离线识别率高达 99% 的 Python 人脸识别系统，开源~("开源Python人脸识别系统：离线识别率高达99%")

原创

ithorizon 7个月前 (10-19) 阅读数 28 #后端开发

开源Python人脸识别系统：离线识别率高达99%

引言

随着人工智能技术的逐步发展中，人脸识别技术已经成为了众多应用场景中的热门技术。如今，一款离线识别率高达99%的Python人脸识别系统已经开源，为开发者提供了强势的工具。本文将为您详细介绍这款开源人脸识别系统的特点、安装和使用方法。

一、系统特点

这款开源Python人脸识别系统具有以下特点：

离线识别率高达99%

基于深度学习技术，性能稳定

拥护多种人脸检测算法

拥护多种人脸识别算法

跨平台，可运行在Windows、Linux、macOS等操作系统上

二、安装与配置

以下是安装与配置该系统的步骤：

1. 安装Python环境

确保您的系统中已安装Python 3.6及以上版本。如果未安装，请访问Python官网下载并安装。

2. 安装依靠库

在命令行中运行以下命令安装依靠库：

pip install numpy opencv-python torch torchvision

3. 下载预训练模型

将预训练模型下载到本地，具体命令如下：

wget https://github.com/deepinsight/insightface/releases/download/v2.0/arcface_model_v2.zip

unzip arcface_model_v2.zip

三、使用方法

以下是该系统的基本使用方法：

1. 人脸检测

使用以下代码进行人脸检测：


import cv2
import sys
def detect_face(image_path):
    img = cv2.imread(image_path)
    detector = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
    faces = detector.detectMultiScale(img, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
    cv2.imshow('img', img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
if __name__ == '__main__':
    image_path = sys.argv[1]
    detect_face(image_path)

2. 人脸识别

使用以下代码进行人脸识别：


import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
import numpy as np
def recognize_face(image_path, model_path):
    model = torch.load(model_path)
    model.eval()
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize((112, 112)),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])
    ])
    img = Image.open(image_path)
    img = transform(img).unsqueeze(0)
    with torch.no_grad():
        output = model(img)
        _, predicted = torch.max(output, 1)
    print('Predicted:', predicted.item())
if __name__ == '__main__':
    image_path = sys.argv[1]
    model_path = sys.argv[2]
    recognize_face(image_path, model_path)