【深度学习帮程序员“防”老板?露脸就发短信,10行python人脸报警】
现在一个攻城狮就能搞定人脸的深度学习算法,这要多感谢国外开源框架,虽然达不到旷世face++和诸多人脸公司的深度,但是实际应用已经没有太大压力。下图就是tensorflow写的人脸5点定位加情绪测试。
前不久网络上爆红某公司,一人脸识别开发师用摄像头识别老板,当老板靠进自己的工位的时候,电脑自动切换到自己工作时的界面。
WTF?
你还在以为这个梗是网上造谣的?
还在以为人脸识别技术实现特别复杂、高大上?
NO!你OUT了,今天小编用最最简单易懂的代码讲解,给大家带来这款防火、防盗、防老板的终极利器——
项目地址:BossComming
项目目标:
- 识别特定人物,并通过手机信息的方式提示你:你的老板来啦!
项目环境介绍:
- Python 3.3+或Python 2.7(本教程用6版本)
- Windows 7或MacOS,以及Linux等系统
- 一个摄像头和IDLE集成系统(PyCharm)
下载完Python3.6,并配置相关的系统环境,按win键+R键输入cmd,
打开命令提示符,输入命令安装一下依赖:
- pip3 install face_recognition
- pip3install jpush
代码讲解:
下载本教程的项目,我们开始逐条代码的讲解人脸识别代码,保证在各位吃瓜群众“深入”到人工智能领域的教程当中。
- video_capture = cv2.VideoCapture(0)
- # Load a sample picture and learn how to recognize it.
- obama_image = face_recognition.load_image_file(“BOSS2.bmp”)
- obama_face_encoding = face_recognition.face_encodings(obama_image)[0]
- whileTrue:
- ret, frame = video_capture.read()
- face_locations = face_recognition.face_locations(frame)
- face_encodings = face_recognition.face_encodings(frame, face_locations)
其中cv2.VideoCapture函数定义摄像头对象,0为第一个摄像头,一般为笔记本内置摄像头。
face_recognition.load_image_file:读取项目下的图片文件
face_recognition.face_encodings:对图片进行编码
while True:进入死循环
video_capture.read:是一个返回当前帧的函数,它能返回两个参数,ret和frame
- 第一个参数是bool型的ret,其值为True或False,代表有没有读到图片
- 第二个参数是frame,是当前截取一帧的图片。
face_recognition.face_locations(frame):获取视频流帧,识别人脸
face_recognition.face_encodings(frame, face_locations):对视频流进行编码
本章基本讲解了bosscoming这个有意思项目的整体框架和实现。更多细节请关注我们,将在后面文章呈现,或者在加入人工智能社群:搜索(TensorFlow机器学习angtk),认清我们标志就是了!。这里有更多案例,更多朋友啊。也可以跟小编直接交流。另外也可以点击左下角:了解更多,通过我们网站了解更多!