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python - dlib python人脸编码vs c++人脸编码

问题描述

我正在尝试在 C++ 中生成与此 python 包装库提供的相同的面部编码： https ://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/face_recognition/api.py

C++ 代码：

    frontal_face_detector detector;
    ...
        for (auto face : detector(img, numberOfTimesToUpsample))
        {
            auto shape = sp(img, face); //sp = shape_predictor 5 face landmarks same as python lib
            matrix<rgb_pixel> face_chip;
            extract_image_chip(img, get_face_chip_details(shape,150,0.25), face_chip); // Chip size and padding same as dlib python settings
            faces.push_back(move(face_chip));
            coords.push_back(face);
        }
    ...
        std::vector<dlib::matrix<float,0,1>> face_descriptors = net(faces, 16); // net is dlib_face_recognition_resnet_model_v1 same as python lib
    ...

python库默认上采样一次，并使用小（5点）形状预测器，

所以我用numberOfTimesToUpsampleas 1 调用 c++ 代码，因为我的 c++ 代码不做抖动，所以我调用 python 代码为： encoding = face_recognition.face_encodings(image, num_jitters=0)[0]

然而，当我通过两个系统运行一张带有人脸的图像时，编码结果却大不相同。例如，前几个 dims 的 c++ 输出：

-0.131519
0.0520326
0.0556113
-0.101895
-0.165266

和蟒蛇：

-0.14469159
0.04349349
0.03403644
-0.1062524
-0.18296713

我在这里检查了用于计算编码的 dlib C++-Python API：https ://github.com/davisking/dlib/blob/master/tools/python/src/face_recognition.cpp并且除了没有之外真的看不到任何主要差异铸造一切double。

编辑：我也尝试过转换为双精度。所有的数字都是一样的。

我尝试构建链接到 python dlib 库附带的 .so 文件的项目。仍然得到相同的数字。

我检查了我读取图像数据的方法是否产生与 python PIL.Image 读取到 numpy-array 相同的 RGB 像素值。那里的一切看起来都很好。

我希望能够可靠地产生相同的输出。我错过了什么？

标签： pythonc++dlib

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