文章详情

短信预约-IT技能 免费直播动态提醒

请输入下面的图形验证码

提交验证

短信预约提醒成功

Python几行代码即可实现人脸识别

2024-04-02 19:55

关注

摘要:一行代码实现人脸识别

正文:

环境要求:

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:

以上就是本文的全部内容了,大家喜欢的记得点点赞!

到此这篇关于Python 几行代码即可实现人脸识别 的文章就介绍到这了,更多相关Python 人脸识别内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!

阅读原文内容投诉

免责声明:

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

软考中级精品资料免费领

  • 历年真题答案解析
  • 备考技巧名师总结
  • 高频考点精准押题
  • 2024年上半年信息系统项目管理师第二批次真题及答案解析(完整版)

    难度     813人已做
    查看
  • 【考后总结】2024年5月26日信息系统项目管理师第2批次考情分析

    难度     354人已做
    查看
  • 【考后总结】2024年5月25日信息系统项目管理师第1批次考情分析

    难度     318人已做
    查看
  • 2024年上半年软考高项第一、二批次真题考点汇总(完整版)

    难度     435人已做
    查看
  • 2024年上半年系统架构设计师考试综合知识真题

    难度     224人已做
    查看

相关文章

发现更多好内容

猜你喜欢

AI推送时光机
位置:首页-资讯-后端开发
咦!没有更多了?去看看其它编程学习网 内容吧
首页课程
资料下载
问答资讯