基于Open cv 实现的人脸识别 论文和代码

基于Open cv 实现的人脸识别，内包括Py代码和自己写的课程项目论文。绝对良心啊。可用于课程项目参考。

# USAGE
# python encode_faces.py --dataset dataset --encodings encodings.pickle

# import the necessary packages
from imutils import paths
import face_recognition
import argparse
import pickle
import cv2
import os

#construct the argument parser and parse the arguments
ap = argparse.ArgumentParser（）
ap.add_argument（“-i“ “--dataset“ required=True
	help=“path to input directory of faces + images“）
ap.add_argument（“-e“ “--encodings“ required=True
	help=“path to serialized db of facial encodings“）
ap.add_argument（“-d“ “--detection-method“ type=str default=“cnn“
	help=“face detection model to use: either ‘hog‘ or ‘cnn‘“）
args = vars（ap.parse_args（））

# grab the paths to the input images in our dataset
print（“[INFO] quantifying faces...“）
imagePaths = list（paths.list_images（args[“dataset“]））

# initialize the list of known encodings and known names
knownEncodings = []
knownNames = []

# loop over the image paths
for （i imagePath） in enumerate（imagePaths）:
	# extract the person name from the image path
	print（“[INFO] processing image {}/{}“.format（i + 1
		len（imagePaths）））
	name = imagePath.split（os.path.sep）[-2]

	# load the input image and convert it from RGB （OpenCV ordering）
	# to dlib ordering （RGB）
	image = cv2.imread（imagePath）
	rgb = cv2.cvtColor（image cv2.COLOR_BGR2RGB）

	# detect the （x y）-coordinates of the bounding boxes
	# corresponding to each face in the input image
	boxes = face_recognition.face_locations（rgb
		model=args[“detection_method“]）

	# compute the facial embedding for the face
	encodings = face_recognition.face_encodings（rgb boxes）

	# loop over the encodings
	for encoding in encodings:
		# add each encoding + name to our set of known names and
		# encodings
		knownEncodings.append（encoding）
		knownNames.append（name）

# dump the facial encodings + names to disk
print（“[INFO] serializing encodings...“）
data = {“encodings“: knownEncodings “names“: knownNames}
f = open（args[“encodings“] “wb“）
f.write（pickle.dumps（data））
f.close（）

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2020-05-22 23:31  论文和代码\
     文件     1581217  2020-05-22 23:31  论文和代码\A Overview of Face Recogition.doc
     目录           0  2018-12-04 09:37  论文和代码\源代码\
     目录           0  2018-12-04 09:37  论文和代码\源代码\face-recognition-opencv\
     文件        1092  2018-12-02 11:39  论文和代码\源代码\face-recognition-opencv\README.txt
     目录           0  2018-12-04 09:37  论文和代码\源代码\face-recognition-opencv\dataset\
     目录           0  2018-12-04 09:37  论文和代码\源代码\face-recognition-opencv\dataset\JIONG_HE\
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     文件       21525  2018-11-30 23:05  论文和代码\源代码\face-recognition-opencv\dataset\JIONG_HE\2.jpeg
     文件       59573  2018-11-30 23:06  论文和代码\源代码\face-recognition-opencv\dataset\JIONG_HE\3.jpeg
     文件       10598  2018-11-30 23:06  论文和代码\源代码\face-recognition-opencv\dataset\JIONG_HE\4.jpeg
     文件       24323  2018-11-30 23:06  论文和代码\源代码\face-recognition-opencv\dataset\JIONG_HE\5.jpeg
     文件       24675  2018-11-30 23:06  论文和代码\源代码\face-recognition-opencv\dataset\JIONG_HE\6.jpeg
     文件       25800  2018-11-30 23:06  论文和代码\源代码\face-recognition-opencv\dataset\JIONG_HE\7.jpeg
     文件       21265  2018-11-30 23:07  论文和代码\源代码\face-recognition-opencv\dataset\JIONG_HE\8.jpeg
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     文件      258112  2018-11-30 23:04  论文和代码\源代码\face-recognition-opencv\dataset\JUNKAI_WANG\3.jpeg
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     文件       29822  2018-11-30 23:03  论文和代码\源代码\face-recognition-opencv\dataset\ROY_WANG\4.jpeg
     文件       18540  2018-11-30 23:03  论文和代码\源代码\face-recognition-opencv\dataset\ROY_WANG\5.jpeg
     文件       31380  2018-11-30 23:03  论文和代码\源代码\face-recognition-opencv\dataset\ROY_WANG\6.jpeg
............此处省略18个文件信息