Windows環境搭建 face_recognition，dlib

文章參考：https://blog.csdn.net/hongbin_xu/article/details/76284134

文章參考：https://blog.csdn.net/weixin_40450867/article/details/81734815

文章參考：https://blog.csdn.net/esting_tang/article/details/80974330

 

該庫可以通過python或者命令行即可實現人臉識別的功能。使用dlib深度學習人臉識別技術構建，在戶外臉部檢測數據庫基准（Labeled Faces in the Wild）上的准確率為99.38%。 在github上有相關的鏈接和API文檔。

配置環境

安裝dlib

方法一

首先配置dlib

我這里有一個dlib包，鏈接：https://pan.baidu.com/s/1drnxz251fvVVc9qoh61TTg 提取碼：9pcl

下載好后運行cmd或者 pycharm的terminal 進入dlib 包所在的路徑下，運行

pip install 【所下載的包】

import dlib 

 

方法二

https://pypi.org/project/dlib/18.17.100/#downloads 找到需要的dlib版本

 

 

新版本需要自行編譯

下載好后pip install 【文件路徑】安裝

 

安裝face_recognition

直接使用 pip install 即可 我使用了 清華園的鏡像

注意：下載速度過慢會報錯

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple face_recognition

import face_recognition

 

寫一小段代碼進行驗證，我准備了四張圖片

 

import face_recognition
mayun_image = face_recognition.load_image_file("mayun.jpg");
jobs_image = face_recognition.load_image_file("jobs.jpg");
task1_image = face_recognition.load_image_file("task1.jpg");

mayun_encoding = face_recognition.face_encodings(mayun_image)[0]
jobs_encoding = face_recognition.face_encodings(jobs_image)[0]
task1_encoding = face_recognition.face_encodings(task1_image)[0]

results = face_recognition.compare_faces([mayun_encoding, jobs_encoding], task1_encoding)
labels = ['mayun', 'jobs']

print('results:'+str(results))

for i in range(0, len(results)):
    if results[i] == True:
        print('The person is:'+labels[i])

運行結果