前言
- 先用OpenCV判断图片是否模糊，模糊的话需要重拍；
- 再用face_recognition检测图片中是否有人脸，有才接着进行下一步；
- 再用face_recognition计算图片中每张人脸的128维人脸编码；
- 最后用face_recognition将本次计算得到的人脸编码与以前已计算的进行对比，得到一个相似度最高的结果。
- 上一步中提到已计算的人脸编码，可以将它们存入向量数据库，如Milvus、Proxima等，这样对比的时候直接从数据库中查询就行。我用的Milvus，官网有它的增删改查文档，SDK我用的PyMilvus，注意安装PyMilvus时要选和你的Milvus的版本对应的版本，不能装错，这点在文档和GitHub中都有说。Milvus有个GUI的管理程序，Attu，在Milvus文档中也有介绍，它可以在网页上查看数据库中的数据。
- 只用OpenCV也可以做人脸识别，我没试，参考链接里有。
写这篇文章之前，我从来没接触过这方面，查了一些基础知识，都在参考链接里，感谢他们的分享。
安装
linux
就安装dlib库和windows不一样，其他步骤一样，我只测试了CentOS 7.9.2009，服务器中有miniconda。
conda install -c conda-forge dlib，安装dlib库。
记录安装dlib库失败解决过程，认识conda-forge_后知前觉的博客-CSDN博客_dlib库安装失败
linux安装dlib，以下步骤解决所有问题。_weixin_41899102的博客-CSDN博客_linux安装dlib失败
linux系统下安装dlib_Batman。的博客-CSDN博客_linux安装dlib
windows
相比linux，windows的安装有点复杂
- pip install cmake
- pip install boost
- 从pypi或github或其他地方下载dlib库的whl文件，版本要和你的python版本一致，具体怎么选版本看我的上篇文章，并使用pip install安装
- pip install face_recognition
- pip install opencv-python
使用
需要自己准备一些含有人脸的图片放入一个文件夹中，最好是人脸正面；再准备一张人脸图片放在和文件夹同级的目录中，这张图片中的人要和文件夹中某张图片是同一个人。
如有两张周杰伦的图片，一张放在文件夹中，另一张放在和文件夹同级的目录中，然后文件夹中再放一些不是周杰伦的图片。
拿着文件夹外的这张人脸图片，去和文件夹中的所有人脸图片对比，看有没有匹配到同一个人。具体的匹配原理，在代码注释和文章末尾的参考链接中。
本地测试
import face_recognition
import os
import time
from numpy import array # 若不加这一行，对从文件中读取已保存的128维人脸编码执行eval()时，报错name 'array' is not defined
import cv2
t1 = time.time()
# 路径中不能有中文
source_img_file_path = r"C:\Users\PC-1\Desktop\ZhouJieLun1.png"
img_folder_path = r"C:\Users\PC-1\Desktop\face_img"
# 获取列表的第二个元素
def takeSecond(elem):
return elem[1]
# 判断图片是否清晰，参数是图片的绝对路径
def getImageVar(imgPath: str) -> bool:
image = cv2.imread(imgPath)
img2gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
imageVar = cv2.Laplacian(img2gray, cv2.CV_64F).var() # 一般大于100时认为图片是清晰的，实际需根据情况调节
if imageVar <= 100:
return False
elif imageVar > 100:
return True
# 检测图片中是否有人脸。能接受不完整的人脸，如缺少鼻子以下，此时是能否检测到人脸的阈值之一，人脸中其他部位的缺少情况未测试
def check_face_img(img_path: str) -> bool:
img = face_recognition.load_image_file(img_path) # 加载图像。会将图像加载到 numpy 数组中。
result = face_recognition.face_locations(img) # 返回图像中每张人脸的人脸特征位置列表。图像中没有人脸时，返回空列表
if len(result)>0:
return True
else:
return False
# 获取图片库中每张图片的128维人脸编码，用于传给face_recognition.face_distance()的face_encodings参数
def get_face_encodings(img_folder_path):
img_face_encoding_list = [] # 每个元素是文件夹中所有图片的128维人脸编码
img_path_list = [] # 每个元素是文件夹中图片的绝对路径
img_list = os.listdir(img_folder_path)
for img in img_list:
img_path = os.path.join(img_folder_path, img)
if getImageVar(img_path) and check_face_img(img_path):
img_path_list.append(img_path)
img = face_recognition.load_image_file(img_path) # 加载图像
img_face_encoding = face_recognition.face_encodings(img)[0] # 返回图像中每张人脸的 128 维人脸编码。后面使用face_recognition.face_distance()时，face_recognition.face_distance()的face_encodings参数中的值不能是由face_recognition.face_encodings(img)组成的，而应由face_recognition.face_encodings(img)[0]组成。
img_face_encoding_list.append(img_face_encoding)
elif not getImageVar(img_path):
print(f'{img_path}图片太模糊，请重新拍摄，入库时已忽略此图片')
elif not check_face_img(img_path):
print(f'{img_path}没有检测到完整人脸，请重新拍摄，入库时已忽略此图片')
return img_face_encoding_list, img_path_list
