一款入门级的人脸、视频、文字检测以及识别的项目.
功能
- 人脸检测、识别(图片、视频)
- 轮廓标识
- 头像合成(给人戴帽子)
- 数字化妆(画口红、眉毛、眼睛等)
- 性别识别
- 表情识别(生气、厌恶、恐惧、开心、难过、惊喜、平静等七种情绪)
- 视频对象提取
- 图片修复(可用于水印去除)
- 图片自动上色
- 眼动追踪(待完善)
- 换脸(待完善)
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开发环境
- Windows 10(x64)
- Python 3.6.4
- OpenCV 3.4.1
- Dlib 19.8.1
- face_recognition 1.2.2
- keras 2.1.6
- tensorflow 1.8.0
- Tesseract OCR 4.0.0-beta.1
教程
其他教程
技术方案
技术实现方案介绍
人脸识别:OpenCV / Dlib
人脸检测:face_recognition
性别识别:keras + tensorflow
文字识别:Tesseract OCR
from https://github.com/vipstone/faceai
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基于OpenCV的视频人脸识别
face_recognition_py
本项目基于OpenCV使用Haar级联与dlib库进行人脸检测及实时跟踪,应用LBPH算法开发了一个功能相对完整的人脸识别系统。系统采用sqlite3进行序列化数据存储,能够对陌生人脸闯入进行报警,并拥有基于PyQt5设计的GUI实现。
系统预览
核心框架
人脸采集
数据管理
如何运行?
以下操作基于Anaconda3环境,并在Windows10 x64上测试。
克隆代码
$ git clone https://github.com/winterssy/face_recognition_py.git
$ cd face_recognition_py
创建Python虚拟环境
$ conda create -n opencv python=3.6
$ activate opencv
安装OpenCV
$ cd modules
$ pip install opencv_python-3.4.1+contrib-cp36-cp36m-win_amd64.whl
安装dlib
$ pip install dlib-19.8.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
安装其它依赖包
$ cd ..
$ pip install -r requirements.txt
运行核心框架
$ python core.py
运行人脸采集系统
$ python dataRecord.py
运行数据管理系统
$ python dataManage.py
更新
$ git pull
退出虚拟环境
$ deactivate
from https://github.com/winterssy/face_recognition_py
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