人工智能 deepface 换脸技术 学习
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人工智能 deepface 换脸技术 学习

cby
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2021-12-30 / 0 评论 / 842 阅读 / 正在检测是否收录...
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介绍

Deepface是一个轻量级的python人脸识别和人脸属性分析(年龄、性别、情感和种族)框架。它是一种混合人脸识别框架缠绕状态的最先进的模型:VGG-Face,Google FaceNet,OpenFace,Facebook DeepFace,DeepID,ArcFace和Dlib。那些模型已经达到并通过了人类水平的准确性。该库主要基于 TensorFlow 和 Keras。

环境准备与安装

项目地址:

https://github.com/serengil/deepface

pycharm环境下载:

https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows

conda虚拟环境:

https://www.anaconda.com/products/individual

数据集:

https://github.com/serengil/deepface_models/releases/download/v1.0/vgg_face_weights.h5

https://github.com/serengil/deepface_models/releases/download/v1.0/facial_expression_model_weights.h5

https://github.com/serengil/deepface_models/releases/download/v1.0/age_model_weights.h5

https://github.com/serengil/deepface_models/releases/download/v1.0/gender_model_weights.h5

https://github.com/serengil/deepface_models/releases/download/v1.0/race_model_single_batch.h5

创建项目

使用打开项目目录后,创建时使用conda的Python 3.9虚拟环境

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安装pip依赖

创建完成后,在cmd中查看现有的虚拟环境,并进入刚刚创建的虚拟环境

conda env list

activate pythonProject

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进入环境后在进行安装pip所需依赖,并使用国内源进行安装实现下载加速

pip install deepface -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

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使用

面部验证

此功能验证同一人或不同人员的面部对。它期望精确的图像路径作为输入。也欢迎通过笨重或基于 64 编码的图像。

cd C:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\tests\dataset

from deepface import DeepFace
result = DeepFace.verify(img1_path = "img1.jpg", img2_path = "img2.jpg")

会自动下载数据集,若无法下载数据集

可以提前下载好数据集,放入到 C:\Users\Administrator.deepface\weights\ 目录下

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面部属性分析

Deepface还配备了一个强大的面部属性分析模块,包括年龄,性别,面部表情(包括愤怒,恐惧,中性,悲伤,厌恶,快乐和惊喜)和种族(包括亚洲,白人,中东,印度,拉丁和黑色)预测。

from deepface import DeepFace
obj = DeepFace.analyze(img_path = "img4.jpg", actions = ['age', 'gender', 'race', 'emotion'])

会自动下载数据集,若无法下载数据集

可以提前下载好数据集,放入到 C:\Users\Administrator.deepface\weights\ 目录下

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