# 简单人脸识别

**Repository Path**: joe-python/simple-face-recognition

## Basic Information

- **Project Name**: 简单人脸识别
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2021-10-11
- **Last Updated**: 2025-01-14

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 简易人脸识别

## 运行说明：

1. 安装依赖包

```python
pip install -r requirement.txt
```

如果没有找到`pip`命令，尝试使用`pip3`。如还未找到，请检查python是否添加环境变量path。

```python
pip3 install -r requirements.txt
```

> #### 如何导出依赖到文件中？
> 通用方法：`pip freeze > requirements.txt`。但是这种方式不好，会将整个项目的全局依赖都导出到文件中，包括虚拟环境的和全局环境的包，不管当前项目是否真的依赖，所以会有很多并非依赖的包也会被导出。
> 因此，建议使用`pipreqs`。使用方法如下：
> ```python
>    # 如未安装，请先安装，可以全局安装
>    pip install pipreqs
>    
>    # 在项目目录中生成requirements.txt文件
>    pipreqs . --encoding=utf8 --force
> ```

2. 执行opencv文件夹中的`00创建文件夹.py`,因为后面我们需要使用这几个目录，为了方便，这里做统一生成。
   
    - `data/waring`:当系统无法识别该人的时候，存放人脸截图，图片按时间排序
    - `data/images`:存放人脸照片，用于人脸识别
    - `trainer`:存放训练后的结果数据，之后以该文件来识别人脸

3. 依次执行其他各个代码。在执行`09数据训练.py`时，可以在`data/images`中，多添加一些图片，命名方式`序号.姓名.图片后缀`，用于人脸图形训练。

4. 人脸识别。在执行`10人脸识别.py`，目前是调用摄像头拍摄人脸，用于识别，准确度有待提高。

5. 问题列表
    
    - 摄像头问题：通过`Q01摄像头获取.py`，获取摄像头编号。