python人脸识别界面开发实例

① 基于python如何建立人脸库

您好，基于Python建立人脸库的方法如下：
1. 安装Python和相关包：首先，您需要安装Python和相关的包，如OpenCV、NumPy等，以便使用Python来处理图像和视频。
2. 获取人脸数据：您需此盯要获取足够多的人脸数据，以便训练模型。
3. 提取特征：使用Python中的OpenCV库，您可以提取人脸图像中的特征，以便进行识别。
4. 训练模型：使用提取的特征，您可以训练一个机器学习森败和模型，以便识别不同的人脸。
5. 测试模型：最后，您可以使用测试数据来测试模型的准确性，以确保它能够准确地识别不同枯旁的人脸。

② 如何线上部署用python基于dlib写的人脸识别算法

python使用dlib进行人脸检测与人脸关键点标记

Dlib简介：

首先给大家介绍一下Dlib

我使用的版本是dlib-18.17,大家也可以在我这里下载：

之后进入python_examples下使用bat文件进行编译，编译需要先安装libboost-python-dev和cmake

cd to dlib-18.17/python_examples

./compile_dlib_python_mole.bat 123

之后会得到一个dlib.so，复制到dist-packages目录下即可使用

这里大家也可以直接用我编译好的.so库,但是也必须安装libboost才可以，不然python是不能调用so库的，下载地址：

将.so复制到dist-packages目录下

sudo cp dlib.so /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/1

最新的dlib18.18好像就没有这个bat文件了，取而代之的是一个setup文件，那么安装起来应该就没有这么麻烦了，大家可以去直接安装18.18，也可以直接下载复制我的.so库，这两种方法应该都不麻烦～

有时候还会需要下面这两个库，建议大家一并安装一下

9.安装skimage

sudo apt-get install python-skimage1

10.安装imtools

sudo easy_install imtools1

Dlib face landmarks Demo

环境配置结束之后，我们首先看一下dlib提供的示例程序

1.人脸检测

dlib-18.17/python_examples/face_detector.py 源程序：

#!/usr/bin/python# The contents of this file are in the public domain. See LICENSE_FOR_EXAMPLE_PROGRAMS.txt## This example program shows how to find frontal human faces in an image. In# particular, it shows how you can take a list of images from the command# line and display each on the screen with red boxes overlaid on each human# face.## The examples/faces folder contains some jpg images of people. You can run# this program on them and see the detections by executing the# following command:# ./face_detector.py ../examples/faces/*.jpg## This face detector is made using the now classic Histogram of Oriented# Gradients (HOG) feature combined with a linear classifier, an image# pyramid, and sliding window detection scheme. This type of object detector# is fairly general and capable of detecting many types of semi-rigid objects# in addition to human faces. Therefore, if you are interested in making# your own object detectors then read the train_object_detector.py example# program. ### COMPILING THE DLIB PYTHON INTERFACE# Dlib comes with a compiled python interface for python 2.7 on MS Windows. If# you are using another python version or operating system then you need to# compile the dlib python interface before you can use this file. To do this,# run compile_dlib_python_mole.bat. This should work on any operating# system so long as you have CMake and boost-python installed.# On Ubuntu, this can be done easily by running the command:# sudo apt-get install libboost-python-dev cmake## Also note that this example requires scikit-image which can be installed# via the command:# pip install -U scikit-image# Or downloaded from . import sys

import dlib

from skimage import io

detector = dlib.get_frontal_face_detector()

win = dlib.image_window()

print("a");for f in sys.argv[1:]:

print("a");

print("Processing file: {}".format(f))
img = io.imread(f)
# The 1 in the second argument indicates that we should upsample the image
# 1 time. This will make everything bigger and allow us to detect more
# faces.
dets = detector(img, 1)
print("Number of faces detected: {}".format(len(dets))) for i, d in enumerate(dets):
print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}".format(
i, d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom()))

win.clear_overlay()
win.set_image(img)
win.add_overlay(dets)
dlib.hit_enter_to_continue()# Finally, if you really want to you can ask the detector to tell you the score# for each detection. The score is bigger for more confident detections.# Also, the idx tells you which of the face sub-detectors matched. This can be# used to broadly identify faces in different orientations.if (len(sys.argv[1:]) > 0):
img = io.imread(sys.argv[1])
dets, scores, idx = detector.run(img, 1) for i, d in enumerate(dets):
print("Detection {}, score: {}, face_type:{}".format(
d, scores[i], idx[i]))5767778798081

