隨著人臉識別、視頻結構化等計算視覺相關技術在安防、自動駕駛、手機等領域走向商業化應用階段，計算視覺技術行業市場迎來大規模的爆發。伴隨人臉識別、物體識別等分類、分割算法不斷提升精度。計算視覺的核心算法深度學習算法日漸成熟，通過對輸出與對應輸出數據的抽象計算，語音識別領域憑借深度學習取得重大突破，深度學習迎來包括學術探索與工業應用的熱潮。在這一技術的支撐下，人臉識別技術大火。

Iphone X手機用一款Face Id高端人臉解鎖軟件，官方報道：“在一百萬張臉中識別你的臉。”谷歌、百度、騰訊……各大企業都耗資數億來推動人工智能方向的發展，而現實的人臉識別技術，真的有那么神奇么？隨著互聯網的進步，網絡上各路大佬共享的各種資源庫，人臉識別早已經不是特別稀奇的項目。現在只需用Python的數8行代碼就可以完成人臉定位！小編用馬蓉照片帶大家做一個五官定位!當然程序中的pyth庫使用到深度學習方法，來定位五官的。讓機器學習上千張人臉，進行特征提取。然后用這個模型在新的照片中自己找出五官！

今天介紹一個快速定位人臉的深度學習算法MTCNN，全稱是：Multi-task Cascaded Convolutional Networks多任務級聯卷機網。這個快速定位的深度學習有3個很好的作用。

本案就是利用MTCNN構建3個卷積網逐層處理，最終確定人臉個數，人臉的具體位置和五官位置！

上圖簡析了程序的3個步驟。

stage1: 在構建圖像金字塔的基礎上，通過全卷機網檢測人臉個數和大致區域，同時利用boundingbox regression (邊框回歸)和 NMS(非極大值抑制(Non-Maximum Suppression)來進行修正。(注意：這里的全卷積網絡與R-CNN里面帶反卷積的網絡是不一樣的，這里只是指只有卷積層，可以接受任意尺寸的輸入，靠網絡stride來自動完成滑窗)

stage2: 將通過stage1的所有窗口輸入作進一步判斷，同時也要做boundingbox regression 和 NMS。

stage3: 和stage2相似，只不過增加了更強的約束：5個人臉關鍵點。

程序對應的 create_mtcnn建立了這3個全卷積層。

以上3圖詳解了3個全卷積層的尺寸構成。逐層細化，以此來加快速度是一個基本思路。程序結合opcv對圖像進行實時采集和處理顯示。最終結果

下面小編在給大家分享python 百度云文字識別技術，下面是項目代碼實現：

#導入模塊

import urllib.request

import base64

from aip import AipOcr

#獲取浙江云平臺登陸驗證碼

re=urllib.request.Request("http://yun.zjer.cn/index.php?r=portal/Vcode/GetNewCode")

html=html.read().decode("utf-8")

#eval轉化字符串到字典格式

html=eval(html)

imgcode=html["imageinfo"].replace('http:\/\/yun.zjer.cn\/imgcode.php?d=','')

#unquote進行URL解碼

#轉化為base64圖片編碼

imgdata=base64.b64decode(imgcode)

""" 你的 APPID AK SK """

APP_ID = '你的ID'

API_KEY = '你的KEY'

SECRET_KEY = '你的SECRET_KEY'

client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

""" 如果有可選參數 """

options = {}

options["language_type"] = "CHN_ENG"

options["detect_direction"] = "true"

options["detect_language"] = "true"

options["probability"] = "true"

#調用百度云文字識別接口，返回字典數據

client.basicGeneral(imgdata, options)

如果大家在遇到學習python不懂的地方，請留言或在私信里回復python,歡迎跟小編交流和學習!

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的python识别人脸多种属性_深度学习人脸识别仅9行python代码实现？同时高效处理100张相片？...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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