總是在科幻電影裡看到人臉識別,現在我們也可以編程來實現啦。哈哈~~
OpenCV是Intel®開源電腦視覺庫。它由一系列 C 函數和少量 C++ 類別構成,實現了圖像處理和電腦視覺方面的許多通用演算法。
OpenCV 擁有包含 300 多個C函數的跨平台的中、高層 API。它不依賴其它的外部庫——儘管也可以使用某些外部庫。它還提供了Python、Ruby、MATLAB等語言的接口,實現了圖像處理和計算機視覺方
面的許多通用演算法。
所以整體來說OpenCV的人臉偵測功能在是很不錯的。
效果圖如下:
下面我們就用python + OpenCV實現人臉辨識。
開發運作環境:
Centos5.5
OpenCV
python2.7
PIL
下面上程式碼:
#!/usr/bin/python
# -TF- coding: 8* face_detect.py
# Face Detection using OpenCV. Based on sample code from:
# http://www.pythontab.com
# Usage: python face_detect.com
# Usage: python face_detect.openpy
對應組件
from opencv.cv import *
from opencv.highgui import *
#引入PIL庫
from PIL import Image, ImageDraw
from math 度模式,以便找到人臉位置
grayscale = cvCreateImage(cvSize(image.width, image.height), 8, 1)
cvCvtColor(image, grayscale,
cvCvtColor(image, grayscale,
cvCvtColor(image, grayscale, CV
AY) CV )
cvClearMemStorage(storage)
收到 cvSize(1,1))
faces = cvHaarDetectObjects(grayscale, cascade, storage, 1.1, 2,
CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, cvSize(20,20))
result +f.width, f.y+f.height) )
return result
def grayscale(r, g, b):
return int(r * .3 + g * .59 + bj.11)
= cvLoadImage(infile);
if image:
faces = detectObjects(image)
draw = ImageDraw.Draw(im)
for f in faces:
draw.rectangle (f, outline=(255, 0, 255))
im.save(outfile, "JPEG", quality=100)
% infile
if __name__ == "__main__":
process('input.jpg', 'output.jpg')
程式碼到此結束,上面的例子看不懂,沒關係,因為我們大量使用了庫裡面的函數和方法,如果看不懂,我們可以上網查或使用手冊,只要藉助這些看懂這段程式碼就ok,重要的是掌握其中的人臉辨識實現想法

Tomergelistsinpython,YouCanusethe操作員,estextMethod,ListComprehension,Oritertools

在Python3中,可以通過多種方法連接兩個列表:1)使用 運算符,適用於小列表,但對大列表效率低;2)使用extend方法,適用於大列表,內存效率高,但會修改原列表;3)使用*運算符,適用於合併多個列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,適用於大數據集,內存效率高。

使用join()方法是Python中從列表連接字符串最有效的方法。 1)使用join()方法高效且易讀。 2)循環使用 運算符對大列表效率低。 3)列表推導式與join()結合適用於需要轉換的場景。 4)reduce()方法適用於其他類型歸約,但對字符串連接效率低。完整句子結束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的關鍵特性包括:1.語法簡潔易懂,適合初學者;2.動態類型系統,提高開發速度;3.豐富的標準庫,支持多種任務;4.強大的社區和生態系統,提供廣泛支持;5.解釋性,適合腳本和快速原型開發;6.多範式支持,適用於各種編程風格。

Python是解釋型語言,但也包含編譯過程。 1)Python代碼先編譯成字節碼。 2)字節碼由Python虛擬機解釋執行。 3)這種混合機制使Python既靈活又高效,但執行速度不如完全編譯型語言。

UseeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.forloopsareIdealForkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLeleLoopSituationSituationsItuationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐個偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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