我把源代码精简了一下，加了一下注释： face_detector0.1.py

# -*- coding: utf-8 -*-import sys

import dlib

from skimage import io#使用dlib自带的frontal_face_detector作为我们的特征提取器detector = dlib.get_frontal_face_detector()#使用dlib提供的图片窗口win = dlib.image_window()#sys.argv[]是用来获取命令行参数的，sys.argv[0]表示代码本身文件路径，所以参数从1开始向后依次获取图片路径for f in sys.argv[1:]: #输出目前处理的图片地址
print("Processing file: {}".format(f)) #使用skimage的io读取图片
img = io.imread(f) #使用detector进行人脸检测 dets为返回的结果
dets = detector(img, 1) #dets的元素个数即为脸的个数
print("Number of faces detected: {}".format(len(dets))) #使用enumerate 函数遍历序列中的元素以及它们的下标
#下标i即为人脸序号
#left：人脸左边距离图片左边界的距离 ；right：人脸右边距离图片左边界的距离
#top：人脸上边距离图片上边界的距离 ；bottom：人脸下边距离图片上边界的距离
for i, d in enumerate(dets):
print("dets{}".format(d))
print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}"
.format( i, d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom())) #也可以获取比较全面的信息，如获取人脸与detector的匹配程度
dets, scores, idx = detector.run(img, 1)
for i, d in enumerate(dets):
print("Detection {}, dets{},score: {}, face_type:{}".format( i, d, scores[i], idx[i]))

#绘制图片(dlib的ui库可以直接绘制dets)
win.set_image(img)
win.add_overlay(dets) #等待点击
dlib.hit_enter_to_continue()041424344454647484950

分别测试了一个人脸的和多个人脸的，以下是运行结果：

运行的时候把图片文件路径加到后面就好了

python face_detector0.1.py ./data/3.jpg12

一张脸的：

两张脸的：

这里可以看出侧脸与detector的匹配度要比正脸小的很多

2.人脸关键点提取

人脸检测我们使用了dlib自带的人脸检测器（detector），关键点提取需要一个特征提取器（predictor），为了构建特征提取器，预训练模型必不可少。

除了自行进行训练外，还可以使用官方提供的一个模型。该模型可从dlib sourceforge库下载：

arks.dat.bz2

也可以从我的连接下载：

这个库支持68个关键点的提取，一般来说也够用了，如果需要更多的特征点就要自己去训练了。

dlib-18.17/python_examples/face_landmark_detection.py 源程序：

#!/usr/bin/python# The contents of this file are in the public domain. See LICENSE_FOR_EXAMPLE_PROGRAMS.txt## This example program shows how to find frontal human faces in an image and# estimate their pose. The pose takes the form of 68 landmarks. These are# points on the face such as the corners of the mouth, along the eyebrows, on# the eyes, and so forth.## This face detector is made using the classic Histogram of Oriented# Gradients (HOG) feature combined with a linear

③ html如何调用python的opencv人脸识别

html嵌入python代码(python做人脸识别)
2022-07-31 14:19:00阅读 2300
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

最近闲来无事，研究研究在安卓上跑Python。

想起以前玩过的kivy技术，kivy[1]是一个跨平台的UI框架。当然对我们最有用的是，kivy可以把python代码打包成安卓App。但是由于安卓打包的工具链很长，包括android sdk打包java代码、ndk编译python、 编译各种python依赖包，经常花一整天从入门到放弃。这次使出认真研究的心态，终于找到一个解决方案，于是有了这篇文章：

