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隨著深度學習與計算機視覺技術的發(fā)展，人臉識別成為最受關注的研究領域之一。它可以應用于門禁、認證以及人臉檢測等任務。本文將介紹如何使用dlib庫在linux系統(tǒng)上實現高效的人臉識別。
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Dlib是一個開源的機器學習及深度學習庫，可以用于圖像處理、人臉識別等任務。它包含一個先進的人臉識別庫，可以用于實現高效的人臉識別。
要開始使用dlib，首先需要在Linux系統(tǒng)上安裝dlib庫。首先，我們打開終端，并使用命令“git clone https://github.com/davisking/dlib.git”安裝dlib庫，然后在dlib文件夾中使用“cmake”構建文件，最后使用“make”和“make install”命令安裝dlib。
接下來，我們需要從面部圖像中檢測人臉?？梢允褂胐lib的“face_recognition”模塊的“face_landmarks”函數來檢測人臉特征點。位置標記的代碼如下：
“`python
import dlib
import cv2
#加載圖片
image=cv2.imread(‘./face.jpg’)
#實例化一個檢測器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
#用檢測器檢測圖片中的人臉
faces = detector(image)
#循環(huán)檢測圖片中的每一張臉
for face in faces:
#檢測臉部特征
landmarks = predictor(image, face)
#標記臉部特征坐標
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”函數來比較兩張人臉圖片是否為同一個人。它可以檢測出存在或者不存在以及更多詳細的細節(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')
#實例化一個檢測器和特征預測器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
# 用檢測器檢測圖片中的人臉
face1 = detector(image1, 1)
face2 = detector(image2， 1)
#檢測出臉部特征
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)上實現高效的人臉識別的介紹，dlib庫的靈活性可以用來實現高質量的人臉識別，只要會用代碼就能實現十分方便快捷的人臉識別系統(tǒng)。
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標題名稱：利用dlib在Linux系統(tǒng)上實現高效人臉識別（dliblinux）
URL地址：http://m.fisionsoft.com.cn/article/coieoih.html
