摘要:一行代码实现人脸识别
- 首先你需要提供一个文件夹，里面是所有你希望系统认识的人的图片。其中每个人一张图片，图片以人的名字命名。
- 接下来，你需要准备另一个文件夹，里面是你要识别的图片。
- 然后你就可以运行face_recognition命令了，把刚刚准备的两个文件夹作为参数传入，命令就会返回需要识别的图片中都出现了谁，一行代码足以！！！
正文：
环境要求：
- Ubuntu17.10
- python 2.7.14
环境搭建：
1.安装 Ubuntu17.10 > 安装步骤在这里
2.安装 Python2.7.14 (Ubuntu17.10 默认Python版本为2.7.14)
3.安装 git 、cmake 、 python-pip
#安装 git $ sudo apt-get install -y git # 安装 cmake $ sudo apt-get install -y cmake # 安装 python-pip $ sudo apt-get install -y python-pip
4.安装编译dlib
安装face_recognition这个之前需要先安装编译dlib
# 编译dlib前先安装 boost $ sudo apt-get install libboost-all-dev # 开始编译dlib # 克隆dlib源代码 $ git clone https://github.com/davisking/dlib.git $ cd dlib $ mkdir build $ cd build $ cmake .. -DDLIB_USE_CUDA=0 -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1 $ cmake --build .（注意中间有个空格） $ cd .. $ python setup.py install --yes USE_AVX_INSTRUCTIONS --no DLIB_USE_CUDA
5.安装 face_recognition
# 安装 face_recognition $ pip install face_recognition # 安装face_recognition过程中会自动安装 numpy、scipy 等
环境搭建完成后，在终端输入 face_recognition 命令查看是否成功
实现人脸识别：
示例一(1行代码实现人脸识别)
1.首先你需要提供一个文件夹，里面是所有你希望系统认识的人的图片。其中每个人一张图片，图片以人的名字命名：
known_people文件夹下有babe、成龙、容祖儿的照片
2.接下来，你需要准备另一个文件夹，里面是你要识别的图片： unknown_pic文件夹下是要识别的图片，其中韩红是机器不认识的
3.然后你就可以运行face_recognition命令了，把刚刚准备的两个文件夹作为参数传入，命令就会返回需要识别的图片中都出现了谁：
识别成功！！！
示例二(识别图片中的所有人脸并显示出来)
# filename : find_faces_in_picture.py
# -*- coding: utf-8 -*-
# 导入pil模块 ，可用命令安装 apt-get install python-Imaging
from PILeVfze import Image
# 导入face_recogntion模块，可用命令安装 pip install face_recognition
import face_recognition
# 将jpg文件加载到numpy 数组中
image = face_recognition.load_image_file("/opt/face/unknown_pic/all_star.jpg")
# 使用默认的给予HOG模型查找图像中所有人脸
# 这个方法已经相当准确了，但还是不如CNN模型那么准确，因为没有使用GPU加速
# 另请参见: find_faces_in_picture_cnn.py
face_locations = face_recognition.face_locations(image)
# 使用CNN模型
# face_locations = face_recognition.face_locations(image, number_of_times_to_upsample=0, model="cnn")
# 打印：我从图片中找到了 多少 张人脸
print("I found {} face(s) in this photograph.".format(len(face_locations)))
# 循环找到的所有人脸
for face_location in face_locations:
# 打印每张脸的位置信息
top, right, bottom, left = face_location
print("A face is located at pixel location Top: {}, Left: {}, Bottom: {}, Right: {}".format(top, left, bottom, right))
# 指定人脸的位置信息，然后显示人脸图片
face_image = image[top:bottom, left:right]
pil_image = Image.fromarray(face_image)
pil_image.show()
如下图为用于识别的图片
# 执行python文件 $ python find_faces_in_picture.py
从图片中识别出7张人脸，并显示出来，如下图
示例三(自动识别人脸特征)
# filename : find_facial_features_in_picture.py
# -*- coding: utf-8 -*-
# 导入pil模块 ，可用命令安装 apt-get install python-Imaging
from PIL import Image, ImageDr编程客栈aw
# 导入face_recogntion模块，可用命令安装 pip install face_recognition
eVfzeimport face_recognition
# 将jpg文件加载到numpy 数组中
image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg")
＃查找图像中所有面部的所有面部特征
face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(image)
print("I found {} face(s) in this photograph.".format(len(face_landmarks_list)))
for face_landmarks in face_landmarks_list:
＃打印此图像中每个面部特征的位置
facial_features = [
'chin',
'left_eyebrow',
'right_eyebrow',
'nose_bridge',
'nose_tip',
'left_eye',
'right_eye',
'top_lip',
'bottom_lip'
