最近想做一个有关人脸识别的项目，想先用face_recognition试试手，毕竟是号称最简单的人脸识别库了，但是在安装的时候会有各种报错，间断性的忙活了两天，终于搞定了，记一篇笔记以供后来者。 首先说一下我的环境，目前我使用的是Anaconda3和pycharm。 主要参考了这篇博文： python—–windows下安装face_recognition库 一、安装visual Studio 首先安装一个VisualStudio，后期编译dlib什么的需要这个环境。 可以通过这个链接直达官网 VIsualStudio官网 在官网点击安装，下下来一个VisualStudio Installer

最后更改 新许可证Apache 2.0代替GPLv3 添加了新的参数“批处理大小”-在多个连续帧上同时检测。 它可以在功能强大的GPU上提高处理速度。 适用于Darknet和TensorRT后端，但可能会增加一些延迟 新影片！ 使用YOLO v4进行车速计算（感谢 ） YOLO v4迈向ADAS的第一步 多目标（多个对象）跟踪器 1.可以使用具有不同的detectorType值的功能创建对象检测器： 1.1。 根据背景扣除：内置Vibe（跟踪：: Motion_VIBE），SuBSENSE（跟踪：: Motion_SuBSENSE）和LOBSTER（跟踪：: Motion_LOBSTER）； 来自MOG2（tracking :: Motion_MOG2）； MOG（跟踪:: Motion_MOG），GMG（跟踪:: Motion_GMG），并从CNT（跟踪:: Motion_CNT

ESP32-CAM的Alexa人脸识别 基于ESP32-CAM的人脸识别解决方案，可触发Alexa例程。 该存储库的目的是基于ESP32-CAM识别出的人脸来启动Alexa服务中的例程。 它基于此存储库： : 我对代码进行了几处更改： 代码中的其他注释。 在camera_index.h中使用可读HTML / Javascript代码（使更改内容更容易）。 更改了Javascript代码，使其也可以与Safari Web客户端（已删除的音频界面）一起使用。 允许通过和不通过Web套接字连接客户端的情况下进行人脸检测。 添加了根证书和代码以请求每个可识别面Kong的URL。 使用内置的LED来显示是否检测到脸部，并提供额外的光线以更好地进行检测。 封闭的内存泄漏可释放使用的缓冲区。 可在找到有关Espressiv的ESP-Face组件的背景信息。 通常，人脸识别过程

人脸识别 这个python程序可以识别你的脸！ 该程序只需要每个人的一张照片即可识别他们。 将您的照片添加到“ Images directory或者您可以在PC的任何位置使用any other floders 。 运行main.py文件。 运行main.py ，将要求您输入path 。 您应该输入正确的路径，否则程序将终止。 您使用的图像应具有适当的名称，例如： yourname.jpg/png因为该程序将文件名假定为该person's name 。 如果一切正常，这将打开您的webcam 。 一旦检测到您的脸，就会出现一个绿色的边界框，以及您在jpg / png文件中使用的名称。 此外，您的姓名也会与时间一起显示在终端中。 要停止程序，请在终端中按ctrl+C 可以使用任何中断程序执行的命令。 要求 使用的库： 库是一部分库。 但是某些wheel version需要

使用奇异值分解的人脸识别。 该识别算法使用基本对象识别方法，即奇异值分解。 使用SVD函数，您可以训练自己的图像并在该图像上执行SVD，然后可以对SVD函数返回的U（特征脸）向量进行一些数学运算测试。 面部图像的数据集在“ dataimage”中。 该代码显示在face_recognition.py文件中。 测试图像位于test_img文件夹中。达到的准确度为85％。

人脸识别与检测 人脸识别与检测。含数据集和源代码。 这里一共包含6个.py文件。 get_my_faces.py调用摄像头获取用户的人脸图片，作为数据存储到my_faces文件夹中去。最终就是要从众多人脸图片中，识别出用户。 set_other_faces.py从人脸数据集中获取图片，进行进行预处理，之后存入other_faces文件夹中去。 Functions.py存储的是处理图片数据时用到的函数，包括getPaddingSize（）和readData（）。 预先图片的时候，需要放置周围进行填充，调用函数getPaddingSize（）可以得到，对于一张图片，上下左右分别需要补充多少行或多少列。 函数readData（）从文件夹my_faces和other_faces中读取数据图片，并进行填充，然后添加到imgs列表中去；并根据图片所在的文件夹给图片添加标签，添加到实验室列表中去。

Pro-face触摸屏使用以太网连接西门子PLC的详细说明，中文PDF手册。

Extended Yale Face Database B 是灰度图人脸图像数据集，包含 28 个人，在 9 种不同的姿势和 64 种不同的拍摄参数下，总共 16128 张人脸图像。.

包含文件如下： 20180402-114759.pb model-20180402-114759.ckpt-275.data-00000-of-00001 model-20180402-114759.ckpt-275.index model-20180402-114759.meta 2.2_2_进程调度的时机、切换与过程、方式（免费赠送）

darknet_face_with_landmark 更新 torch版本： 借鉴AlexeyAB大神的 做适量修改，用于人脸检测以及关键点检测,支持ncnn推理 实现的功能 添加关键点检测分支，使用wing loss 添加 hswish,hsigmode 激活函数 Installation Clone and install git clone 使用scripts/retinaface2yololandmark.py脚本将retinaface的标记文件转为yolo的格式使用 其他编译训练都和原版darknet相同 测试 ./darknet detector test ./data/face.data ./cfg/mbv2_yolov3_face.cfg ./models/mbv2_yolov3_face_final.weights ./test_imgs/input/se