dlib

点击上方“ Python编程与实战 ”，选择“置顶公众号” 第一时间获取 Python 技术干货！ 阅读文本大概需要 11分钟。 今天给大家介绍一个世界上最简洁的人脸识别库 face_recognition，你可以使用 Python 和命令行工具进行提取、识别、操作人脸。 基于业内领先的 C++ 开源库 dlib 中的深度学习模型，用 Labeled Faces in the Wild 人脸数据集进行测试，有高达99.38%的准确率。 1.安装 最好是使用 Linux 或 Mac 环境来安装，Windows 下安装会有很多问题。在安装 face_recognition 之前你需要先安装以下几个库，注意顺序! 1.1 先安装 cmake 和 boost pip install cmake pip install boost 1.2 安装 dlib pip install dlib 此处安装可能要几分钟。如安装出错，建议使用 whl 文件来安装 下载地址：https://pypi.org/simple/dlib/ 1.3 安装 face_recognition face_recongnition 一般要配合 opencv 一起使用 pip install face_recognition pip install opencv-python 2. 人脸识别 比如这里总共有三张图片

Summary：利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测（Facial Landmark Detection） Author： Amusi Date： 2018-03-20 Note： OpenCV3.4以及上支持Facemark 原文： OpenCV实战：人脸关键点检测（FaceMark） PS： 点击“ 阅读原文 ”，可以下载所有源码和模型 ，记得给star哦！ 教程目录 测试环境 引言 Facemark API Facemark训练好的模型 利用OpenCV代码进行实时人脸关键点检测 步骤 代码 实验结果 Reference 测试环境 Windows10 Visual Studio 2013 OpenCV3.4.1 引言 人脸一般是有68个关键点，常用的人脸开源库有Dlib，还有很多深度学习的方法。 本教程仅利用OpenCV，不依赖任何其它第三方库来实现人脸关键点检测，这一特性是之前没有的。因为OpenCV自带的samples中只有常见的人脸检测、眼睛检测和眼镜检测等（方法是harr+cascade或lbp+cascade）。 本教程主要参考Facemark : Facial Landmark Detection using OpenCV[1] 截止到2018-03-20，OpenCV3.4可支持三种人脸关键点检测，但目前只能找到一种已训练好的模型

　　大家好，我是痞子衡，是正经搞技术的痞子。今天痞子衡给大家讲的是 嵌入式开发里的map文件 。 　　第四节课里，痞子衡给大家介绍了第一种output文件-relocatable文件，本文继续给大家讲project生成的第二种output文件-map文件，map文件记录了很多重要的信息，这对于后续调试有很大帮助。 　　文件关系： 链接文件(.icf) + 工程文件(.ewp) + 可重定向文件(.o/.a) -> 映射文件(.map) 　　痞子衡在第四节课 可重定向文件(.o/.a) 里分析object文件里的symbol list时讲到由于object文件并没有经过链接，所以所有symbol地址信息是无效的（待分配的），而map文件就是所有relocatable文件经过链接器统一链接后生成的记录链接信息的文件，map文件里可以查到所有symbol在存储器中具体分配地址。话不多说，让我们直接开启map文件分析之旅，以第三节课 工程文件(.ewp) 里demo工程为例。 一、解析map文件 　　在IAR软件选项设置options->Linker->List里选中Generate linker map file，编译链接demo工程可在D:\myProject\bsp\builds\demo\Release\List路径下得到demo.map文件。让我们从头到尾逐一分析里面内容： 1

Python实用宝典终于复工啦 （我咸鱼够了） ！这些天，令人揪心的肺炎疫情一直闹得沸沸扬扬，口罩也被抢得断货，许多网友朋友们都只能开始给自己的头像戴口罩了 （也挺好，为疫区省点医疗物资） 。 有个朋友(Prodesire)一早就预料到有这种情况，因此ta开发了一个工具，能让大家用一行语句就成功戴上口罩！ 1.准备 老规矩，在开工前一定要安装好Python，如果还没安装请看这篇文章：超详细Python安装教程。安装完Python后我们就可以安装Prodesire开发的一个叫做face-mask的模块。 如果你是windows机器，请在 开始—运行 中输入cmd，执行 pip install face-mask 如果你是macOS机器，请command+空格，输入Terminal打开终端，执行 pip install face-mask 如果出现:CMake must be installed to build the following extensions: dlib 这样的错误，请先安装cmake: pip install cmake 2.使用 同样地，打开cmd或终端，输入以下命令，就能在该图片的当前文件夹下生成一张戴着口罩的图片： face-mask 图片路径 比如说宽叔的这张图片： 输入命令 face-mask Downloads/2.jpg 即可生成戴口罩的图片：