应用一个基于Python的开源人脸识别库,face_recognition
2017-10-30 21:13
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http://hongbin96.com/
文章链接:http://blog.csdn.net/hongbin_xu/article/details/74981819 或http://hongbin96.com/125
今天看微信时,看到一篇推送文章介绍了一个基于python的开源人脸识别库,且其离线识别率高达99.38%,于是上网搜了搜。
网上相关的中文文章基本都是一样的,且都是从github上的英文版本介绍翻译过来的,所以我就直接看github上的介绍了。(github链接)
在github上有相关的链接和API文档。
在下方为提供的一些相关源码或是文档。当前库的版本是v0.2.0,点击docs可以查看API文档,我们可以查看一些函数相关的说明等。
根据你的python版本输入指令:
[/code]
或者
[/code]
正常来说,安装过程中会出错,会在安装dlib时出错,可能报错也可能会卡在那不动。因为pip在编译dlib时会出错,所以我们需要手动编译dlib再进行安装。
github上给的解决办法的链接需要翻墙才能访问,都懂得。(¬ -̮ ¬)
先进入网页代理:https://mm.ww.rrjs.pw/
在网页中输入:https://gist.github.com/ageitgey/629d75c1baac34dfa5ca2a1928a7aeaf
按照它给出的解决办法:
1、先下载下来dlib的源码。
http://hongbin96.com/
文章链接:http://blog.csdn.net/hongbin_xu/article/details/74981819 或http://hongbin96.com/125
今天看微信时,看到一篇推送文章介绍了一个基于python的开源人脸识别库,且其离线识别率高达99.38%,于是上网搜了搜。
网上相关的中文文章基本都是一样的,且都是从github上的英文版本介绍翻译过来的,所以我就直接看github上的介绍了。(github链接)
简介
该库可以通过python或者命令行即可实现人脸识别的功能。使用dlib深度学习人脸识别技术构建,在户外脸部检测数据库基准(Labeled Faces in the Wild)上的准确率为99.38%。在github上有相关的链接和API文档。
在下方为提供的一些相关源码或是文档。当前库的版本是v0.2.0,点击docs可以查看API文档,我们可以查看一些函数相关的说明等。
安装配置
安装配置很简单,按照github上的说明一步一步来就可以了。根据你的python版本输入指令:
pip install face_recognition1
[/code]
或者
pip3 install face_recognition1
[/code]
正常来说,安装过程中会出错,会在安装dlib时出错,可能报错也可能会卡在那不动。因为pip在编译dlib时会出错,所以我们需要手动编译dlib再进行安装。
github上给的解决办法的链接需要翻墙才能访问,都懂得。(¬ -̮ ¬)
先进入网页代理:https://mm.ww.rrjs.pw/
在网页中输入:https://gist.github.com/ageitgey/629d75c1baac34dfa5ca2a1928a7aeaf
按照它给出的解决办法:
1、先下载下来dlib的源码。
git clone https://github.com/davisking/dlib.git[/code]1 [/code]
2、编译dlib。cd dlib mkdir build cd build cmake .. -DDLIB_USE_CUDA=0 -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1 cmake --build1
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[/code]
3、编译并安装python的拓展包。cd .. python3 setup.py install --yes USE_AVX_INSTRUCTIONS --no DLIB_USE_CUDA1
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[/code]
注意:这个安装步骤是默认认为没有GPU的,所以不支持cuda。
在自己手动编译了dlib后,我们可以在python中import dlib了。
之后再重新安装,就可以配置成功了。
根据你的python版本输入指令:pip install face_recognition1
[/code]
或者pip3 install face_recognition1
[/code]
安装成功之后,我们可以在python中正常import face_recognition了。编写人脸识别程序
编写py文件:# -*- coding: utf-8 -*- # # 检测人脸 import face_recognition import cv2 # 读取图片并识别人脸 img = face_recognition.load_image_file("silicon_valley.jpg") face_locations = face_recognition.face_locations(img) print face_locations # 调用opencv函数显示图片 img = cv2.imread("silicon_valley.jpg") cv2.namedWindow("原图") cv2.imshow("原图", img) # 遍历每个人脸,并标注 faceNum = len(face_locations) for i in range(0, faceNum): top = face_locations[i][0] right = face_locations[i][1] bottom = face_locations[i][2] left = face_locations[i][3] start = (left, top) end = (right, bottom) color = (55,255,155) thickness = 3 cv2.rectangle(img, start, end, color, thickness) # 显示识别结果 cv2.namedWindow("识别") cv2.imshow("识别", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()1
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[/code]
注意:这里使用了python-opencv,一定要配置好了opencv才能运行成功。
运行结果:
程序会读取当前目录下指定的图片,然后识别其中的人脸,并标注每个人脸。
(使用图片来自美剧硅谷)编写人脸比对程序
首先,我在目录下放了几张图片:
这里用到的是一张乔布斯的照片和一张奥巴马的照片,和一张未知的照片。
编写程序:# 识别图片中的人脸 import face_recognition jobs_image = face_recognition.load_image_file("jobs.jpg"); obama_image = face_recognition.load_image_file("obama.jpg"); unknown_image = face_recognition.load_image_file("unknown.jpg"); jobs_encoding = face_recognition.face_encodings(jobs_image)[0] obama_encoding = face_recognition.face_encodings(obama_image)[0] unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0] results = face_recognition.compare_faces([jobs_encoding, obama_encoding], unknown_encoding ) labels = ['jobs', 'obama'] print('results:'+str(results)) for i in range(0, len(results)): if results[i] == True: print('The person is:'+labels[i])1
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[/code]
运行结果:
识别出未知的那张照片是乔布斯的。摄像头实时识别
代码:# -*- coding: utf-8 -*- import face_recognition import cv2 video_capture = cv2.VideoCapture(1) obama_img = face_recognition.load_image_file("obama.jpg") obama_face_encoding = face_recognition.face_encodings(obama_img)[0] face_locations = [] face_encodings = [] face_names = [] process_this_frame = True while True: ret, frame = video_capture.read() small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25) if process_this_frame: face_locations = face_recognition.face_locations(small_frame) face_encodings = face_recognition.face_encodings(small_frame, face_locations) face_names = [] for face_encoding in face_encodings: match = face_recognition.compare_faces([obama_face_encoding], face_encoding) if match[0]: name = "Barack" else: name = "unknown" face_names.append(name) process_this_frame = not process_this_frame for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): top *= 4 right *= 4 bottom *= 4 left *= 4 cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2) cv2.rectangle(frame, (left, bottom - 35), (right, bottom), (0, 0, 255), 2) font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX cv2.putText(frame, name, (left+6, bottom-6), font, 1.0, (255, 255, 255), 1) cv2.imshow('Video', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows()1
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[/code]
识别结果:
我直接在手机上百度了几张图试试,程序识别出了奥巴马。
这个库很cool啊!
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我自己后来还基于这个库编写了一个小软件,实现了前面的博文中提到的功能。
传送门:基于PYQT编写一个人脸识别软件
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