]
for facial_feature in facial_features:
print("The {} in thhttp://www.cppcns.comis face has the following points: {}".format(facial_feature, face_landmarks[facial_feature]))
＃让我们在图像中描绘出每个人脸特征！
pil_image = Image.fromarray(image)
d = ImageDraw.Draw(pil_image)
for facial_feature in facial_features:
d.line(face_landmarks[facial_feature], width=5)
pil_image.show()
自动识别出人脸特征(轮廓)
示例四(识别人脸鉴定是哪个人)
# filename : recognize_faces_in_pictures.py
# -*- conding: utf-8 -*-
# 导入face_recogntion模块，可用命令安装 pip install face_recognition
import face_recognition
＃将jpg文件加载到numpy数组中
babe_image = face_recognition.load_image_file("/opt/face/known_people/babe.jpeg")
Rong_zhu_er_image = face_recognition.load_image_file("/opt/face/known_people/Rong zhu er.jpg")
unknown_image = face_recognition.load_image_file("/opt/face/unknown_pic/babe2.jpg")
＃获取每个图像文件中每个面部的面部编码
＃由于每个图像中可能有多个面，所以返回一个编码列表。
＃但是由于我知道每个图像只有一个脸，我只关心每个图像中的第一个编码，所以我取索引0。
babe_face_encoding = face_recognition.face_encodings(babe_image)[0]
Rong_zhu_er_face_encoding = face_recognition.face_encodings(Rong_zhu_er_image)[0]
unknown_face_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]
known_faces = [
babe_face_encoding,
Rong_zhu_er_face_encoding
]
＃结果是True/false的数组，未知面孔known_faces阵列中的任何人相匹配的结果
results = face_recognition.compare_faces(known_faces, unknown_face_encoding)
print("这个未知面孔是 Babe 吗? {}".format(results[0]))
print("这个未知面孔是 容祖儿 吗? {}".format(results[1]))
print("这个未知面孔是 我们从未见过的新面孔吗? {}".format(not True in results))
显示结果下如图
示例五(识别人脸特征并美颜)
# filename : digital_makeup.py
# -*- coding: utf-8 -*-
# 导入pil模块 ，可用命令安装 apt-get install python-Imaging
from PIL import Image, ImageDraw
# 导入face_recogntion模块，可用命令安装 pip install face_recognition
import face_recognition
＃将jpg文件加载到numpy数组中
image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg")
＃查找图像中所有面部的所有面部特征
face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(image)
for face_landmarks in face_landmarks_list:
pil_image = Image.fromarray(image)
d = ImageDraw.Draw(pil_image, 'RGBA')
＃让眉毛变成了一场噩梦
d.polygon(face_landmarks['left_eyebrow'], fill=(68, 54, 39, 128))
d.polygon(face_landmarks['right_eyebrow'], fill=(68, 54, 39, 128))
d.line(face_landmarks['left_eyebrow'], fill=(68, 54, 39, 150), width=5)
d.line(face_landmarks['right_eyebrow'], fill=(68, 54, 39, 150), width=5)
＃光泽的嘴唇
d.polygon(face_landmarks['top_lip'], fill=(150, 0, 0, 128))
d.polygon(face_landmarks['bottom_lip'], fill=(150, 0, 0, 128))
d.line(face_landmarks['top_lip'], fill=(150, 0, 0, 64), width=8)
d.line(face_landmarks['bottom_lip'], fill=(150, 0, 0, 64), width=8)
＃闪耀眼睛
d.polygon(face_landmarks['left_eye'], fill=(255, 255, 255, 30))
d.polygon(face_landmarks['right_eye'], fill=(255, 255, 255, 30))
＃涂一些眼线
d.line(face_landmarks['left_eye'] + [face_landmarks['left_eye'][0]], fill=(0, 0, 0, 110), width=6)
d.line(face_landma编程客栈rks['right_eye'] + [face_landmarks['right_eye'][0]], fill=(0, 0, 0, 110), width=6)
pil_image.show()
美颜前后对比如下图：
结尾：
以上就是本文的全部内容了，大家喜欢的记得点点赞！
到此这篇关于Python 几行代码即可实现人脸识别 的文章就介绍到这了,更多相关Python 人脸识别内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！
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