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隨著深度學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展，人臉識(shí)別成為最受關(guān)注的研究領(lǐng)域之一。它可以應(yīng)用于門(mén)禁、認(rèn)證以及人臉檢測(cè)等任務(wù)。本文將介紹如何使用dlib庫(kù)在linux系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)高效的人臉識(shí)別。
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Dlib是一個(gè)開(kāi)源的機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)庫(kù)，可以用于圖像處理、人臉識(shí)別等任務(wù)。它包含一個(gè)先進(jìn)的人臉識(shí)別庫(kù)，可以用于實(shí)現(xiàn)高效的人臉識(shí)別。
要開(kāi)始使用dlib，首先需要在Linux系統(tǒng)上安裝dlib庫(kù)。首先，我們打開(kāi)終端，并使用命令“git clone https://github.com/davisking/dlib.git”安裝dlib庫(kù)，然后在dlib文件夾中使用“cmake”構(gòu)建文件，最后使用“make”和“make install”命令安裝dlib。
接下來(lái)，我們需要從面部圖像中檢測(cè)人臉?？梢允褂胐lib的“face_recognition”模塊的“face_landmarks”函數(shù)來(lái)檢測(cè)人臉特征點(diǎn)。位置標(biāo)記的代碼如下：
“`python
import dlib
import cv2
#加載圖片
image=cv2.imread(‘./face.jpg’)
#實(shí)例化一個(gè)檢測(cè)器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
#用檢測(cè)器檢測(cè)圖片中的人臉
faces = detector(image)
#循環(huán)檢測(cè)圖片中的每一張臉
for face in faces:
#檢測(cè)臉部特征
landmarks = predictor(image, face)
#標(biāo)記臉部特征坐標(biāo)
for i in range(landmarks.num_parts):
x=landmarks.part(i).x
y=landmarks.part(i).y
cv2.circle(image,(x,y),2,(0,255,255),-1)
#顯示最終結(jié)果
cv2.imshow(‘result’, image)
cv2.waitKey(0)
最后，可以使用dlib的“face_recognition”模塊的“compare_faces”函數(shù)來(lái)比較兩張人臉圖片是否為同一個(gè)人。它可以檢測(cè)出存在或者不存在以及更多詳細(xì)的細(xì)節(jié)。示例代碼如下：
```python
import dlib
import cv2
#加載圖片
image1=cv2.imread('./face1.jpg')
image2=cv2.imread('./face2.jpg')
#實(shí)例化一個(gè)檢測(cè)器和特征預(yù)測(cè)器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
# 用檢測(cè)器檢測(cè)圖片中的人臉
face1 = detector(image1, 1)
face2 = detector(image2， 1)
#檢測(cè)出臉部特征
landmarks1 = predictor(image1, face1[0])
landmarks2 = predictor(image2, face2[0])
#使用compare face比較兩張臉部圖片
if face_recognition.compare_faces([landmarks1], [landmarks2], tolerance=0.5):
print('兩張臉相同')
else:
print('兩張臉不相同')
以上就是如何使用dlib在Linux系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)高效的人臉識(shí)別的介紹，dlib庫(kù)的靈活性可以用來(lái)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的人臉識(shí)別，只要會(huì)用代碼就能實(shí)現(xiàn)十分方便快捷的人臉識(shí)別系統(tǒng)。
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本文名稱：利用dlib在Linux系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)高效人臉識(shí)別（dliblinux）
文章來(lái)源：http://m.5511xx.com/article/coieoih.html
