access-control

Ce code est basé sur la bibliothèque face_recognition de python qui nécessite l’installation de dlib. Néanmoins, la configuration s’avère pénible et peut causer des problèmes au cours de l’installation de dlib(bibliothèque de deep learning).Pour cela je veux parler en détaille de cette partie

1. installer la version anaconda de python

2. Création de l’environnement virtuel (nécessaire pour interpréter le code python):

Conda create – name opencv–env python3.7

3.installer opencv:

3.1-Activation de l’environnement virtuel :

Activate opencv –env

3.2. Install OpenCV and other important packages:

conda install numpy scipy matplotlib scikit-learn jupyter 
conda install opencv-contrib-python 
conda install dlib

4. tester l’intallation:

import cv2
cv2.version
import dlib
dlib.version

5. installer face_recognition:

Pip install face_recognition

*) Si face_recognition n’est pas reconnu par l’interpréteur python essayez:

pip install --no-dependencies face_recognition

*)Rq: assurez-vous d’avoir changer l’interpréteur (exemple en utilisant pycharme).

Stages du programme :

face_train : permet de preparer les données et les trier face_rec:

nécessaire pour la comparaison et l’identification

Autre Modules utilisés :

OS:

to use operating system functions to load, read, write in files Pickle : implements binary protocols for serializing and de- serializing a Python object structure. Xlsxwriter : to create, write and read a excel file

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