python+dlib的欧式距离算法进行人脸识别

资源下载地址：https://download.csdn.net/download/sheziqiong/85738944
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人脸识别的主要算法

其核心算法是欧式距离算法使用该算法计算两张脸的面部特征差异，一般在0.6 以下都可以被认为是同一张脸

人脸识别的主要步骤

1 获得人脸图片
2 将人脸图片转为128D的矩阵(这个也就是人脸特征的一种数字化表现)
3 保存人脸128D的特征到文件中
4 获取其他人脸转为128D特征通过欧式距离算法与我们保存的特征对比，如果差距在0.6以下就说明两张脸差距比较小

准备工作

wget http://dlib.net/files/shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2
wget http://dlib.net/files/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2
下载完成后通过 bzip2 -d 命令解压这两个压缩包

以下就按照上面的步骤一步一步去实现人脸识别

1 获取人脸

获取人脸的方式有两种途径
1 通过图片
2 通过摄像头采集

图片方式

通过图片获取人脸 demo(需要检查图片中是否包含了人脸)

import cv2
import dlib

picture = '/home/sunshine/faces/harden1.jpg'
detector = dlib.get_frontal_face_detector()

def add_face_from_image(image):
	imdata = cv2.imread(image)
	rgb_image = cv2.cvtColor(imdata, cv2.COLOR_BGR2RGB)
	faces = detector(rgb_image, 1)
	if len(faces) == 0:
		print("没有检测到人脸")
	else:
	     # 到此就获取到了人脸数据
	     pass

视频方式

通过视频方式获取人脸demo 这种方式需要把视频的图片截取下来保存到指定的路径

import cv2
import dlib
from pathlib import Path
video = cv2.VideoCapture(0)
save_path = '/home/fantasy/faces'

def read_camera0():
    """
    读取摄像头
    """

    while 1:
        ok, frame = video.read()
        if not ok:
            print("读取摄像头#0失败")
            return
        else:
            yield frame

    video.release()

def putText(image, text, location=(100, 150), font=cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, size=1.1, color=(0, 255, 255), font_weight=2):
    """
    往视频上加文字
    param: image 视频/图片
    param: text  文字内容
    param: location 文字的位置
    param: font 字体
    param: size:  字体大小
    param: color: 字体颜色
    param: font_weight 字体粗细
    """
    cv2.putText(image, text, location, font, size, color, font_weight, lineType=cv2.LINE_AA)

def add_face_from_camera():
	frames = cv_tools.read_camera0()
    count = 0
    for frame in frames:
        image_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        title = 'Register'
        press = cv2.waitKey(2)
        data = detector(image_rgb)
        if len(data) == 0:
            putText(frame, "No face was detected!", color=(0, 0, 255))
        if press == ord('q'):
            break
        if press == ord('a'):
            if len(data) == 0:
                putText(frame, "No face was detected!", color=(0, 0, 255))
            else:
                count += 1
                impath = Path(save_path).joinpath('%s.jpg' % count)
                print("保存照片 %s" % impath)
                cv2.imwrite(str(impath), frame)
        cv_tools.putText(frame, 'a:Add', location=(40, 300))
        cv_tools.putText(frame, 'q:Quit', location=(40, 350))
        cv_tools.putText(frame, 'save count:%s' % count, location=(40, 400), size=1.0)
        cv2.imshow(title, frame)
    cv2.destroyAllWindows()

视频的方式需要注意几点
1 我使用的是笔记本电脑因此通过 cv2.VideoCapture(0) 方法默认就是获取到笔记本默认的摄像头,如果你的台式机没有摄像头或者是外接摄像头可能就无法获取
2 视频的方式保存图片需要将光标点击到视频，然后按 a 键, 退出就按 q 键
3 视频中如果没有检查到人脸就会出现提示 No face was detected! 此时是没法保存图片的