简介：本文的首席执行官Note将介绍与Python识别图有关的多少人。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
您好！以下是使用OpenCV库来检测人数的Python代码：
导入CV2
＃件
视频= cv2.VIDEOCAPTURE（“ video.mp4”）
＃创建人类探测器
body_cascade = cv2.cascadeclallagier（'haarcascape_fullbody.xml'）
＃初始数字计数器
people_count = 0
＃阅读每个帧
而真：
＃阅读当前帧
ret，frame = video.read（）
＃如果视频结束，请退出循环
如果不是重新的，
休息
＃转向灰图
灰色= cv2.cvtcolor（框架，cv2.color_bgr2gray）
＃使用人类探测器来探测人体
bodies = body_cascade.detectmultiscale（灰色，1.1，3）
＃画被检测到的人体以绘制矩形盒子
对于（x，y，w，h）的身体：
cv2.Rectangle（帧，（x，y），（x+w，y+h），（255，0，0），2）
＃在矩形方框1中添加人数
people_count += len（身体）
＃显示当前帧
cv2.imshow（“帧”，帧）
＃如果按“ Q”键，请退出循环
如果cv2.waitkey（1）== ord（'q'）：
休息
＃关闭窗口
cv2.destroyallwindows（）
＃输输输
print（f'ttotal人数计数：{people_count}'）
在上面的代码中，我们还初始化了一个people_count变量来记录人数，在每一帧中，通过检测到的人体更新人数的人数。最后，我们使用OpenCV的IMShow函数来显示图像当前帧并使用Waitkey函数检测是否按下“ Q”键。如果按“ Q”键，则循环将退出。
周期结束后，我们使用DestrolAllWindows函数关闭所有打开的窗口，并使用推荐功能输出人数。
如果我的答案很有帮助，我希望采用它！谢谢
python三个步骤来实现面部识别
面部识别软件包
这是世界上最简单的面部识别库。您可以通过Python参考文献或命令行使用它来管理和识别面部。
该软件包使用DLIB中最先进的面部识别深度学习算法，因此识别的准确性已达到99.38缚“世界上浅面孔”的测试基准。
它还提供了一个名为face_recography的命令行工具，因此您可以使用命令行来识别文件夹中的图片。
特征
知道图片中其他人的面孔
找到图片中的所有脸
查找并操作图片中的面部特征
获取人眼，鼻子，嘴，下巴的位置和轮廓
有许多超级有用的应用程序方案可以找到面部特征。当然，您也可以在最明显的功能中使用它：美容函数（如Meitu Xiuxiu）。
身份图片中的面孔
确定照片中的谁。
您甚至可以使用此软件包括人脸的真实时间识别。
这是真实时间识别的示例：
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安装
环境要求
Python3.3+或Python2.7
MacOS或Linux（Windows不支持它，但是您可以尝试，也许可以运行）
安装步骤
在MacOS或Linux上安装
首先，确保您安装DLIB和该软件的Python绑定接口。如果不是，请阅读此安装指令：
1
然后使用PIP安装此软件包：
如果您遇到安装问题，可以尝试使用此安装的虚拟机：
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在覆盆子Pi 2+上安装
查看此描述：
1
在Windows上安装
尽管没有正式支持Windows，但一些热情的网民已经为Windows提供了指南，请参阅此处：
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使用已配置的虚拟机（支持VMware和VirtualBox）
查看此描述：
1
指示
命令行接口
如果您已经安装了face_recognition，则您的系统已经具有称为face_recograph的命令。您可以使用它来识别图片，或识别文件夹中的所有图片。
首先，您需要提供一个文件夹，这是您想知道系统的每个人的图片。每个人都有图片，并且图片以名称命名。
然后，您需要准备另一个文件夹，即您要识别的图片。
然后，您可以运行face_recognition命令，并通过刚刚作为参数准备的两个文件夹，该命令将返回将出现在需要识别的图片中。
在输出中，线路标识的每个面是分开的，输出格式为
通过Python模块使用
您可以通过导入face_rcognition模块来使用它。使用方法非常简单。该文档在这里：
查找图片中的所有面孔
看看这个示例以练习自己：
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您还可以自定义人类身份认同的深度学习模型。
注意：如果您想获得更好的性能，则可能需要GPU加速度（使用NVIDA CUDA库）。
您也可以通过此示例进行练习：
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如果您有很多图片和GPU，也可以快速同时识别，请阅读本文：
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自动了解他人的脸
尝试此示例：
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确定人的面孔身份证
这是一个例子：
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枕头包可以处理图像
枕头：（知道）（Python图像库）是用于图像和图片处理的软件包。该软件包的底部用于C c ++，但PIL软件包在Python2下使用。因此，更新了基于枕头的python3-基于枕头的python3。
安装枕头：
PIP安装枕头
至于识别，可能是文本识别或面部识别。这需要很多事情。建议Xiaobai仍然先学习基本。
结论：以上是首席CTO介绍的有关Python识别图的主要内容的全部内容。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您仍然想进一步了解这一点，请记住收集并关注此网站。