•只要会python就能写安卓App，无需安卓开发基础，无需编译•手机上也有交互式python解释器，直接调试python代码•可以使用各种python库，包括numpy/opencv等机器学习包•可以与安卓接口交互，使用手机硬件，比如摄像头

那么我们就以人脸识别App为例，看看如何简单几步搞定。先看看成品的效果：


第一步：安装airport.apk

AirPort是我编译好的一个安卓App，里面包含了python解释器和一些常用的python库。

第二步：连接手机的python解释器

启动手机上的AirPort应用，就会运行python解释器。我内置了一个ssh服务器，用于调试代码非常方便。应用启动时会显示手机的ip地址。


在电脑上使用ssh命令，就可以连接到手机。

注意：确保你的手机和电脑在同一局域网中。

#在电脑上连接手机，注意这里ip需要替换成AirPort显示的ipssh -p 8000 [email protected]#输入密码meteorix

然后你就可以在手机上尽情使用python了，比如试试

>>>import os>>>os.getcwd()’/data/data/org.airtest.airport/files/app’>>>import requests>>>r = requests.get(“https://www..com”)>>>r.status_code200

第三步: 一个摄像头的App

在kivy的官方文档中，我们可以找到这样一个摄像头的example[2]

代码非常简单，Builder.load_string函数加载了一段配

④ 人脸识别为什么用python开发

可以使用OpenCV，OpenCV的人脸检测功能在一般场合还是不错的。而ubuntu正好提供了python-opencv这个包，用它可以方便地实现人脸检测的代码。

写代码之前应该先安装python-opencv：

#!/usr/bin/python
#-*-coding:UTF-8-*-

#face_detect.py

#FaceDetectionusingOpenCV.Basedonsamplecodefrom:
#http://python.pastebin.com/m76db1d6b

#Usage:pythonface_detect.py<image_file>

importsys,os
fromopencv.cvimport*
fromopencv.highguiimport*
fromPILimportImage,ImageDraw
frommathimportsqrt

defdetectObjects(image):
""""""
grayscale=cvCreateImage(cvSize(image.width,image.height),8,1)
cvCvtColor(image,grayscale,CV_BGR2GRAY)

storage=cvCreateMemStorage(0)
cvClearMemStorage(storage)
cvEqualizeHist(grayscale,grayscale)

cascade=cvLoadHaarClassifierCascade(
'/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml',
cvSize(1,1))
faces=cvHaarDetectObjects(grayscale,cascade,storage,1.1,2,
CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING,cvSize(20,20))

result=[]
forfinfaces:
result.append((f.x,f.y,f.x+f.width,f.y+f.height))

returnresult

defgrayscale(r,g,b):
returnint(r*.3+g*.59+b*.11)

defprocess(infile,outfile):

image=cvLoadImage(infile);
ifimage:
faces=detectObjects(image)

im=Image.open(infile)

iffaces:
draw=ImageDraw.Draw(im)
forfinfaces:
draw.rectangle(f,outline=(255,0,255))

im.save(outfile,"JPEG",quality=100)
else:
print"Error:cannotdetectfaceson%s"%infile

if__name__=="__main__":
process('input.jpg','output.jpg')

⑤ 有一张人脸的侧脸图像，如何用python及相关的库来计算人脸转过的角度。

这个很难办到，不过可以通过判断关键点的特点进行判断，但是准确率不高
前言
很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。
一点区分
对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有无无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。其实，人脸检测解决的问题是确定一张图上有木有人脸，而人脸识别解决的问题是这个脸是谁的。可以说人脸检测是是人识别的前期工作。今天我们要做的是人脸识别。
所用工具
Anaconda 2——Python 2
Dlib
scikit-image
Dlib
对于今天要用到的主要工具，还是有必要多说几句的。Dlib是基于现代C++的一个跨平台通用的框架，作者非常勤奋，一直在保持更新。Dlib内容涵盖机器学习、图像处理、数值算法、数据压缩等等，涉猎甚广。更重要的是，Dlib的文档非常完善，例子非常丰富。就像很多库一样，Dlib也提供了Python的接口，安装非常简单，用pip只需要一句即可：
pip install dlib
上面需要用到的scikit-image同样只是需要这么一句：
pip install scikit-image
注：如果用pip install dlib安装失败的话，那安装起来就比较麻烦了。错误提示很详细，按照错误提示一步步走就行了。

