---
title: Face_Identify
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/models/rwcjz615/Face_Identify"
md_url: "https://www.modelscope.cn/models/rwcjz615/Face_Identify.md"
repository: rwcjz615/Face_Identify
last_updated: 2026-06-19
license: mit
library_name:
  - onnx
downloads: 0
stars: 0
---

# Face_Identify

> Face_Identify - rwcjz615 在 ModelScope 开源的模型。创空间访问链接：https://www.modelscope.cn/studios/rwcjz615/FaceIdentify

rwcjz615/Face_Identify 是 ModelScope 魔搭社区上的机器学习模型，采用 mit 许可。

- **Repository**: rwcjz615/Face_Identify
- **License**: mit
- **Downloads**: 0
- **Stars**: 0
- **Last updated**: 2026-06-19

Source: https://www.modelscope.cn/models/rwcjz615/Face_Identify

---

# 人脸检测 Face Detection

创空间访问链接：https://www.modelscope.cn/studios/rwcjz615/Face_Identify

本项目使用 OpenCV YuNet 深度学习模型完成人脸检测，使用 Gradio 构建可交互 Web 页面。用户上传图片或调用摄像头后，系统会输出带检测框的图片，并返回人脸数量、坐标及置信度 JSON。默认过滤置信度低于 0.85 的结果，减少背景物体误检。

## 功能

- 图片上传与摄像头输入
- 正面人脸检测
- 检测框可视化
- 返回人脸数量和 bounding box 坐标
- 支持在 ModelScope 创空间一键运行

## 本地运行

```bash
pip install -r requirements.txt
python app.py
```

启动后访问终端输出的本地地址，上传 `examples/astronaut.png` 或自己的图片即可测试。

## 关键代码

```python
detector = cv2.FaceDetectorYN.create(
    "models/face_detection_yunet_2023mar.onnx", "", (width, height),
    confidence_threshold, 0.3, 5000
)
_, detections = detector.detect(bgr_image)
```

完整搭建步骤见 [创空间搭建步骤说明.md](./创空间搭建步骤说明.md)。