Python人脸识别

#头文件:
import cv2 as cv
import numpy as np
import os
from PIL import Image
import xlsxwriter
import psutil
import time
#人脸录入
def get_image_name(name):
name_map = {f.split('.')[1]:int(f.split('.')[0]) for f in os.listdir("./picture")}
if not name_map:
name_number = 1
elif name in name_map:
name_number = name_map[name]
else:
name_number = max(name_map.values()) + 1
return './picture/' + str(name_number) + "." + name + '.jpg'
def save_face(faces,img,name):
if len(faces) == 0:
print("没有检测到人脸,请调整")
return
if len(faces) >1:
print("检测到多个人脸")
return
x,y,w,h = faces[0]
cv.imwrite(get_image_name(name),img[y:y+h,x:x+w])
print("录上了")
def img_extract_faces(img):
gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
face_classifier = cv.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_alt2.xml')
return face_classifier.detectMultiScale(gray, 1.1, 5), gray
def main():
cap = cv.VideoCapture(0)
if not cap.isOpened():
print('连接失败')
name = input("what is your name? ")
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
print("读帧失败")
break
#检测并提取人脸信息
faces, gray = img_extract_faces(frame)
for x, y, w, h in faces:
cv.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), thickness=2)
cv.imshow("还好我拼命护住了脸,英俊的相貌才得以保存", frame)
k = cv.waitKey(1)
if k == ord('s'):
save_face(faces, gray, name)
elif k == ord('q'):
break
cap.release()
cv.destroyAllWindows()
main()
#训练数据
faces_list = []
labels = []
def main():
for f in os.listdir('./picture'):
img = cv.imread(os.path.join('./picture',f), 0)
face_classifier = cv.CascadeClassifier(r'E:\Users\liufugui\PycharmProjects\pythonProject4\venv\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_alt2.xml')
faces = face_classifier.detectMultiScale(img)
if len(faces) == 0:
continue
x, y, w, h = faces[0]
faces_list.append(img[y:y+h, x:x+w])
labels.append(int(f.split('.')[0]))
recognizer = cv.face.LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.train(faces_list, np.array(labels))
recognizer.write('train.yml')
main()
#人脸识别
def main():
cap = cv.VideoCapture(0)
if not cap.isOpened():
print('连接失败')
name_map = {int(f.split('.')[0]) : f.split('.')[1] for f in os.listdir("./picture")}
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
print("读帧失败")
break
gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
recognizer = cv.face.LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.read('train.yml')
face_classifier = cv.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_alt2.xml')
faces = face_classifier.detectMultiScale(gray)
for (x, y, w, h) in faces:
img_id, confidence = recognizer.predict(gray[y:y + h, x:x + w])
if confidence > 75:
name = '未识别'
else:
name = name_map[img_id]
cv.putText(
img=frame, org=(x, y), text=name,
fontFace=cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, fontScale=0.75, color=(0, 255, 0), thickness=1
)
cv.circle(
img=frame, center=(x + w // 2, y + h // 2), radius=w//2,
color=(255, 0, 0), thickness=1
)
cv.imshow("还好我拼命护住了脸,英俊的相貌才得以保存", frame)
if cv.waitKey(1) == ord('q'):
break
cap.release()
cv.destroyAllWindows()
main()
相关文章:

Python人脸识别
#头文件:import cv2 as cvimport numpy as npimport osfrom PIL import Imageimport xlsxwriterimport psutilimport time#人脸录入def get_image_name(name):name_map {f.split(.)[1]:int(f.split(.)[0]) for f in os.listdir("./picture")}if not name…...

我用Python写了一个下载网站所有内容的软件,可见即可下,室友表示非常好用
Python 写一个下载网站内容的GUI工具,所有内容都能下载,真的太方便了!前言本次要实现的功能效果展示代码实战获取数据GUI部分最后前言 哈喽大家好,我是轻松。 今天我们分享一个用Python写下载视频弹幕评论的代码。 之前自游写了…...

【M365运维】扩充OneDrive存储空间
【问题】E3,E5等订阅许可下,默认的OneDrive存储空间为 1TB,满了之后该如何扩充?【解决】1.运行Powershell2. 链接到Sharepoint Online: Connect-SPOSerivce -url https://<这里通常是公司名>-admin.sharepoint.com3. 定义三个扩充空间时…...
hashcat(爆破工具,支持GPU,精)
目录 简介 分类 参数 -m hash的类型 -a 攻击方式 掩码 使用方法 字典破解 简介 虽然John the R...
【机器学习】什么是监督学习、半监督学习、无监督学习、自监督学习以及弱监督学习
监督学习(Supervised Learning):利用大量的标注数据来训练模型,模型最终学习到输入与输出标签之间的相关性。半监督学习(Semi- supervised Learning):利用少量有标签数据和大量无标签数据来训练…...

