Добавьте в приложение функцию распознавания лиц с помощью этого простого кода

Обнаружение лиц - одно из самых распространенных приложений искусственного интеллекта. От приложений камеры в смартфонах до предложений тегов Facebook - использование распознавания лиц в приложениях растет с каждым днем.

Распознавание лиц - это способность компьютерной программы идентифицировать и находить человеческие лица на цифровом изображении.

В связи с растущим спросом на функцию обнаружения лиц в приложениях, все стремятся использовать обнаружение лиц в своих приложениях, чтобы не отставать в гонке.

В этом посте я научу вас, как создать для себя программу распознавания лиц менее чем за 3 минуты.

Вам нужно будет установить следующие библиотеки Python, если они еще не установлены:

opencv-python
cvlib

Вот код для импорта необходимых библиотек Python, чтения изображения из хранилища и его отображения.

# import libraries
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import cvlib as cv
image_path = 'couple-4445670_640.jpg'
im = cv2.imread(image_path)
plt.imshow(im)
plt.show()

Код для обнаружения лиц в загруженном изображении, рисования ограничивающей рамки вокруг обнаруженных лиц и отображения окончательного изображения с обнаруженными лицами выглядит следующим образом.

faces, confidences = cv.detect_face(im)
# loop through detected faces and add bounding box
for face in faces:
    (startX,startY) = face[0],face[1]
    (endX,endY) = face[2],face[3]
    # draw rectangle over face
    cv2.rectangle(im, (startX,startY), (endX,endY), (0,255,0), 2)
# display output        
plt.imshow(im)
plt.show()

У вас готова программа распознавания лиц. Это так просто!

Считаете этот пост полезным? Оставьте свои мысли в комментариях ниже.

Нажмите здесь, чтобы прочитать другие мои сообщения об искусственном интеллекте / машинном обучении.

Чтобы узнать больше о библиотеке cvlib, перейдите по ссылке ниже.



cvlib
Простая в использовании библиотека компьютерного зрения высокого уровня с открытым исходным кодом для Python. Он был разработан с упором на то, чтобы ... www.cvlib.net



Чтобы понять, как работает распознавание лиц, можно прочитать еще несколько слов:



FaceNet: унифицированное встраивание для распознавания лиц и кластеризации
Несмотря на значительные недавние достижения в области распознавания лиц, реализация проверки и распознавания лиц… arxiv.org





Сверточные нейронные сети | Coursera
Изучите сверточные нейронные сети на сайте deeplearning.ai. Этот курс научит вас создавать сверточную нейронную сеть… www.coursera.org





Deep Learning Computer Vision ™ CNN, OpenCV, YOLO, SSD и GAN
Deep Learning Computer Vision ™ Используйте Python и Keras для реализации CNN, YOLO, TFOD, R-CNN, SSD и GAN + бесплатно… www.udemy.com