人脸识别技术是计算机视觉的重要应用，本文将带你从基础到实践掌握其核心流程。
1. 环境准备 🛠️
- 安装 Python 3.x
- 使用
pip install face_recognition安装库（支持 CPU 和 GPU 加速） - 确保已安装 OpenCV 库（
pip install opencv-python）
2. 核心步骤 📌
步骤一：加载图像
import face_recognition
image = face_recognition.load_image_file("known_person.jpg")
步骤二：检测人脸位置
face_locations = face_recognition.face_locations(image)
print(f"检测到 {len(face_locations)} 张人脸")
步骤三：生成人脸编码
face_encodings = face_recognition.face_encodings(image, face_locations)
3. 实战项目 🧪
尝试将以下代码应用于实际场景：
# 代码示例：对比未知图像与已知图像
unknown_image = face_recognition.load_image_file("unknown_person.jpg")
unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]
known_encodings = [...] # 替换为已知人脸编码列表
match = face_recognition.compare_faces(known_encodings, unknown_encoding)
如需进一步了解如何训练自定义模型，可访问 深度学习模型训练教程。
4. 常见问题 ❓
- 性能优化：使用 GPU 加速可显著提升速度（图片：
GPU_加速） - 多张人脸处理：通过循环遍历
face_locations实现批量识别 - 精度问题：确保图像清晰且人脸居中以提高识别率
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