推荐｜基于Python的人脸识别库，离线识别率高达99.38%！

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原文该项目是要构建一款免费、开源、实时、离线的网络 app，支持组织者使用人脸识别技术或二维码识别所有受邀人员。有了世界上最简单的人脸识别库，使用 Python 或命令行，即可识别和控制人脸。该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准（Labeled Faces in the Wild benchmark）上的准确率高达 99.38%。这也提供了一个简单的 face_recognition 命令行工具，你可以打开命令行中任意图像文件夹，进行人脸识别！

1.找出下面图片中所有的人脸：

import face_recognitionimage = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg")face_locations = face_recognition.face_locations(image)

找到并勾勒出每个人的眼睛、鼻子、嘴和下巴特征

import face_recognitionimage = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg")face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(image)

找出脸部特征对很多重要的事情都非常有用。也可以用它来做一些「蠢事」，比如美图：

识别图片中的人脸

import face_recognitionknown_image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg")unknown_image = face_recognition.load_image_file("unknown.jpg")biden_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0]unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]results = face_recognition.compare_faces([biden_encoding], unknown_encoding)

你甚至可以使用该库和其他的 Python 库执行实时人脸识别：

代码示例：https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/facerec_from_webcam_faster.py

安装说明：

• Python 3+ 或 Python 2.7
  

• macOS 或 Linux (Windows 未测试)
  

• 还可在树莓派 2+上运行（按照具体指令来安装运行：https://gist.github.com/ageitgey/1ac8dbe8572f3f533df6269dab35df65）
  

• 预配置的 VM 图像同样可用。

使用pin3从pypi安装这一模块：

pip3 install face_recognition

重要提示：pip 尝试编译 dlib 依赖时很可能会遇到一些问题。如果遇到问题，前往该地址（https://gist.github.com/ageitgey/629d75c1baac34dfa5ca2a1928a7aeaf）从来源（而不是 pip）中安装 dlib，从而修复该错误。

手动安装 dlib 后，再次运行 pip3 install face_recognition，完成安装。

如果安装方面还有问题，你还可以试试预配置的 VM（https://medium.com/@ageitgey/try-deep-learning-in-python-now-with-a-fully-pre-configured-vm-1d97d4c3e9b）

原文：https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition

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