摘要:一行代码实现人脸识别
- 首先你需要提供一个文件夹，里面是所有你希望系统认识的人的图片。其中每个人一张图片，图片以人的名字命名。
- 接下来，你需要准备另一个文件夹，里面是你要识别的图片。
- 然后你就可以运行face_recognition命令了，把刚刚准备的两个文件夹作为参数传入，命令就会返回需要识别的图片中都出现了谁，一行代码足以！！！
正文：
环境要求：
- ubuntu17.10
- python 2.7.14
环境搭建：
1.安装 ubuntu17.10 > 安装步骤在这里
2.安装 python2.7.14 (ubuntu17.10 默认python版本为2.7.14)
3.安装 git 、cmake 、 python-pip
#安装 git $ sudo apt-get install -y git # 安装 cmake $ sudo apt-get install -y cmake # 安装 python-pip $ sudo apt-get install -y python-pip
4.安装编译dlib
安装face_recognition这个之前需要先安装编译dlib
# 编译dlib前先安装 boost $ sudo apt-get install libboost-all-dev # 开始编译dlib # 克隆dlib源代码 $ git clone https://github.com/davisking/dlib.git $ cd dlib $ mkdir build $ cd build $ cmake .. -ddlib_use_cuda=0 -duse_avx_instructions=1 $ cmake --build .（注意中间有个空格） $ cd .. $ python setup.py install --yes use_avx_instructions --no dlib_use_cuda
5.安装 face_recognition
# 安装 face_recognition $ pip install face_recognition # 安装face_recognition过程中会自动安装 numpy、scipy 等
环境搭建完成后，在终端输入 face_recognition 命令查看是否成功
实现人脸识别：
示例一(1行代码实现人脸识别)
1.首先你需要提供一个文件夹，里面是所有你希望系统认识的人的图片。其中每个人一张图片，图片以人的名字命名：
known_people文件夹下有babe、成龙、容祖儿的照片
2.接下来，你需要准备另一个文件夹，里面是你要识别的图片： unknown_pic文件夹下是要识别的图片，其中韩红是机器不认识的
3.然后你就可以运行face_recognition命令了，把刚刚准备的两个文件夹作为参数传入，命令就会返回需要识别的图片中都出现了谁：
识别成功！！！
示例二(识别图片中的所有人脸并显示出来)
# filename : find_faces_in_picture.py
# -*- coding: utf-8 -*-
# 导入pil模块 ，可用命令安装 apt-get install python-imaging
from pil import image
# 导入face_recogntion模块，可用命令安装 pip install face_recognition
import face_recognition
# 将jpg文件加载到numpy 数组中
image = face_recognition.load_image_file("/opt/face/unknown_pic/all_star.jpg")
# 使用默认的给予hog模型查找图像中所有人脸
# 这个方法已经相当准确了，但还是不如cnn模型那么准确，因为没有使用gpu加速
# 另请参见: find_faces_in_picture_cnn.py
face_locations = face_recognition.face_locations(image)
# 使用cnn模型
# face_locations = face_recognition.face_locations(image, number_of_times_to_upsample=0, model="cnn")
# 打印：我从图片中找到了 多少 张人脸
print("i found {} face(s) in this photograph.".format(len(face_locations)))
# 循环找到的所有人脸
for face_location in face_locations:
# 打印每张脸的位置信息
top, right, bottom, left = face_location
print("a face is located at pixel location top: {}, left: {}, bottom: {}, right: {}".format(top, left, bottom, right))
# 指定人脸的位置信息，然后显示人脸图片
face_image = image[top:bottom, left:right]
pil_image = image.fromarray(face_image)
pil_image.show()
如下图为用于识别的图片
# 执行python文件 $ python find_faces_in_picture.py
从图片中识别出7张人脸，并显示出来，如下图
示例三(自动识别人脸特征)
# filename : find_facial_features_in_picture.py
# -*- coding: utf-8 -*-
# 导入pil模块 ，可用命令安装 apt-get install python-imaging
from pil import image, imagedraw
# 导入face_recogntion模块，可用命令安装 pip install face_recognition
import face_recognition
# 将jpg文件加载到numpy 数组中
image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg")
＃查找图像中所有面部的所有面部特征
face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(image)
print("i found {} face(s) in this photograph.".format(len(face_landmarks_list)))
for face_landmarks in face_landmarks_list:
＃打印此图像中每个面部特征的位置
facial_features = [
'chin',
'left_eyebrow',
'right_eyebrow',
'nose_bridge',
