环境配置
- Python 3.6（必须是）
- Windows10(不是官方支持的,但也能用)
前言：
face_recognition这个项目尤其是dlib更适用于Linux系统。在性能方面，编译同样规格的项目，这个工具在Windows 10 上大约是Ubuntu上的四分之一。但是在这两者之间我没有看到在其他方面有什么差别。
由于windows不是face_recognition官方支持的，需要编译安装dlib，过程过于复杂，本次使用网上编译后的whl文件进行安装，这也是必须本次实验必须是在python3.6下的原因，因为网上只有dlib编译文件whl cp36版的。
一、安装环境
第一步：安装dlib
1、下载dlib-19.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 安装包
2、打开cmd切换到dlib-19.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 文件所在目录下执行命令安装
注意： 你的电脑上可能已经安装过其他的python版本，切记要切换到python3.6，为了防止已经安装其他版本的python dlib安装包要放到python3.6安装目录下的Scripts文件夹中再执行以下命令。
# pip install dlib-19.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl第二步：安装face_recognition库
使用命令：
# pip install face_recognition二、应用face_recognition库
1、首先我们先从网上下载10张不同人的图片存在images文件夹中，并且每张图片用图片中的人名命名图片。用于与需要对比的图片进行对比。images文件夹内容如下：
2、另外下载一张图片用于对比，我下载的是马云的另一张图片
3、python代码：
import os
import face_recognition as face
# 列出所有可用的图片，也就是刚才下载的10张图片
images = os.listdir('images')
# 加载需要要对比的图片，也就是下载的另一张马云图片
image_to_be_matched = face.load_image_file('test.jpg')
# 将加载的图像编码为特征向量
image_to_be_matched_encoded = face.face_encodings(image_to_be_matched)[0]
# 遍历images下的每张图像
for image in images:
# 加载图片
current_image = face.load_image_file("images/" + image)
# 将加载的图像编码为特征向量
current_image_encoded = face.face_encodings(current_image)[0]
# 将图像与图像匹配，并检查是否匹配
result = face.compare_faces([image_to_be_matched_encoded], current_image_encoded)
# 检查是否匹配
if result[0] == True:
print("匹配: " + image)
print("end")
运行代码输出以下结果：
很显然结果正确。
文章到此结束。下一篇博文将继续深入研究。
