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项目简介
本项目是基于PyTorch和MXNet的人脸识别工具箱，借助InsightFace库达成人脸检测、人脸识别等功能。InsightFace功能强大且易用，支持多种预训练模型与自定义模型，适用于学术研究与商业应用。
项目的主要特性和功能
- 人脸检测：利用InsightFace库高效检测人脸，支持多种输入图像格式。
- 人脸识别：加载预训练模型识别输入图像中的人脸。
- 自定义模型支持：可加载自定义的ONNX模型进行人脸识别或检测任务。
- 简单易用的API接口：提供简洁的API接口，便于用户快速集成和使用。
安装使用步骤
假设用户已经下载了本项目的源码文件。
1. 安装依赖库：安装Python、pip以及所需的依赖库，如opencv、numpy和insightface。使用pip命令安装：
shell
pip install opencv-python numpy insightface
2. 下载并准备模型：按需下载预训练模型或自定义模型，将其放置在指定的模型文件夹中，模型可为ONNX格式。
3. 运行代码：运行Python脚本，使用InsightFace库提供的API接口进行人脸检测和识别。示例代码如下：
```python
import cv2
from insightface import FaceAnalysis # 导入FaceAnalysis类
app = FaceAnalysis() # 创建FaceAnalysis实例，默认加载预训练模型进行人脸检测和识别
img = cv2.imread('input_image.jpg') # 读取输入图像
faces = app.get(img) # 获取图像中的人脸信息
output_img = app.draw_on(img, faces) # 在图像上标注人脸并返回标注后的图像
cv2.imshow('Face Analysis Result', output_img) # 显示分析结果图像
cv2.waitKey(0) # 等待按键关闭窗口
注意替换`'input_image.jpg'`为实际的输入图像路径。运行代码后，将显示标注了人脸的输入图像。
4. **自定义模型的使用**：若需加载自定义的模型进行人脸识别或检测任务，可修改代码中的模型路径和名称。示例代码如下：python
app = FaceAnalysis(name='your_model_zoo') # 加载自定义模型
``
注意替换'your_model_zoo'`为实际的模型路径和名称。加载模型后，可使用相应的API接口进行人脸检测和识别任务。
通过以上步骤，用户可轻松集成和使用该工具箱来构建自己的应用程序或服务。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】