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今天小編給大家分享一下怎么用Python實現顏值預測的相關知識點，內容詳細，邏輯清晰，相信大部分人都還太了解這方面的知識，所以分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后有所收獲，下面我們一起來了解一下吧。
Python版本：3.5.4(64bit)
相關模塊：
opencv_python模塊、sklearn模塊、numpy模塊、dlib模塊以及一些Python自帶的模塊。
（1）安裝相應版本的Python并添加到環境變量中；
（2）pip安裝相關模塊中提到的模塊。
例如：
若pip安裝報錯，請自行到：
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
下載pip安裝報錯模塊的whl文件，并使用：
pip install whl文件路徑+whl文件名安裝。
例如：
（本人已在相關文件中提供了編譯好的用于dlib庫安裝的whl文件——>因為這個庫最不好裝）
（1）模型訓練
用了PCA算法對特征進行了壓縮降維；
然后用隨機森林訓練模型。
數據源于網絡，據說數據“發源地”就是華南理工大學某實驗室，因此我在參考文獻上才加上了這個實驗室的鏈接。
（2）提取人臉關鍵點
主要使用了dlib庫。
使用官方提供的模型構建特征提取器。
（3）特征生成
完全參考了xxxPh.D.的博客。
（4）顏值預測
利用之前的數據和模型進行顏值預測。
有特殊疾病者請慎重嘗試預測自己的顏值，本人不對顏值預測的結果和帶來的所有負面影響負責！！！
言歸正傳。
環境搭建完成后，解壓相關文件中的Face_Value.rar文件，cmd窗口切換到解壓后的*.py文件所在目錄。
例如：
打開test_img文件夾，將需要預測顏值的照片放入并重命名為test.jpg。
例如：
若嫌麻煩或者有其他需求，請自行修改：
getLandmarks.py文件中第13行。
最后依次運行：
train_model.py(想直接用我模型的請忽略此步)
getLandmarks.py
getFeatures.py
Predict.py
使用演示
以上就是“怎么用Python實現顏值預測”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家閱讀完這篇文章都有很大的收獲，小編每天都會為大家更新不同的知識，如果還想學習更多的知識，請關注億速云行業資訊頻道。
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