主要为大家详细介绍了python实现人脸识别经典算法，特征脸法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

使用face_recognition实现人脸检测、人脸关键点检测、人脸识别。压缩包中包含ipynb文件和图片素材，上传到python.jupyter.vip就能运行，也可以在自己电脑搭建jupyter环境运行。 使用face_recognition实现人脸检测、人脸关键点检测、人脸识别。压缩包中包含ipynb文件和图片素材，上传到python.jupyter.vip就能运行，也可以在自己电脑搭建jupyter环境运行。 使用face_recognition实现人脸检测、人脸关键点检测、人脸识别。压缩包中包含ipynb文件和图片素材，上传到python.jupyter.vip就能运行，也可以在自己电脑搭建jupyter环境运行。

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。

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

python实现人脸识别系统

近来想要做一做人脸识别相关的内容，主要是想集成一个系统，看到opencv已经集成了三种性能较好的算法，但是还是想自己动手试一下，毕竟算法都比较初级。 操作环境：python2.7 第三方库：opencv for python、numpy 第一种比较经典的算法就是特征脸法，本质上其实就是PCA降维，这种算法的基本思路是，把二维的图像先灰度化，转化为一通道的图像，之后再把它首尾相接转化为一个列向量，假设图像大小是20*20的，那么这个向量就是400维，理论上讲组织成一个向量，就可以应用任何机器学习算法了，但是维度太高算法复杂度也会随之升高，所以需要使用PCA算法降维，然后使用简单排序或者KNN都可

人脸识别 利用opencv + keras + python实现人脸识别系统 代码结构 data retreiving -+ | +cut_files.py <-- 删除冗余的训练图片素材 | +get_images.py <-- 获取不同人名对应的图片，并将其保存 | +get_names.py <-- 获取当前女优排名的名字 list | +googl_api.py <-- 通过 Google API 获取图片 |

使用face_recognition实现人脸检测、人脸关键点检测、人脸识别。压缩包中包含ipynb文件和图片素材，上传到python.jupyter.vip就能运行，也可以在自己电脑搭建jupyter环境运行。

视觉处理，opencv+python3.6人脸识别代码，自己录制视频，检测出人脸，并保存视频，学习使用

主要为大家详细介绍了face++与python实现人脸识别签到（考勤）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