本文实例为大家分享了python利用Opencv实现人脸识别功能的具体代码，供大家参考，具体内容如下
首先：需要在在自己本地安装opencv具体步骤可以问度娘
如果从事于开发中的话建议用第三方的人脸识别（推荐阿里）
1、视频流中进行人脸识别
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import sys
from PIL import Image
def CatchUsbVideo(window_name, camera_idx):
cv2.namedWindow(window_name)
# 视频来源，可以来自一段已存好的视频，也可以直接来自USB摄像
2023-04-21 23:32:30
68KB
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建议先看说明：https://blog.csdn.net/qq_33789001/article/details/129622266
在抖音上玩的猫脸特效完全可以通过制作猫脸的贴图的效果来模仿它的效果。于是收集了很多贴图，加上我的超低的ps技术处理后，实现了这个算是换脸功能相对完善的工程。
这里基于mind-ar-js-master\examples\face-tracking\example1.html案例修改而来，主要是将部分托管在cdn服务器的脚本库进行了本地化关联（解决加载太慢的问题）和然后UI上新增了各个面部贴图的小图按钮，通过点击对应面部贴图按钮后切换对应的效果。
我这里采用直接修改网页地址的face参数进行切换面部贴图效果，然后在网页加载场景创建的时候先解析face参数，没有face参数则直接使用默认面部贴图，加载贴图，创建faceMesh，并设置材质贴图。这一步主要就是找素材，然后将素材和标准的人脸模型可视化uv贴图进行脸部的贴合，详情的说明建议看前言中的博客内容。手机上不能使用该功能成功的问题依然存在。
2023-04-19 11:59:12
48.25MB
考试、学习、练习、竞赛、职业测评、每日一题、绩效考核、最基本的办公功能（新闻、论坛、在线调查）等多功能为一体
2023-02-23 11:36:22
81.04MB
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使用dlib的shape_predictor_68_face_landmarks模型，进行眨眼+张嘴的活体检测。包含face_recognition库各种功能是使用样例
使用dilb、face_recognition库实现，眨眼+张嘴的活体检测、和人脸识别功能。包含摄像头和视频
里面涉及到的 video\face13.mp4 的视频，可以自己录制个视频进行测试，我这边把视频给删除了
2023-01-04 14:50:56
226.08MB
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1.下载
https://trackingjs.com/
2.运行例子
纳总一下
发现效果
里面的代码为
<!doctype html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>tracking.js - face hello world</title>
<link rel="stylesheet" href="assets/demo.css" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >
[removed]</scrip
2022-09-07 10:14:07
160KB
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主要为大家详细介绍了python利用Opencv实现人脸识别功能，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2022-07-08 16:37:49
64KB
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期末和舍友们一块做的小项目，代码参考了网上的代码和图片资源。此次上传的资源包括源码，ppt，需求功能说明书，概要设计说明书和MySQL数据库脚本。
注：登录注册功能需要连接MySQL数据库。资源中还包含baidu人脸识别教学（pdf）。
2022-07-06 21:05:37
11.77MB
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