img_face_encoding_list, img_path_list = get_face_encodings(img_folder_path)
# 从本地文件读取已保存的图片库中每张图片的128维人脸编码，节省计算时间
def get_face_encodings_from_file():
with open(r"C:\Users\PC-1\Desktop\img_face_encoding_list.txt", 'r', encoding='utf-8') as f:
img_face_encoding_list = eval(f.read()) # 需from numpy import array，否则eval()报错name 'array' is not defined
img_path_list=[]
img_list = os.listdir(img_folder_path)
for img in img_list:
img_path = os.path.join(img_folder_path, img)
img_path_list.append(img_path)
return img_face_encoding_list, img_path_list
# img_face_encoding_list, img_path_list = get_face_encodings_from_file()
if getImageVar(source_img_file_path) and check_face_img(source_img_file_path):
img = face_recognition.load_image_file(source_img_file_path)
# face_locations = face_recognition.face_locations(img) # 返回图像中每张人脸的人脸特征位置列表。face_locations为（顶部、右侧、底部、左侧）顺序找到的人脸位置的元组列表
source_img_face_encoding = face_recognition.face_encodings(img)[0]
result = face_recognition.face_distance(face_encodings=img_face_encoding_list, face_to_compare=source_img_face_encoding) # 给定人脸编码列表，将它们与已知的人脸编码进行比较，并得到每个比较人脸的欧氏距离。距离大小为面孔的相似程度。欧氏距离越小相似度越大。欧氏距离的典型阈值是0.6，即小于0.6的可认为匹配成功。face_encodings是要比较的人脸编码列表，face_to_compare是要与之进行比较的人脸编码。
temp_list = list(zip(img_path_list, result))
temp_list.sort(key=takeSecond) # 将原列表按列表中每个子元素中的第二个元素的值进行升序排列
print(temp_list)
if temp_list[0][-1] < 0.6: # 升序排列后第一个元素的相似度最高，如果它的欧氏距离小于0.6，认为匹配成功
print(temp_list[0])
else:
print('匹配失败') # 有可能不是本人，也有可能是本次拍摄时不清晰
elif not getImageVar(source_img_file_path):
print('图片太模糊，请重新拍摄')
elif not check_face_img(source_img_file_path):
print('没有检测到完整人脸，请重新拍摄')
t2 = time.time()
print(t2-t1) # 每次运行都计算所有图片的特征值，与6张图片对比耗时4.7秒；直接从本地文件读取已保存的图片库中每张图片的128维人脸编码，与6张图片对比耗时0.6秒。img_face_encoding_list.txt的内容的示例
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-0.2787565 , -0.07050405, -0.09639949, 0.09951212, -0.14790948,
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0.01904444, -0.00923841, -0.06280316, 0.18326622, 0.03018811,
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1.14727125e-01, -5.81904836e-02, 1.65611401e-01, -9.44045261e-02,
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1.91601515e-02, -2.42309403e-02, -3.90784908e-03, 9.26381629e-03])]将人脸编码存入Milvus
文档中的示例代码
先放出文档中的基本使用的代码，我是按照文档中的提示一步一步复制的，这里我只测试了插入和查询，每一页末尾都有下一步的提示(截图中的中文是浏览器翻译的)，代码使用时需将host改成你自己的服务器ip。
代码注释中的中文文档链接现在已经跳转到英文文档了，因为我反馈了中文文档有问题，后来官方就删了中文文档，或者虽然没删但不让你访问中文文档了。
from pymilvus import connections, CollectionSchema, FieldSchema, DataType, Collection
import random
# 代码是从2.0.0中文文档复制的
# 从gitee的README中https://gitee.com/milvus-io/milvus#%E5%90%AF%E5%8A%A8-milvus中'安装 Milvus 单机版'进入中文文档https://milvus.io/cn/docs/v2.0.0/install_standalone-docker.md
# 从github的README中https://github.com/milvus-io/milvus#install-milvus中'Standalone Quick Start Guide'进入英文文档https://milvus.io/docs/v2.0.x/install_standalone-docker.md
# 中文文档可能有字母大小写错误(会导致报错)，最好看英文文档
connections.connect(alias="default", host='YOUR HOST', port='19530') # 构建一个 Milvus 连接，alias是创建的Milvus连接的别名
# 准备架构，包括字段架构、集合架构和集合名称。
book_id = FieldSchema(
name="book_id",
dtype=DataType.INT64,
is_primary=True,
)
word_count = FieldSchema(
name="word_count",
