使用Python比较两张人脸图像并获得准确度

2024-04-21 23:04

本文主要是介绍使用Python比较两张人脸图像并获得准确度,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

使用 Python、OpenCV 和人脸识别模块比较两张图像并获得这些图像之间的准确度水平。

一、原理

使用Face Recognition python 模块来获取两张图像的128 个面部编码,并比较这些编码。比较结果返回 True 或 False。如果结果为True ,那么两个图像将是相同的。如果是False,则两个图像将不相同。

二、128 种面部编码

仅当比较结果返回 True 值时,才会打印准确度级别。

三、实现

首先在conda中或终端安装需要的模块

pip install opencv-python
pip install face-recognition

安装后导入模块

创建一个名为 find_face_encodings(image_path) 的新函数,它获取图像位置(路径)并返回 128 个面部编码,这在比较图像时非常有用。

find_face_encodings(image_path) 函数将使用 OpenCV 模块,从我们作为参数传递的路径中读取图像,然后返回使用 face_recognition 模块中的 face_encodings() 函数获得的 128 个人脸编码。使用两个不同的图像路径调用 find_face_encodings(image_path) 函数,并将其存储在两个不同的变量中,image_1和image_2

import cv2
import face_recognition
def find_face_encodings(image_path):# reading imageimage = cv2.imread(image_path)# get face encodings from the imageface_enc = face_recognition.face_encodings(image)# return face encodingsreturn face_enc[0]
# getting face encodings for first image
image_1 = find_face_encodings("image_1.jpg")# getting face encodings for second image
image_2  = find_face_encodings("image_2.jpg")

现在,我们可以使用编码执行比较和查找这些图像的准确性等操作。

  • 比较将通过使用 face_recognition 中的 compare_faces() 函数来完成。

  • 通过找到 100 和 face_distance 之间的差异来确定准确性。

# checking both images are same
is_same = face_recognition.compare_faces([image_1], image_2)[0]
print(f"Is Same: {is_same}")
if is_same:# finding the distance level between imagesdistance = face_recognition.face_distance([image_1], image_2)distance = round(distance[0] * 100)# calcuating accuracy level between imagesaccuracy = 100 - round(distance)print("The images are same")print(f"Accuracy Level: {accuracy}%")
else:print("The images are not same")

参考链接:https://blog.csdn.net/woshicver/article/details/12860789

这篇关于使用Python比较两张人脸图像并获得准确度的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/924258

相关文章

Java学习手册之Filter和Listener使用方法

《Java学习手册之Filter和Listener使用方法》:本文主要介绍Java学习手册之Filter和Listener使用方法的相关资料,Filter是一种拦截器,可以在请求到达Servl... 目录一、Filter(过滤器)1. Filter 的工作原理2. Filter 的配置与使用二、Listen

Pandas使用AdaBoost进行分类的实现

《Pandas使用AdaBoost进行分类的实现》Pandas和AdaBoost分类算法,可以高效地进行数据预处理和分类任务,本文主要介绍了Pandas使用AdaBoost进行分类的实现,具有一定的参... 目录什么是 AdaBoost?使用 AdaBoost 的步骤安装必要的库步骤一:数据准备步骤二:模型

使用Pandas进行均值填充的实现

《使用Pandas进行均值填充的实现》缺失数据(NaN值)是一个常见的问题,我们可以通过多种方法来处理缺失数据,其中一种常用的方法是均值填充,本文主要介绍了使用Pandas进行均值填充的实现,感兴趣的... 目录什么是均值填充?为什么选择均值填充?均值填充的步骤实际代码示例总结在数据分析和处理过程中,缺失数

如何使用 Python 读取 Excel 数据

《如何使用Python读取Excel数据》:本文主要介绍使用Python读取Excel数据的详细教程,通过pandas和openpyxl,你可以轻松读取Excel文件,并进行各种数据处理操... 目录使用 python 读取 Excel 数据的详细教程1. 安装必要的依赖2. 读取 Excel 文件3. 读

Python的time模块一些常用功能(各种与时间相关的函数)

《Python的time模块一些常用功能(各种与时间相关的函数)》Python的time模块提供了各种与时间相关的函数,包括获取当前时间、处理时间间隔、执行时间测量等,:本文主要介绍Python的... 目录1. 获取当前时间2. 时间格式化3. 延时执行4. 时间戳运算5. 计算代码执行时间6. 转换为指

利用Python调试串口的示例代码

《利用Python调试串口的示例代码》在嵌入式开发、物联网设备调试过程中,串口通信是最基础的调试手段本文将带你用Python+ttkbootstrap打造一款高颜值、多功能的串口调试助手,需要的可以了... 目录概述:为什么需要专业的串口调试工具项目架构设计1.1 技术栈选型1.2 关键类说明1.3 线程模

Python ZIP文件操作技巧详解

《PythonZIP文件操作技巧详解》在数据处理和系统开发中,ZIP文件操作是开发者必须掌握的核心技能,Python标准库提供的zipfile模块以简洁的API和跨平台特性,成为处理ZIP文件的首选... 目录一、ZIP文件操作基础三板斧1.1 创建压缩包1.2 解压操作1.3 文件遍历与信息获取二、进阶技

Python Transformers库(NLP处理库)案例代码讲解

《PythonTransformers库(NLP处理库)案例代码讲解》本文介绍transformers库的全面讲解,包含基础知识、高级用法、案例代码及学习路径,内容经过组织,适合不同阶段的学习者,对... 目录一、基础知识1. Transformers 库简介2. 安装与环境配置3. 快速上手示例二、核心模

解决Maven项目idea找不到本地仓库jar包问题以及使用mvn install:install-file

《解决Maven项目idea找不到本地仓库jar包问题以及使用mvninstall:install-file》:本文主要介绍解决Maven项目idea找不到本地仓库jar包问题以及使用mvnin... 目录Maven项目idea找不到本地仓库jar包以及使用mvn install:install-file基

Python正则表达式语法及re模块中的常用函数详解

《Python正则表达式语法及re模块中的常用函数详解》这篇文章主要给大家介绍了关于Python正则表达式语法及re模块中常用函数的相关资料,正则表达式是一种强大的字符串处理工具,可以用于匹配、切分、... 目录概念、作用和步骤语法re模块中的常用函数总结 概念、作用和步骤概念: 本身也是一个字符串,其中