# face_recognition

**Repository Path**: lzd19/face_recognition

## Basic Information

- **Project Name**: face_recognition
- **Description**: 一个基于opencv的人脸识别项目
- **Primary Language**: Python
- **License**: MulanPSL-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2021-10-18
- **Last Updated**: 2022-05-27

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# face_recognition
<h1>这是两个基于opencv的人脸识别项目</h1>

<h3>人脸识别项目一：face_text_over.py</h3>
<div>在使用这个人脸识别功能之前，你需要安装能够运行该项目的环境</div>
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<div>pip install opencv-python</div>
<div>pip install opencv-contrib-python</div>
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<div>该项目下载到本地后需要在face-train-over.py的同级文件夹创建一个img的文件夹用于存放照片(当然了，你也可以创建其他名字的文件夹，只不过可能要修改某些地方)</div>
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<div>关于opencv：这是一个是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法（最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖），它的底层源码使用c++开发，不过它提供了有python的
api接口</div>
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<div>本项目只是提供了非常简单的人脸识别功能，包括人脸的存取，训练，与检测,  如果对您有帮助请点个   小星星   ,如在使用的过程中遇到一些bug，欢迎issues!!!!我会不断地对问题进行改进...</div>
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<div>项目参考文献1：OpenCV中文官方文档http://www.woshicver.com/</div>
<div>项目参考文献2：使用OpenCV和Python进行人脸识别https://www.cnblogs.com/zhuifeng-mayi/p/9171383.html</div>
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<div>注：假如导入的照片已经拥有一定的数量，可以选择注释掉倒数第二行的  Get_img(data)  只进行人脸识别判断而不重新进行人脸保存</div>
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<h3>人脸识别项目2：face_add_pac.py</h3>
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<div>该人脸识别实现的的功能较为复杂，使用了pca降维，交叉验证（当时我还加了神经网络）
与SVC支持向量机的算法操作，只不过得出来的预测结果比现在的低很多，就移除了这些算法</div>
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<div>使用该项目需要注意的是最后两个函数的使用：如果选择不注释的话就会启动录制人脸进行保存，
最后一个函数的参数是你要进行识别的人脸图片，由于技术原因，我暂时在这个项目上无法做到
实时的开启摄像头且对人脸进行预测，因为这个项目跟上面一个是有点区别的</div>
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<div>对了，还要注意77行的遍历范围，在进行图片录入的时候，可以进行修改数字，以便于遍历到你的
图片文件对他进行操作！！！</div>