基于Python库Face_Recognition动手DIY人脸识别

* 本文作者:淼淼兮与怀,

0X00 前言

最近使用iPhone x,把人脸识别代入了我们的生活中。前段时间了解了一个Python的一个开元函数库,并对其进行了分析、学习和实践,那么今天我们就来讲解一下如何使用face_recognition这个库来实现简单的人脸识别。

注:以下文章的所有操作都是Windows下实现的。

0×01 正文

人脸识别主要步骤:

face_recognition 库的安装

安装此库,首先需要安装编译dlib,此处我们偷个懒,安装软件Anaconda(大牛绕过),此软件预装了dlib.

安装好后,我们直接通过pip 安装face_recognition库,命令如下

python -m pip install face_recognition

基于Python库Face_Recognition动手DIY人脸识别

调用一下库,检查是否成功导入

基于Python库Face_Recognition动手DIY人脸识别

没报错,就是安装成功了。

按照以上办法在安装numpy python-opencv 两个库就可以了

通过face_recognition库实现人脸识别

代码如下

# -*- coding: UTF-8 -*-  import face_recognition  import cv2  import os  # 这是一个超级简单(但很慢)的例子,在你的网络摄像头上实时运行人脸识别  # PLEASE NOTE: This example requires OpenCV (the `cv2` library) to be installed only to read from your webcam.  # 请注意:这个例子需要安装OpenCV  # 具体的演示。如果你安装它有困难,试试其他不需要它的演示。  # 得到一个参考的摄像头# 0(默认)  video_capture = cv2.VideoCapture(0)  # 加载示例图片并学习如何识别它。  path ="images"#在同级目录下的images文件中放需要被识别出的人物图  total_image=[]  total_image_name=[]  total_face_encoding=[]  for fn in os.listdir(path): #fn 表示的是文件名    total_face_encoding.append(face_recognition.face_encodings(face_recognition.load_image_file(path+"/"+fn))[0])    fn=fn[:(len(fn)-4)]#截取图片名(这里应该把images文件中的图片名命名为为人物名)    total_image_name.append(fn)#图片名字列表  while True:    # 抓取一帧视频    ret, frame = video_capture.read()    # 发现在视频帧所有的脸和face_enqcodings    face_locations = face_recognition.face_locations(frame)    face_encodings = face_recognition.face_encodings(frame, face_locations)    # 在这个视频帧中循环遍历每个人脸    for (top, right, bottom, left), face_encoding in zip(face_locations, face_encodings):        # 看看面部是否与已知人脸相匹配。        for i,v in enumerate(total_face_encoding):            match = face_recognition.compare_faces([v], face_encoding,tolerance=0.5)            name = "Unknown"            if match[0]:                name = total_image_name[i]                break        # 画出一个框,框住脸        cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)        # 画出一个带名字的标签,放在框下        cv2.rectangle(frame, (left, bottom - 35), (right, bottom), (0, 0, 255), cv2.FILLED)        font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX        cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), font, 1.0, (255, 255, 255), 1)    # 显示结果图像    cv2.imshow('Video', frame)    # 按q退出    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):        break  # 释放摄像头中的流  video_capture.release()  cv2.destroyAllWindows()

其次还要准备一个images文件夹进行摄像头的人脸比对

基于Python库Face_Recognition动手DIY人脸识别

成功的效果图我就不贴了。

原理如下:

1.遍历images文件中的图片

2.提取特征脸

3.摄像头每帧提取图片,提取特诊脸

4.遍历特征列表,找出符合特征脸

5.输出名字

1、从特征中找出图片中的人脸

import face_recognition  image = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg")  face_locations = face_recognition.face_locations(image)

2、找到并且控制图像中的脸部特征

import face_recognition   image = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg")   face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(image)

3、识别照片中的人脸

import face_recognition  known_image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg")  unknown_image = face_recognition.load_image_file("unknown.jpg")  biden_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)  [0]unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)  [0]results = face_recognition.compare_faces([biden_encoding], unknown_encoding)

0×02 总结

总的来说,该开源库使得人脸识别的普及实现不再那么的遥远。调用该库,只需几行代码,便可实现人脸识别。有什么问题可以在下面评论讨论哦,各路大牛勿喷。

* 本文作者:淼淼兮与怀,