Nuestros investigadores estrellas han agotado sus reservas de café, por su búsqueda día y noche por la resolución, hasta que Vivian encontró el resultado en GitHub así que ahora la compartimos contigo.
Ejemplo: proyecto python face_recognition
import cv2
import face_recognition
imgElon = face_recognition.load_image_file('ImagesBasic/Elon Musk.jpg')
imgElon = cv2.cvtColor(imgElon,cv2.COLOR_BGR2RGB)
imgTest = face_recognition.load_image_file('ImagesBasic/Bill gates.jpg')
imgTest = cv2.cvtColor(imgTest,cv2.COLOR_BGR2RGB)
faceLoc = face_recognition.face_locations(imgElon)[0]
encodeElon = face_recognition.face_encodings(imgElon)[0]
cv2.rectangle(imgElon,(faceLoc[3],faceLoc[0]),(faceLoc[1],faceLoc[2]),(255,0,255),2)
faceLocTest = face_recognition.face_locations(imgTest)[0]
encodeTest = face_recognition.face_encodings(imgTest)[0]
cv2.rectangle(imgTest,(faceLocTest[3],faceLocTest[0]),(faceLocTest[1],faceLocTest[2]),(255,0,255),2)
results = face_recognition.compare_faces([encodeElon],encodeTest)
faceDis = face_recognition.face_distance([encodeElon],encodeTest)print(results,faceDis)
cv2.putText(imgTest,f'resultsround(faceDis[0],2)',(50,50),cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX,1,(0,0,255),2)
cv2.imshow('Elon Musk',imgElon)
cv2.imshow('Elon Test',imgTest)
cv2.waitKey(0)
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