_dir is None: cv2.waitKey(0) ```
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