人脸识别
之所以用Dlib来实现人脸识别，是因为它已经替我们做好了绝大部分的工作，我们只需要去调用就行了。Dlib里面有人脸检测器，有训练好的人脸关键点检测器，也有训练好的人脸识别模型。今天我们主要目的是实现，而不是深究原理。感兴趣的同学可以到官网查看源码以及实现的参考文献。今天的例子既然代码不超过40行，其实是没啥难度的。有难度的东西都在源码和论文里。
首先先通过文件树看一下今天需要用到的东西：

准备了六个候选人的图片放在candidate-faces文件夹中，然后需要识别的人脸图片test.jpg。我们的工作就是要检测到test.jpg中的人脸，然后判断她到底是候选人中的谁。另外的girl-face-rec.py是我们的python脚本。shape_predictor_68_face_landmarks.dat是已经训练好的人脸关键点检测器。dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat是训练好的ResNet人脸识别模型。ResNet是何凯明在微软的时候提出的深度残差网络，获得了 ImageNet 2015 冠军，通过让网络对残差进行学习，在深度和精度上做到了比
CNN 更加强大。
1. 前期准备
shape_predictor_68_face_landmarks.dat和dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat都可以在这里找到。
然后准备几个人的人脸图片作为候选人脸，最好是正脸。放到candidate-faces文件夹中。
本文这里准备的是六张图片，如下：

她们分别是

然后准备四张需要识别的人脸图像，其实一张就够了，这里只是要看看不同的情况：

可以看到前两张和候选文件中的本人看起来还是差别不小的，第三张是候选人中的原图，第四张图片微微侧脸，而且右侧有阴影。
2.识别流程
数据准备完毕，接下来就是代码了。识别的大致流程是这样的：
3.代码
代码不做过多解释，因为已经注释的非常完善了。以下是girl-face-rec.py
# -*- coding: UTF-8 -*-
import sys,os,dlib,glob,numpy
from skimage import io
if len(sys.argv) != 5:
print "请检查参数是否正确"
exit()
# 1.人脸关键点检测器
predictor_path = sys.argv[1]
# 2.人脸识别模型
face_rec_model_path = sys.argv[2]
# 3.候选人脸文件夹
faces_folder_path = sys.argv[3]
# 4.需识别的人脸
img_path = sys.argv[4]
# 1.加载正脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# 2.加载人脸关键点检测器
sp = dlib.shape_predictor(predictor_path)
# 3. 加载人脸识别模型
facerec = dlib.face_recognition_model_v1(face_rec_model_path)
# win = dlib.image_window()
# 候选人脸描述子list
descriptors = []
# 对文件夹下的每一个人脸进行:
# 1.人脸检测
# 2.关键点检测
# 3.描述子提取
for f in glob.glob(os.path.join(faces_folder_path, "*.jpg")):
print("Processing file: {}".format(f))
img = io.imread(f)
#win.clear_overlay()
#win.set_image(img)
# 1.人脸检测
dets = detector(img, 1)
print("Number of faces detected: {}".format(len(dets)))
for k, d in enumerate(dets):
# 2.关键点检测
shape = sp(img, d)
# 画出人脸区域和和关键点
# win.clear_overlay()
# win.add_overlay(d)
# win.add_overlay(shape)
# 3.描述子提取，128D向量
face_descriptor = facerec.compute_face_descriptor(img, shape)
# 转换为numpy array
v = numpy.array(face_descriptor)
descriptors.append(v)
# 对需识别人脸进行同样处理
# 提取描述子，不再注释
img = io.imread(img_path)
dets = detector(img, 1)
dist = []
for k, d in enumerate(dets):
shape = sp(img, d)
face_descriptor = facerec.compute_face_descriptor(img, shape)
d_test = numpy.array(face_descriptor)
# 计算欧式距离
for i in descriptors:
dist_ = numpy.linalg.norm(i-d_test)
dist.append(dist_)
# 候选人名单
candidate = ['Unknown1','Unknown2','Shishi','Unknown4','Bingbing','Feifei']
# 候选人和距离组成一个dict
c_d = dict(zip(candidate,dist))
cd_sorted = sorted(c_d.iteritems(), key=lambda d:d[1])
print "\n The person is: ",cd_sorted[0][0]
dlib.hit_enter_to_continue()

