vinhtoanskyhawk
New member
## Cách xác định khuôn mặt với Python
[Hình ảnh khuôn mặt của một người với một hộp màu đỏ xung quanh nó]
Nhận dạng khuôn mặt là một công nghệ có thể xác định một người bằng khuôn mặt của họ.Nó được sử dụng trong một loạt các ứng dụng, như an ninh, thực thi pháp luật và phương tiện truyền thông xã hội.Trong hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu cách xác định các khuôn mặt với Python bằng cách sử dụng thư viện [face_recognition] (face-recognition).
### 1. Cài đặt thư viện Face_Recognition
Bước đầu tiên là cài đặt thư viện Face_Recognition.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng PIP:
`` `
PIP Cài đặt Face_Recognition
`` `
### 2. Tải hình ảnh mặt
Để xác định khuôn mặt, trước tiên bạn cần tải một hình ảnh của khuôn mặt.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng hàm `load_image_file ()`:
`` `
IMAGE = FACE_RECENTION.LOAD_IMAGE_FILE ("Face.jpg")
`` `
### 3. Tìm các khuôn mặt trong hình ảnh
Khi bạn đã tải hình ảnh, bạn có thể sử dụng hàm `face_locations ()` để tìm các khuôn mặt trong hình ảnh.Hàm này sẽ trả về một danh sách các bộ dữ liệu, trong đó mỗi bộ chứa tọa độ (x, y, chiều rộng, chiều cao) của một khuôn mặt trong hình ảnh.
`` `
face_locations = face_recognition.face_locations (hình ảnh)
`` `
### 4. Xác định các khuôn mặt
Bây giờ bạn đã tìm thấy các khuôn mặt trong hình ảnh, bạn có thể sử dụng hàm `face_encodings ()` để tạo mã hóa khuôn mặt cho mỗi khuôn mặt.Mã hóa khuôn mặt là một định danh duy nhất cho khuôn mặt và nó có thể được sử dụng để xác định khuôn mặt ngay cả khi hình ảnh được xoay hoặc cắt.
`` `
face_encodings = face_recognition.face_encodings (hình ảnh, face_locations)
`` `
### 5. So sánh các khuôn mặt
Khi bạn đã tạo mã hóa khuôn mặt cho mỗi khuôn mặt, bạn có thể so sánh chúng để xác định khuôn mặt.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng hàm `compare_faces ()`.Hàm này lấy hai mã hóa khuôn mặt làm đầu vào và trả về giá trị từ 0 đến 1, trong đó 0 có nghĩa là các mặt không giống nhau và 1 có nghĩa là các khuôn mặt giống hệt nhau.
`` `
face_distances = face_recognition.compare_faces (raticket_face_encodings, face_encoding)
`` `
### 6. Hiển thị kết quả
Bạn có thể hiển thị kết quả nhận dạng khuôn mặt bằng cách vẽ một hộp màu đỏ xung quanh mỗi khuôn mặt đã được xác định.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng hàm `draw_bounding_box ()`:
`` `
cho face_location trong face_locations:
trên cùng, phải, dưới cùng, trái = face_location
Face_Recognition.Draw_Bounding_Box (Image, Face_Location)
`` `
### Ví dụ
Dưới đây là một ví dụ về cách xác định các khuôn mặt với Python bằng thư viện FACE_RECENTION.
`` `
Nhập FACE_RECENTION
# Tải hình ảnh của các khuôn mặt
IMAGE = FACE_RECENTION.LOAD_IMAGE_FILE ("FACES.jpg")
# Tìm các khuôn mặt trong hình ảnh
face_locations = face_recognition.face_locations (hình ảnh)
# Tạo mã hóa khuôn mặt cho mỗi khuôn mặt
face_encodings = face_recognition.face_encodings (hình ảnh, face_locations)
# So sánh các khuôn mặt với khuôn mặt đã biết
đã biết_face_encodings = [
face_recognition.face_encoding ("face1.jpg"),
face_recognition.face_encoding ("face2.jpg"),
]
face_distances = face_recognition.compare_faces (raticket_face_encodings, face_encoding)
# Hiển thị kết quả
Đối với Face_Location, Face_Distance trong Zip (Face_Locations, Face_Distances):
trên cùng, phải, dưới cùng, trái = face_location
Nếu face_distance <0,5:
In ("Khuôn mặt là một trận đấu!")
khác:
In ("Khuôn mặt không phải là một trận đấu.")
face_recognition.draw_bounding_box (hình ảnh, mặt
=======================================
## How to identify faces with Python
[Image of a person's face with a red box around it]
Facial recognition is a technology that can identify a person by their face. It is used in a variety of applications, such as security, law enforcement, and social media. In this tutorial, you will learn how to identify faces with Python using the [face_recognition](https://pypi.org/project/face-recognition/) library.