HashiCorp packer 制作AWS AMI镜像示例
准备工作 验证AWS 可以先手动启动一个EC2实例验证自己创建的VPC, subnet, internet gateway 和routetable等, 确保实例创建后不会出现连接不上的情况. 可以按照下面的链接配置避免连接超时 https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/AWSEC2/latest/UserGuide/TroubleshootingInstan…...
【java基础】根据泛型动态构造jackson的TypeReference(json反序列化为带泛型的类的对象)
根据泛型动态构造jackson的TypeReference引出问题使用TypeReference反序列化的例子根据泛型动态构造TypeReference带泛型的类如何表示?完成HttpClient的实现引出问题 将json字符串反序列化为带泛型的类的对象怎么操作?怎么根据TypeReference<List<…...

为什么VMware会给我多创建了两个网络呢?Windows和Linux为什么可以彼此ping的通呢
为什么VMware会给我多创建了两个网络呢?Windows和Linux为什么可以彼此ping的通呢 文章目录为什么VMware会给我多创建了两个网络呢?Windows和Linux为什么可以彼此ping的通呢桥接模式ANT模式(VMnet8)仅主机模式(VMnet1&a…...

服务器带宽承载多少人同时访问计算方法-浏览器中查看当前网页所有资源数据大小-客服系统高并发承载人数【唯一客服】...
浏览器中怎么查看当前网页所有资源的数据大小 在开发者工具的“网络”选项卡中,可以看到所有请求和响应的详细信息,包括每个资源的大小。如果需要查看网页所有资源的总大小,可以按照以下步骤操作: 打开要查看的网页。打开开发者工…...

给新手----编译VSOMEIP保姆级别教程
前言:当你学习了SOMEIP理论基础后,一定很希望上手实操一波吧,本文档以SOMEIP协议里比较成熟的VSOMEIP开源框架为例,带你从0到1实现开源框架的下载到上手,坐稳啦,开车!!!&…...
MarkDown设置上下标
上标:$a^{2-5}$ 下标:$a_{n-1}$显示:结果 上标:a2−5a^{2-5}a2−5 下标:an−1a_{n-1}an−1 如果上下标中需要多个显示,需要用{}括起来,否则就像下面一样 上标:$a^2-5$ 下标&…...

Python批量爬取游戏卡牌信息
文章目录前言一、需求二、分析三、处理四、运行结果前言 本系列文章来源于真实的需求本系列文章你来提我来做本系列文章仅供学习参考阅读人群:有Python基础、Scrapy框架基础 一、需求 全站爬取游戏卡牌信息 二、分析 查看网页源代码,图片资源是否存在…...

什么是PCB走线的3W原则
在设计PCB的时候我们会经常说到3W原则, 它指的是两个PCB走线它们的中心间距不小于3倍线宽,这个W就是PCB走线的宽度。这样做的目的主要是为了减小走线1和走线2之间的串扰,一般对于时钟信号,复位信号等一些关键信号需要遵循3W原则。…...
计算机网络面试总结
计算机网络 1.计算机网络 2.计算机网络拓扑结构 3.计算机网络覆盖 4.时延 5.交换技术 6.单工、半双工、全双工 7.OSI模型 8.TCP/IP模型 9.物理层有哪些设备 10.数据链路层介质访问控制 11.数据链路层有哪些设备 12.数据链路层流量控制 13.数据链路层的三个基本问题和解决方法 1…...

VsCode SSH远程连接服务器【内网穿透公网连接】
文章目录1.前言2.VS code的安装和设置2.1 VS code的下载安装2.2 OpenSSH的启用2.3 为VS code配置ssh2.4 局域网内测试VS code的ssh连接2.5 Cpolar下载安装3.Cpolar端口设置3.1 Cpolar云端设置3.2 Cpolar本地设置4.公网访问测试5.结语1.前言 记得笔者小时候看电视,看…...

十八、动画与canvas
1.RequestAnimationFrame 早期定时动画 setTimeout和setInterval不能保证时间精度,第二个参数只能保证何时将代码添加到浏览器的任务队列 requestAnimationFrame(cb)的cb在浏览器重绘屏幕前调用 function updateProgress(){const div document.getElementById(d…...

自动化测试学习-Day4-selenium的安装和8种定位方法
哈喽,大家好! 本人21年毕业,软件工程专业,毕业后一直从事金融行业的软件测试。 希望大家一起见证一名卑微测试的成长之路。 目录 一、环境准备 1.浏览器下载 2.浏览器驱动下载 3.下载selenium 二、Selenium定位元素的8种方法…...

