一、 前言
这个模块的名字是facekit_reina
, 主要用于批量生成人脸定位/识别图片, 当然也有生成单张图片的方法
在写这篇文章的时候, 这个模块已经写完有一段时间了, 核心的代码都是在根据face_recognition
项目提供的python api进行过程封装, 然后就是调用OpenCV
画一些图形(感觉有点浪费了), 把识别结果呈现出来
就当这里是个README吧, 虽然没什么人会来看; Github链接: facekit_reina.py
二、 正篇
介绍一下最实用的两个方法:
position_a_folder()
功能: 为一个文件夹批量生成定位图片
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def position_a_folder(raw_path: str, positioned_path: str):
- raw_path: 保存待定位图片的路径 (例: ‘src/unpositioned/’)
- positioned_path: 保存定位生成图片的目标路径 (例: ‘src/positioned/’)
recognize_a_folder()
功能: 为一个文件夹批量生成定位+识别图片
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def recognize_a_folder(unknown_path: str, recog_file_path: str, known_path: str):
- unknown_path: 待识别文件夹的路径
- recog_file_path: 保存识别后图片文件的路径
- known_path: 已知人脸图片文件的路径
其他方法基本都是为这两个方法做铺垫的 (当然也可以用)
注释还是下了不小功夫去写的, 自认为足够详细, 如果有兴趣请仔细阅读注释
效果展示
这里放一个我使用DroidCam
+ OpenCV
+ facekit_reina
做出的效果