python3와 OpenCV 설치 방법, 그리고 얼굴인식 소개에 대한 글이며,
스스로 정리 및 소개하는 글입니다.
편하게 적도록 하겠습니다.
소개하는 얼굴인식 라이브러리를 활용하면 여러 기능을 수행할 수 있는데,
얼굴 검출 - 특정 영상에 얼굴이 몇 개 있는지, 어디에 있는지를 확인
얼굴의 특징 검출 - 얼굴을 찾고 얼굴의 눈 코 입 등을 찾을 수 있다.
얼굴 인식- A라는 사람과 B라는 사람을 구별 (단, A와 B에 대한 사전 이미지들이 필요하다.)
아래의 링크를 따라 Python3과 OpenCV를 설치한다.
python과 opencv 설치
나는 OpenCV version을 3.3.0으로 했다.
아래 링크에서 virtualenv라는 툴을 활용 하는데 이것은 패키지 간에 충돌을 막아준다.
이는 가상의 작업공간을 만드는 역할을 한다. 드래곤볼의 정신과 시간의 방..
OpenCV 설치를 다했다면, 아래 링크에서 얼굴인식 라이브러리를 설치한다.
설치할 때 주의할 점은 python을 설치하고 진행해야하며,
링크를 따라가서 dlib라는 라이브러리를 꼭 설치해야한다.
얼굴인식 라이브러리 on python
이 라이브러리는 python 기반의 라이브러리로 최신 딥러닝 기술이 적용되어있다.
딥러닝이 적용되어있다는 뜻은 수많은 얼굴들을 학습(training)을 해서 강인한 특징들을 선정했고, 그 특징들을 가지고 새로운 얼굴을 표현한다.
Built using dlib‘s state-of-the-art face recognition built with deep learning. The model has an accuracy of 99.38% on the Labeled Faces in the Wild benchmark.
설치를 모두 마쳤다면, face_recognition/examples 폴더 안에 여러 샘플 코드를 찾을 수 있다.
아래 코드는 주어진 이미지에서얼굴 검출을 해주는 코드이다.
터미널에서 5줄만 작성하면 된다.
- workon cv
- python
- import face_recognition
- image = face_recognition.load_image_file(“your_file.jpg”)
- face_locations = face_recognition.face_locations(image)
example 코드를 참고하여 자기만의 코드를 작성할 수 있다.
- workon cv
- python 0_face_saver_from_webcam.py
- python 1_facerec_from_webcam_faster_2.py
읽어주셔서 감사합니다.
궁금한게 있다면 답변드릴게요.
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