4.运行结果
我们在.py所在的文件夹下打开命令行，运行如下命令
python girl-face-rec.py 1.dat 2.dat ./candidate-faecs test1.jpg
由于shape_predictor_68_face_landmarks.dat和dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat名字实在太长，所以我把它们重命名为1.dat和2.dat。
运行结果如下：
The person is Bingbing。
记忆力不好的同学可以翻上去看看test1.jpg是谁的图片。有兴趣的话可以把四张测试图片都运行下试试。
这里需要说明的是，前三张图输出结果都是非常理想的。但是第四张测试图片的输出结果是候选人4。对比一下两张图片可以很容易发现混淆的原因。
机器毕竟不是人，机器的智能还需要人来提升。
有兴趣的同学可以继续深入研究如何提升识别的准确率。比如每个人的候选图片用多张，然后对比和每个人距离的平均值之类的。全凭自己了。

⑥ 谁用过python中的第三方库face recognition

简介
该库可以通过python或者命令行即可实现人脸识别的功能。使用dlib深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准（Labeled Faces in the Wild）上的准确率为99.38%。
在github上有相关的链接和API文档。

在下方为提供的一些相关源码或是文档。当前库的版本是v0.2.0，点击docs可以查看API文档，我们可以查看一些函数相关的说明等。

安装配置
安装配置很简单，按照github上的说明一步一步来就可以了。
根据你的python版本输入指令：
pip install face_recognition11

或者
pip3 install face_recognition11

正常来说，安装过程中会出错，会在安装dlib时出错，可能报错也可能会卡在那不动。因为pip在编译dlib时会出错，所以我们需要手动编译dlib再进行安装。

按照它给出的解决办法：
1、先下载下来dlib的源码。
git clone

2、编译dlib。
cd dlib
mkdir build
cd build
cmake .. -DDLIB_USE_CUDA=0 -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1
cmake --build1234512345

3、编译并安装python的拓展包。
cd ..
python3 setup.py install --yes USE_AVX_INSTRUCTIONS --no DLIB_USE_CUDA1212

注意：这个安装步骤是默认认为没有GPU的，所以不支持cuda。
在自己手动编译了dlib后，我们可以在python中import dlib了。
之后再重新安装，就可以配置成功了。
根据你的python版本输入指令：
pip install face_recognition11

或者
pip3 install face_recognition11

安装成功之后，我们可以在python中正常import face_recognition了。

编写人脸识别程序
编写py文件：
# -*- coding: utf-8 -*-
#

# 检测人脸
import face_recognition
import cv2

# 读取图片并识别人脸
img = face_recognition.load_image_file("silicon_valley.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations(img)
print face_locations

# 调用opencv函数显示图片
img = cv2.imread("silicon_valley.jpg")
cv2.namedWindow("原图")
cv2.imshow("原图", img)

# 遍历每个人脸，并标注
faceNum = len(face_locations)
for i in range(0, faceNum):
top = face_locations[i][0]
right = face_locations[i][1]
bottom = face_locations[i][2]
left = face_locations[i][3]

start = (left, top)
end = (right, bottom)

color = (55,255,155)
thickness = 3
cv2.rectangle(img, start, end, color, thickness)