dtype=DataType.INT64,
)
book_intro = FieldSchema(
name="book_intro",
dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, # 一个集合中必须有一个字段是DataType.FLOAT_VECTOR或DataType.BINARY_VECTOR类型，文档原话The collection to create must contain a primary key field and a vector field. INT64 is the only supported data type for the primary key field in current release of Milvus. from https://milvus.io/cn/docs/v2.0.0/create_collection.md#Prepare-Schema
dim=2 # 向量列数，一个向量有多少个元素就有多少列。
)
schema = CollectionSchema(
fields=[book_id, word_count, book_intro],
description="Test book search"
)
collection_name = "book"
# 使用架构创建集合
collection = Collection(
name=collection_name,
schema=schema,
using='default', # 服务器别名，要在哪个服务器创建集合
shards_num=2,
consistency_level="Strong"
)
# 准备要插入的数据。要插入的数据的数据类型必须与集合的架构匹配，否则 Milvus 将引发异常。
data = [
[i for i in range(2000)],
[i for i in range(10000, 12000)],
[[random.random() for _ in range(2)] for _ in range(2000)],
]
collection = Collection("book") # Get an existing collection.
mr = collection.insert(data) # 插入数据
# 为向量构建索引。矢量索引是元数据的组织单位，用于加速矢量相似性搜索。如果没有在向量上构建索引，Milvus将默认执行暴力搜索。
index_params = { # 准备索引参数
"metric_type":"L2",
"index_type":"IVF_FLAT",
"params":{"nlist":1024}
}
# 通过指定矢量字段名称和索引参数来构建索引
collection = Collection("book") # Get an existing collection.
collection.create_index(
field_name="book_intro",
index_params=index_params
)
# Milvus 中的所有搜索和查询操作都在内存中执行。在执行向量相似性搜索之前将 collection 加载到内存中。
collection = Collection("book") # Get an existing collection.
collection.load()
search_params = {"metric_type": "L2", "params": {"nprobe": 10}} # 准备适合你的搜索场景的参数。下面的示例定义了搜索将使用欧式距离计算，并从 IVF_FLAT 索引构建的十个最近的聚类中检索向量。
results = collection.search( # 进行向量搜索
data=[[0.1, 0.2]],
anns_field="book_intro",
param=search_params,
limit=10, # 输出相似度最高的向量结果的数量
expr=None,
consistency_level="Strong" # 从gitee的README进入的中文文档(https://milvus.io/cn/docs/v2.0.0/search.md#%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E5%90%91%E9%87%8F%E6%90%9C%E7%B4%A2)中这里错写成strong，会有下面两行的报错，源码中说这个参数的介绍在https://github.com/milvus-io/milvus/blob/master/docs/developer_guides/how-guarantee-ts-works.md，看了参数介绍中'if no consistency level was specified, search will use the consistency level when you create the collection.'，再看Collection()创建集合时的代码(https://milvus.io/cn/docs/v2.0.0/create_collection.md#Create-a-collection-with-the-schema)，发现是大小写错了。从github的README进入的英文文档没错。
# raise InvalidConsistencyLevel(0, f"invalid consistency level: {consistency_level}") from e
# pymilvus.client.exceptions.InvalidConsistencyLevel: <InvalidConsistencyLevel: (code=0, message=invalid consistency level: strong)>
)
# 查看最相似向量的 primary key 及其距离值
print(results[0].ids)
print(results[0].distances)
collection.release() # 搜索完成时释放 Milvus 中加载的 collection 以减少内存消耗
connections.disconnect("default") # 断开 Milvus 连接我的实际代码
使用时需将host改成你自己的服务器ip
import face_recognition
import os
import time
import random
from pymilvus import connections, CollectionSchema, FieldSchema, DataType, Collection
import cv2
# 路径中不能有中文
img_folder_path = r"C:\Users\PC-1\Desktop\face_img"
# 判断图片是否清晰，参数是图片的绝对路径
def getImageVar(imgPath: str) -> bool:
image = cv2.imread(imgPath)
