代码拉取完成，页面将自动刷新
该示例演示了Gen2 Pipeline Builder运行的人face detection network ,head posture estimation network 和 face recognition network
运行 face-detection-retail-0004 模型以检测图像中的面部并截取面部图像。
运行 head-pose-estimation-adas-0001模型以检测头部倾斜角度并调整头部姿势。
运行 face-recognition-mobilefacenet-arcface.blob 模型以识别人脸。
1.购买DepthAI模型(请参见 shop.luxonis.com) 2. 安装依赖
python3 -m pip install -r requirements.txt
用法: main.py [-h] [-nd] [-cam] [-vid VIDEO]
可选参数:
-h, --help 显示此帮助消息并退出
-nd, --no-debug 阻止调试输出
-cam, --camera 使用DepthAI 4K RGB相机进行推理(与-vid冲突)
-vid VIDEO, --video VIDEO
用于推理的视频文件的路径(与-cam冲突)
-db, --databases 保存数据(仅在运行识别网络时使用)
-n NAME, --name NAME NAME数据名称(与-db一起使用)[可选]
与视频文件一起使用并建立人脸数据库
python main.py -db -n <name> -vid <path>
要与DepthAI 4K RGB相机一起使用，请改用
python main.py -db -n <name> -cam
要与视频文件一起使用，请使用以下参数运行脚本
python main.py -vid <path>
要与DepthAI 4K RGB相机一起使用，请改用
python main.py -cam
按“ q”退出程序。
此处可能存在不合适展示的内容，页面不予展示。您可通过相关编辑功能自查并修改。
如您确认内容无涉及 不当用语 / 纯广告导流 / 暴力 / 低俗色情 / 侵权 / 盗版 / 虚假 / 无价值内容或违法国家有关法律法规的内容，可点击提交进行申诉，我们将尽快为您处理。
马建仓 AI 助手