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detector = dlib.get_frontal_face_detector()  # 얼굴탐지모델

detector = dlib.get_frontal_face_detector()  # 얼굴탐지모델

predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')  # 얼굴 랜드마크 탐지 모델. 학습된 모델을 가져온다.

predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')  # 얼굴 랜드마크 탐지 모델. 학습된 모델을 가져온다.

facerec = dlib.face_recognition_model_v1('models/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat')  # 인식모델. 랜드마크에서 shape를 받아 구분한다.

facerec = dlib.face_recognition_model_v1('models/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat')  # 인식모델. 랜드마크에서 shape를 받아 구분한다. 얼굴의 특징을 받아 분류정보를 배열로 저장한다.

# 위 모델로 특정인을 인식할 수 있다.

# 위 모델로 특정인을 인식할 수 있다.

분류할 얼굴을 특정 디렉터리 안에 그림파일로 넣고, 이들의 특징을 담은 넘파이 배열을 descs.npy에 저장한다.

분류할 얼굴을 특정 디렉터리 안에 그림파일로 넣고, 이들의 특징을 담은 넘파이 배열을 descs.npy에 저장한다.

이는 최초에 얼굴에 대해 교육할 때만 사용한다.<syntaxhighlight lang="python">

이는 최초에 얼굴에 대해 교육할 때만 사용한다.

 

유의 : png는 인식이 잘 안되는듯;;? jpg로 넣도록 하자. +교육할 땐 얼굴 하나만 있는 사진을 사용하자. 여러 명이 있는 사진의 경우, 얼굴 하나만 받는다.(얼굴이 없으면 에러가 난다.)<syntaxhighlight lang="python">

def educate():

def educate():

     import os

     import os