### 1. Install the face_recognition library
The first step is to install the face_recognition library. You can do this using pip:
```
pip install face_recognition
```
### 2. Load a face image
To identify a face, you need to first load an image of the face. You can do this using the `load_image_file()` function:
```
image = face_recognition.load_image_file("face.jpg")
```
### 3. Find the faces in the image
Once you have loaded the image, you can use the `face_locations()` function to find the faces in the image. This function will return a list of tuples, where each tuple contains the (x, y, width, height) coordinates of a face in the image.
```
face_locations = face_recognition.face_locations(image)
```
### 4. Identify the faces
Now that you have found the faces in the image, you can use the `face_encodings()` function to generate a face encoding for each face. A face encoding is a unique identifier for a face, and it can be used to identify the face even if the image is rotated or cropped.
```
face_encodings = face_recognition.face_encodings(image, face_locations)
```
### 5. Compare the faces
Once you have generated face encodings for each face, you can compare them to identify the faces. You can do this using the `compare_faces()` function. This function takes two face encodings as input and returns a value between 0 and 1, where 0 means the faces are not similar and 1 means the faces are identical.
```
face_distances = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding)
```
### 6. Display the results
You can display the results of the face identification by drawing a red box around each face that has been identified. You can do this using the `draw_bounding_box()` function:
```
for face_location in face_locations:
top, right, bottom, left = face_location
face_recognition.draw_bounding_box(image, face_location)
```
### Example
Here is an example of how to identify faces with Python using the face_recognition library.
```
import face_recognition
# Load the image of the faces
image = face_recognition.load_image_file("faces.jpg")
# Find the faces in the image
face_locations = face_recognition.face_locations(image)
# Generate face encodings for each face
face_encodings = face_recognition.face_encodings(image, face_locations)
# Compare the faces to known faces
known_face_encodings = [
face_recognition.face_encoding("face1.jpg"),
face_recognition.face_encoding("face2.jpg"),
]
face_distances = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding)
# Display the results
for face_location, face_distance in zip(face_locations, face_distances):
top, right, bottom, left = face_location
if face_distance < 0.5:
print("The face is a match!")
else:
print("The face is not a match.")
face_recognition.draw_bounding_box(image, face
[Hình ảnh khuôn mặt của một người với một hộp màu đỏ xung quanh nó]
Nhận dạng khuôn mặt là một công nghệ có thể xác định một người bằng khuôn mặt của họ.Nó được sử dụng trong một loạt các ứng dụng, như an ninh, thực thi pháp luật và phương tiện truyền thông xã hội.Trong hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu cách xác định các khuôn mặt với Python bằng cách sử dụng thư viện [face_recognition] (face-recognition).
### 1. Cài đặt thư viện Face_Recognition
Bước đầu tiên là cài đặt thư viện Face_Recognition.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng PIP:
`` `
PIP Cài đặt Face_Recognition
`` `
### 2. Tải hình ảnh mặt
Để xác định khuôn mặt, trước tiên bạn cần tải một hình ảnh của khuôn mặt.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng hàm `load_image_file ()`:
`` `
IMAGE = FACE_RECENTION.LOAD_IMAGE_FILE ("Face.jpg")
`` `
### 3. Tìm các khuôn mặt trong hình ảnh
Khi bạn đã tải hình ảnh, bạn có thể sử dụng hàm `face_locations ()` để tìm các khuôn mặt trong hình ảnh.Hàm này sẽ trả về một danh sách các bộ dữ liệu, trong đó mỗi bộ chứa tọa độ (x, y, chiều rộng, chiều cao) của một khuôn mặt trong hình ảnh.
`` `
face_locations = face_recognition.face_locations (hình ảnh)
`` `
### 4. Xác định các khuôn mặt
Bây giờ bạn đã tìm thấy các khuôn mặt trong hình ảnh, bạn có thể sử dụng hàm `face_encodings ()` để tạo mã hóa khuôn mặt cho mỗi khuôn mặt.Mã hóa khuôn mặt là một định danh duy nhất cho khuôn mặt và nó có thể được sử dụng để xác định khuôn mặt ngay cả khi hình ảnh được xoay hoặc cắt.
`` `
face_encodings = face_recognition.face_encodings (hình ảnh, face_locations)
`` `
### 5. So sánh các khuôn mặt
Khi bạn đã tạo mã hóa khuôn mặt cho mỗi khuôn mặt, bạn có thể so sánh chúng để xác định khuôn mặt.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng hàm `compare_faces ()`.Hàm này lấy hai mã hóa khuôn mặt làm đầu vào và trả về giá trị từ 0 đến 1, trong đó 0 có nghĩa là các mặt không giống nhau và 1 có nghĩa là các khuôn mặt giống hệt nhau.
