Python 3.x 打开cv比较两个面嵌入

我通过了， 但我的应用程序只需要比较两张脸， 我有两张脸的嵌入，如何使用opencv比较它们？ 链接中提到了用于从人脸提取嵌入的训练模型， 我想知道我应该尝试什么方法来比较两种人脸嵌入

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（注意：我是这个领域的新手）

首先，您的案例类似于给定的教程，而不是多个图像，您有一个图像需要与测试图像进行比较

所以你不需要在这里进行训练

你能行

# read 1st image and store encodings
image = cv2.imread(args["image"])
rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

boxes = face_recognition.face_locations(rgb, model=args["detection_method"])
encodings1 = face_recognition.face_encodings(rgb, boxes)

# read 2nd image and store encodings
image = cv2.imread(args["image"])
rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

boxes = face_recognition.face_locations(rgb, model=args["detection_method"])
encodings2 = face_recognition.face_encodings(rgb, boxes)


# now you can compare two encodings
# optionally you can pass threshold, by default it is 0.6
matches = face_recognition.compare_faces(encoding1, encoding2)

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匹配

将根据您的图像为您提供

真

或

假

根据您提到的文章，您可以仅使用

您可以使用来确定两张图片是否具有相同的面

import face_recognition
known_image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg")
unknown_image = face_recognition.load_image_file("unknown.jpg")

biden_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0]
unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]

results = face_recognition.compare_faces([biden_encoding], unknown_encoding)

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那个教程不是很短，在哪一步你被卡住了？我想说，在这个领域，通常没有“最好”的方法。您应该尝试不同的方法，找出哪一种更适合您。@除非我坚持使用人脸识别部分，否则在本教程中，他们已经有了已知人脸的数据集，并且他们将新人脸与自己的数据集进行比较，我只想比较两个未知人脸，我想检测它们是否相同。谢谢您的反馈，我已经在使用这种方法，但整个过程需要3-4秒，我想将时间缩短到1-1.5秒，因为我发现开放面模型进行编码所需的时间更少，但用于比较开放面模型生成的嵌入并不能给出准确的结果，因此，我试图找到其他方法来比较它们，然后再移动到其他模型尝试在

compare\u faces

中使用

tolerance

。您需要为您的案例找到最佳价值。默认值为

0.6

。尝试将其更改为

0.5

或更低