简单实用：人脸识别的命令行工具Face Recognition

人脸识别是一种广泛应用的计算机视觉技术，它可以帮助我们快速准确地识别出图像中的人脸。在众多的开源人脸识别库中，Face Recognition是一个简单易用的命令行工具，通过Python或命令行进行人脸识别和操作。
使用Face Recognition进行人脸识别，首先需要准备已知人员的图片信息，存储在一个独立的文件夹中，例如known。每个人员的图片都以他们的名字命名，例如JoeBiden.jpg、Kobe.jpg。然后，将需要识别的图片放置在另一个文件夹中，例如unknown。接下来，执行以下命令进行人脸识别：

face_recognition known unknown

默认情况下，不设置阈值的话，正确识别率是非常非常低的。在实际应用中，需要根据自己的情况，适当调整阈值。在同样的测试环境下，将相似度阈设成了0.38，识别结果就正确了：

face_recognition known unknown --tolerance 0.38

如果打印结果中的“unknown_person”表明是陌生人。另一个有用的参数是—cpus，如果你使用的是多核CPU，可以利用这个参数来提升识别速度。
Face Recognition提供了十分完整的技术文档和应用实例，适合人脸识别初学者研究。人脸检测/人脸定位：在图片中找到人脸的具体位置，并输出包含人脸位置的边界矩形框。某些检测算法可以同时输出人脸相应的关键点。人脸对齐：有时候人脸的角度不正，根据关键点检测结果通过图像变换或其他方法，将人脸上对准到一个预设的固定位置上（通常是正脸）。这样使得不同人脸的眼睛、鼻子都被放在同一个位置，大大提高识别精度。
除了基本的识别功能外，Face Recognition还提供了许多其他的人脸识别功能和应用方向。例如，你可以使用Face Recognition进行实时监控、跟踪、数据分析等应用。在实际应用中，根据需求选择适合的参数和设置是非常重要的。因此，对于初学者来说，仔细阅读Face Recognition的技术文档和应用实例是非常必要的。
总的来说，Face Recognition是一个简单易用的人脸识别工具，它可以帮助我们快速准确地识别出图像中的人脸。虽然它可能不如一些更复杂的系统强大，但对于初学者和简单的应用来说，它是一个很好的选择。如果你需要进行更复杂的人脸识别任务，可以考虑使用更高级的库或系统。