`` `
face_distances = face_recognition.compare_faces (raticket_face_encodings, face_encoding)
`` `
### 6. Hiển thị kết quả
Bạn có thể hiển thị kết quả nhận dạng khuôn mặt bằng cách vẽ một hộp màu đỏ xung quanh mỗi khuôn mặt đã được xác định.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng hàm `draw_bounding_box ()`:
`` `
cho face_location trong face_locations:
trên cùng, phải, dưới cùng, trái = face_location
Face_Recognition.Draw_Bounding_Box (Image, Face_Location)
`` `
### Ví dụ
Dưới đây là một ví dụ về cách xác định các khuôn mặt với Python bằng thư viện FACE_RECENTION.
`` `
Nhập FACE_RECENTION
# Tải hình ảnh của các khuôn mặt
IMAGE = FACE_RECENTION.LOAD_IMAGE_FILE ("FACES.jpg")
# Tìm các khuôn mặt trong hình ảnh
face_locations = face_recognition.face_locations (hình ảnh)
# Tạo mã hóa khuôn mặt cho mỗi khuôn mặt
face_encodings = face_recognition.face_encodings (hình ảnh, face_locations)
# So sánh các khuôn mặt với khuôn mặt đã biết
đã biết_face_encodings = [
face_recognition.face_encoding ("face1.jpg"),
face_recognition.face_encoding ("face2.jpg"),
]
face_distances = face_recognition.compare_faces (raticket_face_encodings, face_encoding)
# Hiển thị kết quả
Đối với Face_Location, Face_Distance trong Zip (Face_Locations, Face_Distances):
trên cùng, phải, dưới cùng, trái = face_location
Nếu face_distance <0,5:
In ("Khuôn mặt là một trận đấu!")
khác:
In ("Khuôn mặt không phải là một trận đấu.")
face_recognition.draw_bounding_box (hình ảnh, mặt
=======================================
## How to identify faces with Python
[Image of a person's face with a red box around it]
Facial recognition is a technology that can identify a person by their face. It is used in a variety of applications, such as security, law enforcement, and social media. In this tutorial, you will learn how to identify faces with Python using the [face_recognition](https://pypi.org/project/face-recognition/) library.
### 1. Install the face_recognition library
The first step is to install the face_recognition library. You can do this using pip:
```
pip install face_recognition
```
### 2. Load a face image
To identify a face, you need to first load an image of the face. You can do this using the `load_image_file()` function:
```
image = face_recognition.load_image_file("face.jpg")
```
### 3. Find the faces in the image
Once you have loaded the image, you can use the `face_locations()` function to find the faces in the image. This function will return a list of tuples, where each tuple contains the (x, y, width, height) coordinates of a face in the image.
```
face_locations = face_recognition.face_locations(image)
```
### 4. Identify the faces
Now that you have found the faces in the image, you can use the `face_encodings()` function to generate a face encoding for each face. A face encoding is a unique identifier for a face, and it can be used to identify the face even if the image is rotated or cropped.
```
face_encodings = face_recognition.face_encodings(image, face_locations)
```
### 5. Compare the faces
Once you have generated face encodings for each face, you can compare them to identify the faces. You can do this using the `compare_faces()` function. This function takes two face encodings as input and returns a value between 0 and 1, where 0 means the faces are not similar and 1 means the faces are identical.
```
face_distances = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding)
```
### 6. Display the results
You can display the results of the face identification by drawing a red box around each face that has been identified. You can do this using the `draw_bounding_box()` function:
```
for face_location in face_locations:
top, right, bottom, left = face_location
face_recognition.draw_bounding_box(image, face_location)
```
### Example
Here is an example of how to identify faces with Python using the face_recognition library.
```
import face_recognition
# Load the image of the faces
image = face_recognition.load_image_file("faces.jpg")
# Find the faces in the image
face_locations = face_recognition.face_locations(image)
# Generate face encodings for each face
face_encodings = face_recognition.face_encodings(image, face_locations)
# Compare the faces to known faces
known_face_encodings = [
face_recognition.face_encoding("face1.jpg"),
face_recognition.face_encoding("face2.jpg"),
]
face_distances = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding)
# Display the results
for face_location, face_distance in zip(face_locations, face_distances):
top, right, bottom, left = face_location
if face_distance < 0.5:
print("The face is a match!")
else:
print("The face is not a match.")
face_recognition.draw_bounding_box(image, face