# 显示识别结果
cv2.namedWindow("识别")
cv2.imshow("识别", img)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意：这里使用了python-OpenCV，一定要配置好了opencv才能运行成功。
运行结果：
程序会读取当前目录下指定的图片，然后识别其中的人脸，并标注每个人脸。
（使用图片来自美剧硅谷）

编写人脸比对程序
首先，我在目录下放了几张图片：

这里用到的是一张乔布斯的照片和一张奥巴马的照片，和一张未知的照片。
编写程序：
# 识别图片中的人脸
import face_recognition
jobs_image = face_recognition.load_image_file("jobs.jpg");
obama_image = face_recognition.load_image_file("obama.jpg");
unknown_image = face_recognition.load_image_file("unknown.jpg");

jobs_encoding = face_recognition.face_encodings(jobs_image)[0]
obama_encoding = face_recognition.face_encodings(obama_image)[0]
unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]

results = face_recognition.compare_faces([jobs_encoding, obama_encoding], unknown_encoding )
labels = ['jobs', 'obama']

print('results:'+str(results))

for i in range(0, len(results)):
if results[i] == True:
print('The person is:'+labels[i])

运行结果：

识别出未知的那张照片是乔布斯的。
摄像头实时识别
代码：
# -*- coding: utf-8 -*-
import face_recognition
import cv2

video_capture = cv2.VideoCapture(1)

obama_img = face_recognition.load_image_file("obama.jpg")
obama_face_encoding = face_recognition.face_encodings(obama_img)[0]

face_locations = []
face_encodings = []
face_names = []
process_this_frame = True

while True:
ret, frame = video_capture.read()

small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25)

if process_this_frame:
face_locations = face_recognition.face_locations(small_frame)
face_encodings = face_recognition.face_encodings(small_frame, face_locations)

face_names = []
for face_encoding in face_encodings:
match = face_recognition.compare_faces([obama_face_encoding], face_encoding)

if match[0]:
name = "Barack"
else:
name = "unknown"

face_names.append(name)

process_this_frame = not process_this_frame

for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names):
top *= 4
right *= 4
bottom *= 4
left *= 4

cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)

cv2.rectangle(frame, (left, bottom - 35), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
cv2.putText(frame, name, (left+6, bottom-6), font, 1.0, (255, 255, 255), 1)

cv2.imshow('Video', frame)

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break

video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()5455

识别结果：
我直接在手机上网络了几张图试试，程序识别出了奥巴马。

这个库很cool啊！

⑦ 如何用pca做人脸识别 python实现

基于特征脸(PCA)的人脸识别方法
特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高败神维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法喊枯陆的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。


比如人脸灰度照片40x40=1600个像素点，用每个像素的灰度值组成的矩阵代表这个人的人脸。那么这个人人脸就要1600 个特征。拿一堆这样的样本过来做pca，抽取得到的只是在统计意义下能代表某个样本的几个特征。


