第一步编译运行catchpicture.py文件获取人脸数据并保存到本地文件夹。
第二步编译运行picturepraction.py文件对第一步采集人脸做预处理。
第三步编译运行load_face_dataset.py将预处理处理之后的图片加载到内存。
第四步编译运行face_train_use_keras.py搭建卷积神经网络,并训练模型。
第五步编译运行face_predict_use_keras.py调用第四步训练好的人脸模型来识别人脸。
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
基于卷积神经网络的人脸识别用大python3.5+tensorflowCPU+keras
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2018-12-21
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基于卷积神经网络CNN的人脸识别项目,主要代码包括对人脸数据的获取,对图像集的预处理,将图像加载到内存,构建并训练模型和识别人脸五个模块组成。
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基于卷积神经网络的人脸识别.zip (6个子文件)
基于卷积神经网络的人脸识别
picturepraction.py 1KB
catchpicture.py 2KB
load_face_dataset.py 2KB
face_train_use_keras.py 7KB
face_predict_use_keras.py 3KB
readme.txt 349B
共 6 条
- 1
资源评论
- weixin_421268962022-04-01FileNotFoundError: [WinError 3] 系统找不到指定的路径。: 'D:/RLsb_Project/Python/tensorflow/face/face_date/hehe'怎么办
- weixin_387463872020-04-29不错不错的,很实用,谢谢分享了
- iu大笨咯2022-03-16博主请问这个是什么问题啊? ValueError: With n_samples=0, test_size=0.3 and train_size=None, the resulting train set will be empty. Adjust any of the aforementioned parameters.
J‘s土味blink
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