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『开发技术』Windows极简安装使用face_recognition实现人脸识别
face_recognition是一个强大的人脸识别开源项目,提供全面的别源开发文档和应用案例,尤其适合树莓派系统。识别该库基于业内领先的项目C++开源库dlib中的深度学习模型,通过Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试,人人脸极域电子源码准确率达到.%。脸识然而,别源对于儿童和亚洲人脸的识别识别准确度有待提升。
在Windows系统上安装和使用face_recognition时,项目会遇到一些问题。人人脸首先,脸识2020年bc源码论坛确保已安装dlib及其Python绑定。别源对于macOS或Ubuntu用户,识别可直接通过pip安装face_recognition。项目遇到问题时,可以使用Adam Geitgey大神提供的Ubuntu虚拟机镜像文件,该镜像内已包含face_recognition项目。对于Mac或Linux用户,修改pip源为清华镜像后,使用pip安装即可。在Mac或Linux系统上安装时,若遇到dlib编译问题,SVN源码怎么拷贝出来可在安装face_recognition前通过命令行指定gcc和g++的位置,解决编译错误。
在Windows系统上安装face_recognition较为复杂,一些大神提供了安装指南。首先,安装dlib及其Python绑定,随后使用特定版本的pip(如dlib==.7.0)安装face_recognition。安装时可能需要额外安装CMake,具体步骤请自行查询。
face_recognition库基于dlib封装了多种常用的人脸识别算法。以下为两个常用示例:
1. 人脸检测
人脸检测算法负责定位人脸在图像中的电视源码输出到功放位置。通过face_recognition库,可以轻松检测并识别出图像中的人脸。
2. 人脸比对(识别)
人脸比对算法通过比较两张人脸的特征,判断其是否为同一人。该过程涉及到提取人脸特征、计算特征相似度(或距离)并设定阈值,以判断是否为同一身份。
使用face_recognition进行人脸比对的代码示例:
代码一:两张刘亦菲照片,输出 [True],表示为同一人。
代码二:刘亦菲与郭富城的saas淘客系统源码照片,输出 [False],表示为不同人。
支持人脸识别!在NAS上使用Docker部署神级相册管理工具『PhotoPrism』
支持人脸识别!在NAS上使用Docker部署神级相册管理工具『PhotoPrism』
在工作场景中,我使用一台公司配发的工作专用手机,上面存储有工作相关文件、单据以及清单等资料,为了确保数据安全,我选择将这些资料备份到NAS中。然而,由于NAS的相册管理功能与我私人手机的生活相册绑定,我决定在NAS上安装一款第三方相册管理工具——PhotoPrism。
PhotoPrism是一款开源的照片管理软件,基于Go语言和Google TensorFlow开发,支持Linux、Windows和macOS等操作系统。其功能包括智能搜索、面部识别、地图视图、重复检测等,并可根据照片元数据进行分类和标签。官方网站和Demo页面提供了详细的使用指南和功能演示。
部署过程如下:
1. 通过SSH终端连接NAS,以管理员权限操作。
2. 使用Docker命令创建并运行PhotoPrism容器,确保配置参数正确。
3. 完成容器部署后,通过浏览器访问NAS的本地IP和端口号(例如:pose.yml文件,修改应用与数据库密码。将该文件置于指定目录。使用docker-compose up -d命令启动服务。确保系统已安装docker,如未安装可参照centos7教程。默认端口为,需在宝塔面板中开放此端口。通过浏览器访问如..1.:完成部署。
Photoprism的一大优势在于其地图显示功能,它能直观展示照片的地理分布,前提是照片中包含GPS信息。若信息缺失,可通过工具补全。
为了确保照片的安全性,本节探讨了低成本“两地三中心”备份策略。首先在Linux NAS上安装syncthing,同步photoprism照片目录至另一台Windows机器,并通过和彩云同步盘实现双备份。具体步骤包括:
在Linux NAS上安装syncthing,设置同步目录。在Windows机器上安装syncthing,通过设备ID建立同步关系。安装和彩云客户端,将syncthing备份目录设置为自同步目录。完成配置后,照片将通过syncting同步至Windows机器与和彩云,实现多层备份。
若不依赖云盘,通过syncthing直接备份至和彩云也是可行的。选择和彩云作为备份选项,因其为移动号码用户提供了1T免费空间,并且不设限速,适合低成本备份策略。