纯后端Python人脸识别完整项目
项目简介
本项目实现了一套功能齐全的人脸识别系统，特别适合那些对人脸识别技术感兴趣且希望通过实践加深理解的学习者。系统能够实时检测图像或视频流中的人脸，不仅会在识别到人脸的周围自动绘制绿色边框，还能比对人脸与已存数据库中的人脸，判断是否匹配。对于新面孔，系统会要求用户输入名字并将其加入数据库，从而增强后续识别的准确性。此外，经过优化，此系统在正确识别人脸方面表现出色。
技术栈
- 操作系统: Windows 10
- 开发环境: PyCharm
- 编程语言: Python 3.6
- 依赖库:
- OpenCV
- PTL (疑似笔误，可能指特定深度学习框架如PyTorch或TensorFlow的一个组件)
- Dlib
- NumPy
- 数据库: MySQL 8
- 需要自行创建数据库，并调整项目中的IP地址等配置信息以确保连接正确
快速启动
- 安装依赖：首先，确保已经安装了Python 3.6及以上版本。接下来，通过pip或其他方式安装所需的第三方库（OpenCV、Dlib、NumPy）。PTL的具体含义需根据实际项目需求确认是否为PyTorch或相关扩展，相应地完成安装。
- 数据库配置：设置MySQL数据库，包括创建对应的数据库及表结构，并在代码中正确配置数据库连接参数（如IP、端口、用户名、密码）。
- 运行项目：一切准备就绪后，打开PyCharm，导入项目。主要的执行入口是
face.py文件。直接运行此脚本，系统将开始运作。 - 交互体验：当程序运行时，通过摄像头捕捉画面。一旦人脸识别成功，人脸周围会出现绿框。此时，按下键盘上的“A”键可推进至下一步操作，系统将尝试匹配人脸数据库或请求输入姓名以新增入库。
注意事项
- 确保所有必要的外部库已正确安装，特别是部分库可能需要特定的编译器支持或预处理步骤，例如Dlib可能需要C++编译环境。
- 数据库连接参数的配置至关重要，错误的配置会导致程序无法正常工作。
- 项目主要用于教育和研究目的，不适合商业用途。
- 在使用过程中遇到问题，建议查看官方文档或社区论坛寻求帮助。
通过此项目，开发者不仅可以学习到人脸识别的基本原理和技术实现，还能够深入了解如何利用Python高效地整合这些复杂的技术栈。享受探索人工智能领域的乐趣吧！