本地部署 GitHub 上的 Python 人脸识别项目

要在本地部署 GitHub 上的 Python 人脸识别项目，一样平常可以按照以下步骤进行操作（不同项目可能会有一些细节差异）：

• 克隆项目代码：
  首先，在本地打开下令行终端（如 Windows 的下令提示符或 Linux 的终端），进入你想要存放项目代码的目次，然后利用 git clone 下令克隆项目仓库。例如：
  
  1. git clone <项目的 GitHub 仓库地址>

  复制代码
  好比某个项目仓库所在是 https://github.com/yourusername/face_recognition_project.git，则运行：
  
  1. git clone https://github.com/yourusername/face_recognition_project.git

  复制代码
• 创建并激活虚拟环境（可选但保举）：
  为了避免项目依靠之间的冲突，建议创建一个虚拟环境。
  
  
  
  • 在 Windows 上：
    1. python -m venv myenv
    2. myenv\Scripts\activate

    复制代码
  • 在 Linux 或 macOS 上：
    1. python3 -m venv myenv
    2. source myenv/bin/activate

    复制代码
  
  
• 安装项目依靠：
  进入克隆下来的项目目次，查看项目的 requirements.txt 文件（如果有），里面列出了项目运行所需的依靠包。利用 pip 安装这些依靠：
  
  1. pip install -r requirements.txt

  复制代码
  如果没有 requirements.txt 文件，你可能需要查看项目的 README 文件，按照其中的说明手动安装所需的库，常见的人脸识别相干库有 face_recognition、opencv-python 等。
  
• 配置项目（如果需要）：
  有些项目可能需要配置一些参数，好比 API 密钥、数据路径等。查看项目的 README 文件或相干文档，按照要求进行配置。例如，可能需要在项目目次下创建一个配置文件，设置一些环境变量等。
  
• 运行项目：
  一样平常来说，项目的 README 文件会说明怎样运行项目。常见的运行下令可能是 python main.py 或其他指定的 Python 脚本文件名。在下令行中进入项目目次，运行相应的下令启动项目。
  

以下是一个简单的示例代码，假设项目的主文件是 main.py，并且利用 face_recognition 库进行人脸识别：

1. import face_recognition
2. import cv2
4. # 加载已知人物的图像
5. obama_image = face_recognition.load_image_file("obama.jpg")
6. obama_face_encoding = face_recognition.face_encodings(obama_image)[0]
8. # 已知人物的名字
9. known_face_encodings = [
10.     obama_face_encoding
11. ]
12. known_face_names = [
13.     "Barack Obama"
14. ]
16. # 初始化一些变量
17. face_locations = []
18. face_encodings = []
19. face_names = []
20. process_this_frame = True
22. # 打开摄像头
23. video_capture = cv2.VideoCapture(0)
25. while True:
26.     # 读取一帧视频
27.     ret, frame = video_capture.read()
29.     # 调整视频帧的大小，加快人脸识别速度
30.     small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25)
32.     # 将图像从 BGR 颜色转换为 RGB 颜色（face_recognition 使用 RGB 颜色）
33.     rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1]
35.     # 仅处理每隔一帧的图像以节省时间
36.     if process_this_frame:
37.         # 找到当前帧中所有的人脸和人脸编码
38.         face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame)
39.         face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations)
41.         face_names = []
42.         for face_encoding in face_encodings:
43.             # 查看人脸是否与已知的人脸匹配
44.             matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding)
45.             name = "Unknown"
47.             # 如果有匹配的人脸，使用第一个匹配的名字
48.             if True in matches:
49.                 first_match_index = matches.index(True)
50.                 name = known_face_names[first_match_index]
52.             face_names.append(name)
54.     process_this_frame = not process_this_frame
56.     # 显示结果
57.     for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names):
58.         # 由于我们检测的是缩小后的图像，所以需要将坐标放大回来
59.         top *= 4
60.         right *= 4
61.         bottom *= 4
62.         left *= 4
64.         # 绘制一个矩形框在人脸周围
65.         cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
67.         # 在人脸下方绘制一个标签，显示名字
68.         cv2.rectangle(frame, (left, bottom - 35), (right, bottom), (0, 0, 255), cv2.FILLED)
69.         font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
70.         cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), font, 1.0, (255, 255, 255), 1)
72.     # 显示结果图像
73.     cv2.imshow('Video', frame)
75.     # 按下 'q' 键退出循环
76.     if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
77.         break
79. # 释放摄像头并关闭所有窗口
80. video_capture.release()
81. cv2.destroyAllWindows()

复制代码

盼望这些步骤和示例代码能帮助你成功部署 GitHub 上的人脸识别项目。

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