이제 얼굴 인식의 작동 방식에 대한 기본적인 이해를 통해 잘 알려진 Python 라이브러리를 사용하여 자체 얼굴 인식 알고리즘을 빌드해 보겠습니다. 따라서 몇 줄의 코드만으로 얼굴 감지를 시작했습니다. 여기에서 openCV를 사용하여 얼굴 인식 모델을 만들어 특정 인물과 관련된 이름 및 기타 정보를 예측할 수 있습니다. 이 블로그는이 놀라운 프로그램 언어 파이썬을 사용하여 멋진 무언가를 구축하고자하는 초보자를위한 것입니다. 얼굴 인식 시스템은 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 사람의 얼굴에 대한 구체적인 세부 사항을 선택합니다. 턱의 눈이나 모양 사이의 거리와 같은 이러한 세부 사항은 수학적 표현으로 변환되고 얼굴 인식 데이터베이스에서 수집 된 다른 얼굴의 데이터와 비교됩니다. 특정 얼굴에 대한 데이터를 얼굴 템플릿이라고 하며 한 얼굴을 다른 얼굴과 구별하는 데 사용할 수 있는 특정 세부 사항만 포함하도록 설계되었기 때문에 사진과 구별됩니다. OpenCV-파이썬은 맥 OS, 리눅스, 윈도우와 같은 모든 주요 플랫폼을 지원합니다. 그것은 다음과 같은 방법 중 하나에 설치될 수 있습니다: 먼저 그 목적을 위해 라즈베리 파이를 사용 하 여 계획 하지만 라즈베리 파이에 대 한 귀하의 블로그 게시물을 읽은 후 (매우 느린 것), 그 목적을 위해 만 내 노트북을 사용 하 여 계획. 지금은이 프로젝트에 대한 카메라를 구입해야, 당신은 나에게 내 요구를 충족하고 파이썬과 OpenCV와 호환 될 것입니다 좋은 카메라를 제안 할 수 있습니까? 이 기사에서는 Python 및 오픈 소스 라이브러리 OpenCV를 사용하여 얼굴 인식을 시작하는 놀라 울 정도로 간단한 방법을 살펴보겠습니다.

참고 : PDB 파이썬 디버거는 카운트 사전의 값을 확인하는 데 사용되었다. PDB 사용은 이 블로그 게시물의 범위를 벗어납니다. 그러나 Python 문서 페이지에서 사용하는 방법을 발견 할 수 있습니다. 세계에서 가장 간단한 얼굴 인식 라이브러리를 통해 Python 또는 명령줄에서 얼굴을 인식하고 조작할 수 있습니다. 파이썬의 face_recognition 라이브러리는 많은 수의 작업을 수행 할 수 있습니다 : 2. 파이썬을위한 비공식 사전 제작 된 OpenCV 패키지. 참고: 다음 설치의 경우 파이썬 가상 환경을 사용하는 경우 파이썬 가상 환경에 있는지 확인합니다. 프로젝트를 격리하기 위한 가상 환경을 적극 권장합니다 . 당신은 내 OpenCV 설치 가이드를 따라 한 경우 (및 설치 virtualenv + virtualenvwrapper) 당신은 dlib 및 face_인식을 설치하기 전에 워크 온 명령을 사용할 수 있습니다 .

Scroll Up