（给Python开发者加星标，提升Python技能）
安装
在下载完程序后，需要下载模型文件，才能正常运行程序。由于模型文件太多，无法直接上传，可以去百度云盘下载：
链接:https://pan.baidu.com/s/16EBjFG5tj6rp0m8TadDgHg提取码: rqfb
下载完成后一共有12个文件夹，把它们放到本仓库代码文件夹里。程序依赖pytorch和opencv，如果你的python环境里没有这两个库，那在Terminal输入pip安装。
pytorch的安装命令是 pip install torch 和 pip install torchvision 而opencv的安装命令是 pip install opencv-python 配置好运行环境之后，就可以运行程序了。
使用方法
运行 Run_all_compare_time.py，就可以看到10种人脸检测算法的结果和运行耗时统计直方图。
如果你想构建一个人脸识别系统，那可以先运行get_face_feature.py，它是获取人脸特征向量的，最后会生成一个已知身份的人脸特征向量的pkl文件。在这个.py文件里，使用的人脸检测器是yoloface，如果你想换用其它的人脸检测器，那就修改主函数开头的from…import…即可。假如你使用的人脸检测器的输出没有关键点，而你想在人脸检测后做人脸对齐，那么检测人脸关键点的功能可以使用 mtcnn_pfld_landmark.py里的类pfld_landmark，它就是PFLD人脸关键点检测，需要注意的是，它的输入是在人脸检测之后剪切出的人脸roi区域。接下来是提取人脸特征向量，用的是arcface。
在得到人脸特征向量的pkl文件后，运行detect_face_align_rec.py，就是做人脸检测→人脸对齐→人脸识别，需要注意的是 在上一步提取已知身份的人脸特征向量的pkl文件时，get_face_feature.py使用的人脸检测器和现在detect_face_align_rec.py里使用的人脸检测器一致。
https://github.com/hollance/BlazeFace-PyTorch/blob/master/Inference.ipynb
拓展
https://github.com/hpc203/10kinds-light-face-detector-align-recognition
– EOF –
1、用 cv2 实现人脸检测
2、如何用 OpenCV 在 Python 中实现人脸检测
3、人脸识别的简单介绍（含Python代码）
觉得本文对你有帮助？请分享给更多人
