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  • OpenFace的一些了解

    1.OpenFace内4个样例代码

    配置学习了两个

    其一:

    1. Ubantu 基本命令
    2. Docker 安装方式、发布网站方式、查看验证安装结果命令
    3. Openface 基本demo 实现方式、和基本原理

    其二:

    尝试安装了PyCharm(免费版)的开发环境

    解读此段源代码

    分析如下:(前提参考Demo1原理)

    1. 网页响应后台服务机制采用WebSocket方式,达到网面与后台Server服务信息交互
    2. 后台响应通过网页调用本地摄像头,采用OpenCV库
    3. 采集图像用后台调OpenFace提供算法和特征库进行对比得到结果 (对比方式可参考Demo2)
    4. 对比结果存储可采用尝试采用Mysql 进行记录(其他存储方式也可)

    步骤中涉及需要了解:Ubuntu基本命令,Docker基本命令,Python调用OpenCV,WebSocket,OpenFace 等

    Openface的源码是基于linux环境的,没有windows环境版本

    但是,可以采取直接引用Openface项目文件的方式进行引入VS2015中供Python使用

    例如:

    1.需要在本机安装:OpenCV+ Dlib 对应的类库

    其中,Dlib在官方的安装包,是支持linux环境的,如果需要安装在Windows环境中需要使用用到Cmake和BOOST

       此部分可以参考:http://blog.csdn.net/tina_zhou3/article/details/50595636

    2.学习OpenFace Demo2 原理发现,此Demo主要针对图片和图片使用官方模型进行特征提取,转换为128维向量,进行平方求和得出距离差

    距离差越小表示越相似

    3.目前遇到的问题:

    1. 摄像头采集图像进行特征描绘,效率太差,不排除电脑性能问题.画面很慢
    2. 建议尝试采集图像,再用命令控制取图,进行特征提取
    3. 并未对特征进行对比得到结果集

    4.

    前采取,本地摄像头的方式,采取图像

    输入‘S’取一张照片A和文件夹中保存好的另一张照片B 进行特征值对比,显示矩阵之间特征值的距离为0.169(图片右上角)

    感觉上有些问题,不知道是算法没用对还是其他原因

    源代码放入路径:记录OpenCV+Python

    名称:OpenFaceTest.rar

    也许并不是你需要的内容,这只是我人生的一些痕迹. -- soar.pang
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Soar-Pang/p/6844215.html
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