img2gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
imageVar = cv2.Laplacian(img2gray, cv2.CV_64F).var() # 一般大于100时认为图片是清晰的，实际需根据情况调节
if imageVar <= 100:
return False
elif imageVar > 100:
return True
# 检测图片中是否有人脸。能接受不完整的人脸，如缺少鼻子以下，此时是能否检测到人脸的阈值之一，人脸中其他部位的缺少情况未测试
def check_face_img(img_path: str) -> bool:
img = face_recognition.load_image_file(img_path) # 加载图像。会将图像加载到 numpy 数组中。
result = face_recognition.face_locations(img) # 返回图像中每张人脸的人脸特征位置列表。图像中没有人脸时，返回空列表
if len(result)>0:
return True
else:
return False
connections.connect(alias="default", host='YOUR HOST', port='19530') # 构建一个 Milvus 连接，alias是创建的Milvus连接的别名
# 准备架构，包括字段架构、集合架构和集合名称。
face_id = FieldSchema(
name="face_id",
dtype=DataType.INT64,
is_primary=True,
auto_id=False # 关闭自动赋值自增id，实际人员的id由前端传入
)
face_feature_vector = FieldSchema(
name="face_feature_vector",
dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, # 128维人脸编码是浮点数。一个集合中必须有一个字段是DataType.FLOAT_VECTOR或DataType.BINARY_VECTOR类型，文档原话The collection to create must contain a primary key field and a vector field. INT64 is the only supported data type for the primary key field in current release of Milvus. from https://milvus.io/cn/docs/v2.0.0/create_collection.md#Prepare-Schema
dim=128 # face_recognition.face_encodings()返回的列表再取第一个元素，值是128维人脸编码。向量列数，一个向量有多少个元素就有多少列。
)
schema = CollectionSchema(
fields=[face_id, face_feature_vector],
description="face feature vector test test test"
)
collection_name = "face_feature_vector_test_test"
# 使用架构创建集合
collection = Collection(
name=collection_name,
schema=schema,
using='default', # 服务器别名，要在哪个服务器创建集合
shards_num=2,
consistency_level="Strong"
)
# 准备要插入的数据。要插入的数据的数据类型必须与集合的架构匹配，否则 Milvus 将引发异常。
img_list = os.listdir(img_folder_path)
for img in img_list:
img_path = os.path.join(img_folder_path, img)
if getImageVar(img_path) and check_face_img(img_path):
img = face_recognition.load_image_file(img_path) # 加载图像
img_face_encoding = face_recognition.face_encodings(img)[0] # 返回图像中每张人脸的 128 维人脸编码。后面使用face_recognition.face_distance()时，face_recognition.face_distance()的face_encodings参数中的值不能是由face_recognition.face_encodings(img)组成的，而应由face_recognition.face_encodings(img)[0]组成。
temp_id = random.randint(0, 100000) # face_id字段的值，能唯一确定一个人，暂时随机产生，实际应由前端传入
collection = Collection("face_feature_vector_test_test") # Get an existing collection.
mr = collection.insert([ [temp_id], [img_face_encoding] ]) # 插入数据。from https://github.com/milvus-io/milvus/discussions/10713
# print(mr) # 插入操作的执行结果
elif not getImageVar(img_path):
print(f'{img_path}图片太模糊，请重新拍摄，入库时已忽略此图片')
elif not check_face_img(img_path):
print(f'{img_path}没有检测到完整人脸，请重新拍摄，入库时已忽略此图片')
# 为向量构建索引。矢量索引是元数据的组织单位，用于加速矢量相似性搜索。如果没有在向量上构建索引，Milvus将默认执行暴力搜索。
index_params = { # 准备索引参数
"metric_type":"L2",
"index_type":"IVF_FLAT",
"params":{"nlist":1024}
}
# 通过指定矢量字段名称和索引参数来构建索引
collection = Collection("face_feature_vector_test_test") # Get an existing collection.
collection.create_index(
field_name="face_feature_vector",
index_params=index_params
)
# Milvus 中的所有搜索和查询操作都在内存中执行。在执行向量相似性搜索之前将 collection 加载到内存中。
collection = Collection("face_feature_vector_test_test") # Get an existing collection.
