人脸识别

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*pip install pydp

方式一：模型训练（每个人需要300+照片）

捕获摄像头中的人脸:

python face.py camera_face yan

从目录图片中提取人脸:

python face.py path_face ~/Desktop/FACE/

从指定图片中提取人脸:

python face.py image_face data/facedb/test/2-1.png

从face目录生成cnn训练数据:

python face.py train_data

人脸图片分拣到不同目录

python face.py face_sorting

方式二：face embedding距离比对（每人只需要一张照片即可，facenet识别速度稍慢）

使用face_embedding方式建立FaceDB并识别人脸:

python face.py face_embedding

查询FaceDB：

python face.py get_facedb

追踪摄像头中的人脸并与FaceDB对比:

python infer.py

方式三：基于face_recognition的embedding距离比对([推荐]每人只需要一张照片即可，识别速度较快)

使用face_recognition库建立FaceDB并识别人脸:

python face.py face_recognition

追踪摄像头中的人脸并与FaceDB对比:

python face.py face_recognition_camera