戶外源碼

❶ 誰用過python中的第三方庫face recognition

簡介
該庫可以通過python或者命令行即可實現人臉識別的功能。使用dlib深度學習人臉識別技術構建，在戶外臉部檢測資料庫基準（Labeled Faces in the Wild）上的准確率為99.38%。
在github上有相關的鏈接和API文檔。

在下方為提供的一些相關源碼或是文檔。當前庫的版本是v0.2.0，點擊docs可以查看API文檔，我們可以查看一些函數相關的說明等。

安裝配置
安裝配置很簡單，按照github上的說明一步一步來就可以了。
根據你的python版本輸入指令：
pip install face_recognition11

或者
pip3 install face_recognition11

正常來說，安裝過程中會出錯，會在安裝dlib時出錯，可能報錯也可能會卡在那不動。因為pip在編譯dlib時會出錯，所以我們需要手動編譯dlib再進行安裝。

按照它給出的解決辦法：
1、先下載下來dlib的源碼。
git clone

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

3、編譯並安裝python的拓展包。
cd ..
python3 setup.py install --yes USE_AVX_INSTRUCTIONS --no DLIB_USE_CUDA1212

注意：這個安裝步驟是默認認為沒有GPU的，所以不支持cuda。
在自己手動編譯了dlib後，我們可以在python中import dlib了。
之後再重新安裝，就可以配置成功了。
根據你的python版本輸入指令：
pip install face_recognition11

或者
pip3 install face_recognition11

安裝成功之後，我們可以在python中正常import face_recognition了。

編寫人臉識別程序
編寫py文件：
# -*- coding: utf-8 -*-
#

# 檢測人臉
import face_recognition
import cv2

# 讀取圖片並識別人臉
img = face_recognition.load_image_file("silicon_valley.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations(img)
print face_locations

# 調用opencv函數顯示圖片
img = cv2.imread("silicon_valley.jpg")
cv2.namedWindow("原圖")
cv2.imshow("原圖", img)

# 遍歷每個人臉，並標注
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)

# 顯示識別結果
cv2.namedWindow("識別")
cv2.imshow("識別", img)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意：這里使用了python-OpenCV，一定要配置好了opencv才能運行成功。
運行結果：
程序會讀取當前目錄下指定的圖片，然後識別其中的人臉，並標注每個人臉。
（使用圖片來自美劇矽谷）

編寫人臉比對程序
首先，我在目錄下放了幾張圖片：

這里用到的是一張喬布斯的照片和一張奧巴馬的照片，和一張未知的照片。
編寫程序：
# 識別圖片中的人臉
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])

運行結果：

識別出未知的那張照片是喬布斯的。
攝像頭實時識別
代碼：
# -*- 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

識別結果：
我直接在手機上網路了幾張圖試試，程序識別出了奧巴馬。

這個庫很cool啊！

❷ 想做直播app源碼，直播間源碼應具備什麼功能

對於想要快速搭建直播平台的功能來說，利用直播間源碼來搭建是最簡單最快捷的。在挑選直播間源碼的時候，需要注意系統源碼中是不是具備運營級直播平台的功能，以及源碼是否開源，能否進行二次開源。今天給大家講解一下直播間源碼應該具備什麼運營級平台的功能。
1. 平台分類
直播平台分類多種多樣，直播間源碼中設置分類的主要原因是為了幫助用戶能更快找到自己想要的內容，現在主要的分類有游戲、顏值、舞蹈、唱歌、購物、戶外等等多種，通過內容留住用戶，直播平台也可以藉此接觸到更精確的用戶。
2. 連麥pk
此功能是現在直播平台比較受歡迎的功能之一，通過主播之間的互動連麥，兩家粉絲開始互相競爭，比賽結果以最終哪方獲得的禮物最多獲勝，這種趣味的方式可以充分發揮主播的魅力，粉絲參與感也會更高，因此是直播間源碼中一定要加入的功能。
3. 美顏功能
美顏功能的應用不僅限於相機和美顏軟體，直播間源碼中也可以接入美顏類的SDK，方便需要開攝像頭的主播使用，美顏功能的應用在直播賣貨場景中也非常適用
直播間源碼作為搭建直播系統的基礎，對質量的要求極高，沒有源碼就無法進行正常的直播間搭建，這里也呼籲大家使用正版的直播間源碼，這樣在後期的安全性、穩定性上都能有很好的保證