基于卷积神经网络的人脸识别. 完整代码 可直接运行 我们整个人脸识别系统总共分为 5 个部分：图像采集、人脸检测、数据整理、卷积神经网络的构建和训练、人脸实时识别。 3.1 图像采集 在卷积神经网络训练之前，首先得有数据。我们通过 opencv 调用电脑摄像头拍取约 10 个人的人脸照片，每人拍 600 张。为拍照的 10 个人分别建立一个文件夹，并将其所拍照片统一放置该文件夹中，文件夹以起名字拼音命名，最后将这 10 个文件夹统一放置于一个总文件夹中，并以“faceImages”命名。示意图如下：

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CompreFace是一项免费的人脸识别服务，无需事先具备机器学习技能，即可轻松集成到任何系统中。 CompreFace-Exa

一般dlib模块安装可能会出现失败，个人使用的是python3.9，在学习人脸识别需要安装到dlib，也出现了安装失败的情况，官网资源也不好找，这里做一个留存，文件包括了3.8版本和3.9版本对应的dlib模块资源。

很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。其实如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。

windows 环境下python安装dlib必须先安装cmake，以及boost

，tkinter，人脸识别，python，opencv，带登陆注册功能。

Python调用OpenCV实现人脸识别，供大家参考，具体内容如下 硬件环境： Win10 64位 软件环境： Python版本：2.7.3 IDE：JetBrains PyCharm 2016.3.2 Python库： 1.1) opencv-python(3.2.0.6) 搭建过程： OpenCV Python库： 1. PyCharm的插件源中选择opencv-python(3.2.0.6)库安装 题外话：Python入门Tips PS1：如何安装whl文件 1.先安装PIP 2.CMD命令进入D:\Python27\Scripts里面后再执行PIP命令安装pip install

实现流程 从摄像头获取视频流，并转换为一帧一帧的图像，然后将图像信息传递给opencv这个工具库处理，返回灰度图像（就像你使用本地静态图片一样） 程序启动后，根据监听器信息，使用一个while循环，不断的加载视频图像，然后返回给opencv工具呈现图像信息。 创建一个键盘事件监听，按下”d”键，则开始执行面部匹配，并进行面具加载（这个过程是动态的，你可以随时移动）。 面部匹配使用Dlib中的人脸检测算法来查看是否有人脸存在。如果有，它将为每个人脸创建一个结束位置，眼镜和烟卷会移动到那里结束。 然后我们需要缩放和旋转我们的眼镜以适合每个人的脸。我们将使用从Dlib的68点模型返回的点集来找到眼

下午的时候，配好了OpenCV的Python环境，OpenCV的Python环境搭建。于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别，如下文。 必备知识 Haar-like 通俗的来讲，就是作为人脸特征即可。 Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。 opencv api 要想使用opencv，就必须先知道其能干什么，怎么做。于是API的重要性便体现出来了。就本例而言，使用到的函数很少，也就普通的读取图片，灰度转换，显示图像，简单的编辑图像罢了。 如下： 读取图片 只需要给出待操