为什么face_recognition模块在Python语言中不能工作？
为什么face_recognition模块在Python语言中不能工作？
提问于 2020-12-05 13:32:37
我正在用Python编写一个人脸识别脚本。我正在使用Python语言中的face_recognition模块。但是当我运行代码时，我得到的输出是：
Please install `face_recognition_models` with this command before using `face_recognition`:
pip install git+https://github.com/ageitgey/face_recognition_models
Process finished with exit code 0我运行了它建议的命令，并且我还安装了'face_recognition_models‘。但是它仍然要求我安装这个模块。你能帮帮忙吗？
这是我的代码：
import numpy as np
import face_recognition as fr
import cv2
video_capture = cv2.VideoCapture(0)
my_image = fr.load_image_file("face.jpg")
my_face_encoding = fr.face_encodings(bruno_image)[0]
known_face_encondings = [my_face_encoding]
known_face_names = ["Adrian"]
while True:
ret, frame = video_capture.read()
rgb_frame = frame[:, :, ::-1]
face_locations = fr.face_locations(rgb_frame)
face_encodings = fr.face_encodings(rgb_frame, face_locations)
for (top, right, bottom, left), face_encoding in zip(face_locations, face_encodings):
matches = fr.compare_faces(known_face_encondings, face_encoding)
name = "Unknown"
face_distances = fr.face_distance(known_face_encondings, face_encoding)
best_match_index = np.argmin(face_distances)
if matches[best_match_index]:
name = known_face_names[best_match_index]
cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
cv2.rectangle(frame, (left, bottom - 35), (right, bottom), (0, 0, 255), cv2.FILLED)
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), font, 1.0, (255, 255, 255), 1)
cv2.imshow('Webcam_facerecognition', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2020-12-06 18:56:35
如果你想要deepface，那么这可以通过几行代码来处理。此外，它是基于keras的库。这就是为什么，它很容易安装和运行。另一方面，face_recognition主要是基于dlib的，安装和运行都比较困难。
在这里，您需要将扩展名为.jpg或.png的面部图像存储在c:/文件夹中。
#!pip install deepface
from deepface import DeepFace
DeepFace.stream(db_path = "C:/facial_database", model_name = 'Facenet')页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/65154110
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