collection.load()
connections.disconnect("default") # 断开 Milvus 连接从Milvus中查询
相似度有个阈值，返回符合阈值的所有结果。我这里的阈值0.2、0.6均来自参考链接中的文章。使用时需将host改成你自己的服务器ip
import face_recognition
import os
import time
import random
from pymilvus import connections, CollectionSchema, FieldSchema, DataType, Collection
import cv2
t1 = time.time()
# 路径中不能有中文
# source_img_file_path = r"C:\Users\PC-1\Desktop\ZhouJieLun1.png"
source_img_file_path = r"C:\Users\PC-1\Desktop\LinJunJie2.png"
# 判断图片是否清晰，参数是图片的绝对路径
def getImageVar(imgPath: str) -> bool:
image = cv2.imread(imgPath)
img2gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
imageVar = cv2.Laplacian(img2gray, cv2.CV_64F).var() # 一般大于100时认为图片是清晰的，实际需根据情况调节
if imageVar <= 100:
return False
elif imageVar > 100:
return True
# 检测图片中是否有人脸。能接受不完整的人脸，如缺少鼻子以下，此时是能否检测到人脸的阈值之一，人脸中其他部位的缺少情况未测试
def check_face_img(img_path: str) -> bool:
img = face_recognition.load_image_file(img_path) # 加载图像。会将图像加载到 numpy 数组中。
result = face_recognition.face_locations(img) # 返回图像中每张人脸的人脸特征位置列表。图像中没有人脸时，返回空列表
if len(result)>0:
return True
else:
return False
if getImageVar(source_img_file_path) and check_face_img(source_img_file_path):
connections.connect(alias="default", host='YOUR HOST', port='19530') # 构建一个 Milvus 连接，alias是创建的Milvus连接的别名
# Milvus 中的所有搜索和查询操作都在内存中执行。在执行向量相似性搜索之前将 collection 加载到内存中。
collection = Collection("face_feature_vector_test_test") # Get an existing collection.
collection.load()
search_params = {"metric_type": "L2", "params": {"nprobe": 10}} # 准备适合你的搜索场景的参数。下面的示例定义了搜索将使用欧式距离计算，并从 IVF_FLAT 索引构建的十个最近的聚类中检索向量。
img = face_recognition.load_image_file(source_img_file_path) # 加载图像
img_face_encoding = face_recognition.face_encodings(img)[0]
results = collection.search( # 进行向量搜索
data=[img_face_encoding],
anns_field="face_feature_vector",
param=search_params,
limit=2, # 输出相似度最高的向量结果的数量，即输出几个与被匹配人脸最相似的人脸特征向量
expr=None,
consistency_level="Strong" # 从gitee的README进入的中文文档(https://milvus.io/cn/docs/v2.0.0/search.md#%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E5%90%91%E9%87%8F%E6%90%9C%E7%B4%A2)中这里错写成strong，会有下面两行的报错，源码中说这个参数的介绍在https://github.com/milvus-io/milvus/blob/master/docs/developer_guides/how-guarantee-ts-works.md，看了参数介绍中'if no consistency level was specified, search will use the consistency level when you create the collection.'，再看Collection()创建集合时的代码(https://milvus.io/cn/docs/v2.0.0/create_collection.md#Create-a-collection-with-the-schema)，发现是大小写错了。从github的README进入的英文文档没错。
# raise InvalidConsistencyLevel(0, f"invalid consistency level: {consistency_level}") from e
# pymilvus.client.exceptions.InvalidConsistencyLevel: <InvalidConsistencyLevel: (code=0, message=invalid consistency level: strong)>
)
# 查看最相似向量的 primary key 及其距离值
id_list = results[0].ids
distance_list = results[0].distances
# print(id_list)
# print(distance_list)
if (len(list(id_list)) > 0) and (list(distance_list)[0] <= 0.2):
print(list(id_list)[0])
print(list(distance_list)[0])
else:
print('这是else，因欧氏距离全都大于0.2，不一定真实地匹配成功，0.2这个阈值是暂时写的，具体需根据情况测试确定')
print(id_list)
print(distance_list)
# collection.release() # 搜索完成时释放 Milvus 中加载的 collection 以减少内存消耗
connections.disconnect("default") # 断开 Milvus 连接
elif not getImageVar(source_img_file_path):
print('图片太模糊，请重新拍摄')
elif not check_face_img(source_img_file_path):
print('没有检测到完整人脸，请重新拍摄')
t2 = time.time()
print(t2-t1)从Milvus中删除人脸信息
根据字段的值删除当前这条数据，目前(Milvus 2.0.1，PyMilvus 2.0.2)只能根据主键的值去删除，不能用其他字段。使用时需将host改成你自己的服务器ip
from pymilvus import connections, CollectionSchema, FieldSchema, DataType, Collection
connections.connect(alias="default", host='YOUR HOST', port='19530') # 构建一个 Milvus 连接，alias是创建的Milvus连接的别名
expr = "face_id in [835193322]" # 删除时只能用in，不能用其他运算符，如==，文档中有说明
collection = Collection("face_feature_vector_test_test") # Get an existing collection.
result = collection.delete(expr)
print(result)
connections.disconnect("default") # 断开 Milvus 连接参考链接
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