'nose_tip',
'left_eye',
'right_eye',
'top_lip',
'bottom_lip'
]
for facial_feature in facial_features:
print("the {} in this face has the following points: {}".format(facial_feature, face_landmarks[facial_feature]))
＃让我们在图像中描绘出每个人脸特征！
pil_image = image.fromarray(image)
d = imagedraw.draw(pil_image)
for facial_feature in facial_features:
d.line(face_landmarks[facial_feature], width=5)
pil_image.show()
自动识别出人脸特征(轮廓)
示例四(识别人脸鉴定是哪个人)
# filename : recognize_faces_in_pictures.py
# -*- conding: utf-8 -*-
# 导入face_recogntion模块，可用命令安装 pip install face_recognition
import face_recognition
＃将jpg文件加载到numpy数组中
babe_image = face_recognition.load_image_file("/opt/face/known_people/babe.jpeg")
rong_zhu_er_image = face_recognition.load_image_file("/opt/face/known_people/rong zhu er.jpg")
unknown_image = face_recognition.load_image_file("/opt/face/unknown_pic/babe2.jpg")
＃获取每个图像文件中每个面部的面部编码
＃由于每个图像中可能有多个面，所以返回一个编码列表。
＃但是由于我知道每个图像只有一个脸，我只关心每个图像中的第一个编码，所以我取索引0。
babe_face_encoding = face_recognition.face_encodings(babe_image)[0]
rong_zhu_er_face_encoding = face_recognition.face_encodings(rong_zhu_er_image)[0]
unknown_face_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]
known_faces = [
babe_face_encoding,
rong_zhu_er_face_encoding
]
＃结果是true/false的数组，未知面孔known_faces阵列中的任何人相匹配的结果
results = face_recognition.compare_faces(known_faces, unknown_face_encoding)
print("这个未知面孔是 babe 吗? {}".format(results[0]))
print("这个未知面孔是 容祖儿 吗? {}".format(results[1]))
print("这个未知面孔是 我们从未见过的新面孔吗? {}".format(not true in results))
显示结果下如图
示例五(识别人脸特征并美颜)
# filename : digital_makeup.py
# -*- coding: utf-8 -*-
# 导入pil模块 ，可用命令安装 apt-get install python-imaging
from pil import image, imagedraw
# 导入face_recogntion模块，可用命令安装 pip install face_recognition
import face_recognition
＃将jpg文件加载到numpy数组中
image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg")
＃查找图像中所有面部的所有面部特征
face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(image)
for face_landmarks in face_landmarks_list:
pil_image = image.fromarray(image)
d = imagedraw.draw(pil_image, 'rgba')
＃让眉毛变成了一场噩梦
d.polygon(face_landmarks['left_eyebrow'], fill=(68, 54, 39, 128))
d.polygon(face_landmarks['right_eyebrow'], fill=(68, 54, 39, 128))
d.line(face_landmarks['left_eyebrow'], fill=(68, 54, 39, 150), width=5)
d.line(face_landmarks['right_eyebrow'], fill=(68, 54, 39, 150), width=5)
＃光泽的嘴唇
d.polygon(face_landmarks['top_lip'], fill=(150, 0, 0, 128))
d.polygon(face_landmarks['bottom_lip'], fill=(150, 0, 0, 128))
d.line(face_landmarks['top_lip'], fill=(150, 0, 0, 64), width=8)
d.line(face_landmarks['bottom_lip'], fill=(150, 0, 0, 64), width=8)
＃闪耀眼睛
d.polygon(face_landmarks['left_eye'], fill=(255, 255, 255, 30))
d.polygon(face_landmarks['right_eye'], fill=(255, 255, 255, 30))
＃涂一些眼线
d.line(face_landmarks['left_eye'] + [face_landmarks['left_eye'][0]], fill=(0, 0, 0, 110), width=6)
d.line(face_landmarks['right_eye'] + [face_landmarks['right_eye'][0]], fill=(0, 0, 0, 110), width=6)
pil_image.show()
美颜前后对比如下图：
结尾：
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