一行做代码人脸识别:初学face_recognition

前天听人吹牛,说某某的系统好牛,可以识别客户的头像,好高科技巴拉巴拉。
于是昨天找了一下,发现Python的face_regcognition包可以做,代码封装的非常简单,一点识别原理都不懂的人,也可以使用。

face_recognition项目地址

face_regcognition 可以实现的功能包括:

  • 在图像上查找所有人脸的位置:
  • 将一张人脸图片与其它图片对比,找出最相似的:比如找一张女星相片是不是范爷的
  • 查找人脸中的嘴唇、下巴等位置。
    其它还有支持命令行操作,使用GPU做批量处理加速等等。

使用环境:Python3.6 + Windows10

因为依赖dlib库的原因,在安装前需要先安装dlib。建议使用dlib的官方包安装,否则容易报错
dlib地址

一、在示例图片上找到人脸的位置,并做框线标注

示例图片


5148301-c7d366aa3f5f872f.jpg
test03.jpg

标注后的图片效果


5148301-89289b44a0e95e5f.jpg
test_result.jpg

示例

import face_recognition as fr
import cv2
img = fr.load_image_file("tmp/locations.jpg")   # 加载图片保存为numpy数组
loc = fr.face_locations(img)  # 查找人脸位置,返回位置坐标的list, 真的只有一行哦

# 遍历坐标list,给每个人脸位置画上标线框
for i in loc:
    cv2.rectangle(img, (i[3],i[0]), (i[1],i[2]), color=(0,255,255), thickness=3)

# 保存标后的图片
cv2.imwrite('/tmp/test_result.jpg', img)

二、查找最相似的人脸

示例图片:在这四张相片中,找到与目标图片最相似的人脸。范爷,范爷她弟,大景甜,明日花绮罗(好像混进了不一样的东西)


5148301-4c3581b3c6eed6ea.jpg
fanbingbing.jpg

5148301-b16fd03a48efd080.jpg
fanchenchen.jpg

5148301-ad336f8e1f0e2c26.jpg
jingtian.jpg

5148301-afd1121cff7970b9.jpg
mingrihuayiluo.jpg

目标图片


5148301-b8ad79e48cec1c4a.jpg
test01.jpg

示例

import face_recognition as fr
# 读取图像
img_a = fr.load_image_file("tmp/fanbingbing.jpg")
img_b = fr.load_image_file('tmp/fanchenchen.jpg')
img_c = fr.load_image_file('tmp/jingtian.jpg')
img_d = fr.load_image_file('tmp/mingrihuayiluo.jpg')
img_x = fr.load_image_file('tmp/test01.jpg')
# 进行特征编码
encoding_a = fr.face_encodings(img_a)[0]
encoding_b = fr.face_encodings(img_b)[0]
encoding_c = fr.face_encodings(img_c)[0]
encoding_d = fr.face_encodings(img_d)[0]
encoding_x = fr.face_encodings(img_x)[0]
# 将示例图片与目标人脸逐一对比,返回 list, 包含True/False, 表示是否匹配
fr.compare_faces([encoding_a, encoding_b, encoding_c, encoding_d], encoding_x)
# 返回 [True, True, True, False]
# 我擦,不对啊,怎么第2,3张也是True。

# 差值默认为0.5,越小对比越严格
fr.compare_faces([encoding_a, encoding_b, encoding_c, encoding_d], encoding_x, tolerance=0.4)
# 返回值[True, False, False, False],得知目标人脸属于范爷

三、对比示例人脸与目标人脸的相似度

将上面示例的人脸与目标人脸对比,计算欧氏距离。距离越小越相似。

fr.face_distance([encoding_a, encoding_b, encoding_c, encoding_d], encoding_x)
# 返回array([ 0.33231199,  0.59964459,  0.55151852,  0.63861249])
# 最相似的是第一张范爷,其次是范爷她弟,不愧是亲姐弟啊。

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