【Kubernetes】第二十五篇 - 布署 nodejs 后端项目(下)
一,前言 上一篇,介绍了部署后端项目之前,需要的准备的相关配置信息; 本篇,创建 Deployment、Service 完成后端项目布署; 二,解决 jenkins 安全问题 构建 docker 镜像之后,登录 do…...

贪心算法之区间问题总结
一、跳跃游戏跳跃游戏类的问题,不关心每一步怎么跳,只需要关心最大覆盖范围这里注意i是在当前最大可覆盖范围内遍历,如{2,1,0,1},就是在0~2范围内遍历,千万不能0~numsSize-1范围内遍历!!&#x…...

无线WiFi安全渗透与攻防(七)之WIFI07-WEP-wifite自动化渗透WEP加密
WIFI07-WEP-wifite自动化渗透WEP加密 1.wifite介绍 wifite是一款自动化wep、wpa以及wps破解工具,不支持windows和osx。wifite的特点是可以同时攻击多个采用wep和wpa加密的网络。wifite只需简单的配置即可自动化运行,期间无需人工干预。 目前支持任何li…...

日语AI面试高效通关秘籍:专业解读与青柚面试智能助攻
在如今就业市场竞争日益激烈的背景下,越来越多的求职者将目光投向了日本及中日双语岗位。但是,一场日语面试往往让许多人感到步履维艰。你是否也曾因为面试官抛出的“刁钻问题”而心生畏惧?面对生疏的日语交流环境,即便提前恶补了…...
css3笔记 (1) 自用
outline: none 用于移除元素获得焦点时默认的轮廓线 broder:0 用于移除边框 font-size:0 用于设置字体不显示 list-style: none 消除<li> 标签默认样式 margin: xx auto 版心居中 width:100% 通栏 vertical-align 作用于行内元素 / 表格单元格ÿ…...

第 86 场周赛:矩阵中的幻方、钥匙和房间、将数组拆分成斐波那契序列、猜猜这个单词
Q1、[中等] 矩阵中的幻方 1、题目描述 3 x 3 的幻方是一个填充有 从 1 到 9 的不同数字的 3 x 3 矩阵,其中每行,每列以及两条对角线上的各数之和都相等。 给定一个由整数组成的row x col 的 grid,其中有多少个 3 3 的 “幻方” 子矩阵&am…...
Hive 存储格式深度解析:从 TextFile 到 ORC,如何选对数据存储方案?
在大数据处理领域,Hive 作为 Hadoop 生态中重要的数据仓库工具,其存储格式的选择直接影响数据存储成本、查询效率和计算资源消耗。面对 TextFile、SequenceFile、Parquet、RCFile、ORC 等多种存储格式,很多开发者常常陷入选择困境。本文将从底…...

华硕a豆14 Air香氛版,美学与科技的馨香融合
在快节奏的现代生活中,我们渴望一个能激发创想、愉悦感官的工作与生活伙伴,它不仅是冰冷的科技工具,更能触动我们内心深处的细腻情感。正是在这样的期许下,华硕a豆14 Air香氛版翩然而至,它以一种前所未有的方式&#x…...

Docker 本地安装 mysql 数据库
Docker: Accelerated Container Application Development 下载对应操作系统版本的 docker ;并安装。 基础操作不再赘述。 打开 macOS 终端,开始 docker 安装mysql之旅 第一步 docker search mysql 》〉docker search mysql NAME DE…...

RabbitMQ入门4.1.0版本(基于java、SpringBoot操作)
RabbitMQ 一、RabbitMQ概述 RabbitMQ RabbitMQ最初由LShift和CohesiveFT于2007年开发,后来由Pivotal Software Inc.(现为VMware子公司)接管。RabbitMQ 是一个开源的消息代理和队列服务器,用 Erlang 语言编写。广泛应用于各种分布…...
LOOI机器人的技术实现解析:从手势识别到边缘检测
LOOI机器人作为一款创新的AI硬件产品,通过将智能手机转变为具有情感交互能力的桌面机器人,展示了前沿AI技术与传统硬件设计的完美结合。作为AI与玩具领域的专家,我将全面解析LOOI的技术实现架构,特别是其手势识别、物体识别和环境…...

sshd代码修改banner
sshd服务连接之后会收到字符串: SSH-2.0-OpenSSH_9.5 容易被hacker识别此服务为sshd服务。 是否可以通过修改此banner达到让人无法识别此服务的目的呢? 不能。因为这是写的SSH的协议中的。 也就是协议规定了banner必须这么写。 SSH- 开头,…...

STM32标准库-ADC数模转换器
文章目录 一、ADC1.1简介1. 2逐次逼近型ADC1.3ADC框图1.4ADC基本结构1.4.1 信号 “上车点”:输入模块(GPIO、温度、V_REFINT)1.4.2 信号 “调度站”:多路开关1.4.3 信号 “加工厂”:ADC 转换器(规则组 注入…...