人脸识别可以采用神经网 络深度学习的思路，国内的ColorReco在这边有比较多的郑顷案例。

⑧ 花了2万多买的Python70个项目，现在分享给大家，练手进厂靠它了

前言：

不管学习哪门语言都希望能做出实际的东西来，这个实际的东西当然就是项目啦，不用多说大家都知道学编程语言一定要做项目才行。

这里整理了70个Python实战项目列表，都有完整且详细的教程，你可以从中选择自己想做的项目进行参考学习练手，你也可以从中寻找灵感去做自己的项目。

1、【Python 图片转字符画】

2、【200行Python代码实现2048】

3、【Python3 实现火车票查询工具】

4、【高德API+Python解决租房问题 】

5、【Python3 色情图片识别】

6、【Python 破解验证码】

7、【Python实现简单的Web服务器】

8、【pygame开发打飞机 游戏 】

9、【Django 搭建简易博客】

10、【Python基于共现提取《釜山行》人物关系】

11、【基于scrapy爬虫的天气数据采集(python)】

12、【Flask 开发轻博客】

13、【Python3 图片隐写术】

14、【Python 实现简易 Shell】

15、【使用 Python 解数学方程】

16、【PyQt 实现简易浏览器】

17、【神经网络实现手写字符识别系统 】

18、【Python 实现简单画板】

19、【Python实现3D建模工具】

20、【NBA常规赛结果预测——利用Python进行比赛数据分析】

21、【神经网络实现人脸识别任务】

22、【Python文本解析器】

23、【Python3 & OpenCV 视频转字符动画】

24、【Python3 实现淘女郎照片爬虫 】

25、【Python3实现简单的FTP认证服务器】

26、【基于 Flask 与 MySQL 实现番剧推荐系统】

27、【Python 实现端口扫描器】

28、【使用 Python 3 编写系列实用脚本】

29、【Python 实现康威生命 游戏 】

30、【川普撞脸希拉里(基于 OpenCV 的面部特征交换) 】

31、【Python 3 实现 Markdown 解析器】

32、【Python 气象数据分析 -- 《Python 数据分析实战》】

33、【Python实现键值数据库】

34、【k-近邻算法实现手写数字识别系统】

35、【ebay在线拍卖数据分析】

36、【Python 实现英文新闻摘要自动提取 】

37、【Python实现简易局域网视频聊天工具】

38、【基于 Flask 及爬虫实现微信 娱乐 机器人】

39、【Python实现Python解释器】

40、【Python3基于Scapy实现DDos】

41、【Python 实现密码强度检测器】

42、【使用 Python 实现深度神经网络】

43、【Python实现从excel读取数据并绘制成精美图像】

44、【人机对战初体验:Python基于Pygame实现四子棋 游戏 】

45、【Python3 实现可控制肉鸡的反向Shell】

46、【Python打造漏洞扫描器 】

47、【Python应用马尔可夫链算法实现随机文本生成】

48、【数独 游戏 的Python实现与破解】

49、【使用Python定制词云】

50、【Python开发简单计算器】

51、【Python 实现 FTP 弱口令扫描器】

52、【Python实现Huffman编码解压缩文件】

53、【Python实现Zip文件的暴力破解 】

54、【Python3 智能裁切图片】

55、【Python实现网站模拟登陆】

56、【给Python3爬虫做一个界面.妹子图网实战】

57、【Python 3 实现图片转彩色字符】

58、【自联想器的 Python 实现】

59、【Python 实现简单滤镜】

60、【Flask 实现简单聊天室】

61、【基于PyQt5 实现地图中定位相片拍摄位置】

62、【Python实现模板引擎】

63、【Python实现遗传算法求解n-queens问题】

64、【Python3 实现命令行动态进度条】

65、【Python 获取挂号信息并邮件通知】

66、【Python实现java web项目远端自动化更新部署】

67、【使用 Python3 编写 Github 自动周报生成器】

68、【使用 Python 生成分形图片】

69、【Python 实现 Redis 异步客户端】

70、【Python 实现中文错别字高亮系统】

最后：

以上项目列表希望可以给你在Python学习中带来帮助~

获取方式：转发 私信“1”

⑨ 关于python人脸识别的问题

应该是没有找到分类器编码文件，把 haarcascade_frontalface_default.xml， haarcascade_eye.xml文件放到项目根目录下，再用cv.CascadeClassifier(path1)， cv.CascadeClassifier(path2)两个API导入，另python下windows的文件路径要用 \\ 或者 /

⑩ python人脸识别所用的优化算法有什么

python三步实现人脸识别

Face Recognition软件包

这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它，来管理和识别人脸。

该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法，使得识别准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了99.38%。

它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具，以便你可以用命令行对一个文件夹中的图片进行识别操作。

特性

在图片中识别人脸

找到图片中所有的人脸

这里是一个例子：