一, 环境搭建
1.系统环境
- Ubuntu17.04
- Python2.7.14
pycharm 开发工具
2. 开发环境, 安装各种系统包
人脸检测基于 dlib,dlib 依赖 Boost 和 cmake
在 Windows 中如果要使用 dlib 还是比较麻烦的, 如果想省时间可以在 anaconda 中安装
- conda install -c conda-forge dlib=19.4
- $ sudo apt-getinstallbuild-essential cmake
- $ sudo apt-getinstalllibgtk-3-dev
- $ sudo apt-getinstalllibboost-all-dev
其他重要的包
- $ pip install numpy
- $ pip install scipy
- $ pip install opencv-python
- $ pip install dlib
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
二, 使用教程
1,facial_features 文件夹
此 demo 主要展示了识别指定图片中人脸的特征数据, 下面就是人脸的八个特征, 我们就是要获取特征数据
- 'chin',
- 'left_eyebrow',
- 'right_eyebrow',
- 'nose_bridge',
- 'nose_tip',
- 'left_eye',
- 'right_eye',
- 'top_lip',
- 'bottom_lip'
运行结果:
自动识别图片中的人脸, 并且识别它的特征
原图:
特征数据, 数据就是运行出来的矩阵, 也就是一个二维数组
代码:
- # -*- coding: utf-8 -*-
- # 自动识别人脸特征
- # filename : find_facial_features_in_picture.py
- # 导入 pil 模块 , 可用命令安装 apt-get install python-Imaging
- fromPILimportImage, ImageDraw
- # 导入 face_recogntion 模块, 可用命令安装 pip install face_recognition
- importface_recognition
- # 将 jpg 文件加载到 numpy 数组中
- image = face_recognition.load_image_file("chenduling.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)))
- forface_landmarksinface_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'
- ]
- forfacial_featureinfacial_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)
- forfacial_featureinfacial_features:
- d.line(face_landmarks[facial_feature], width=5)
- pil_image.show()
2,find_face 文件夹
不仅能识别出来所有的人脸, 而且可以将其截图挨个显示出来, 打印在前台窗口
原始的图片
识别的图片
代码:
- # -*- coding: utf-8 -*-
- # 识别图片中的所有人脸并显示出来
- # filename : find_faces_in_picture.py
- # 导入 pil 模块 , 可用命令安装 apt-get install python-Imaging
- fromPILimportImage
- # 导入 face_recogntion 模块, 可用命令安装 pip install face_recognition
- importface_recognition
- # 将 jpg 文件加载到 numpy 数组中
- image = face_recognition.load_image_file("yiqi.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
- forface_locationinface_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()
3,know_face 文件夹
通过设定的人脸图片识别未知图片中的人脸
- # -*- coding: utf-8 -*-
- # 识别人脸鉴定是哪个人
- # 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
- chen_image = face_recognition.load_image_file("chenduling.jpg")
- # 要识别的图片
- unknown_image = face_recognition.load_image_file("sunyizheng.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.
- chen_face_encoding = face_recognition.face_encodings(chen_image)[0]
- print("chen_face_encoding:{}".format(chen_face_encoding))
- unknown_face_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]
- print("unknown_face_encoding :{}".format(unknown_face_encoding))
- known_faces = [
- chen_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("result :{}".format(results))
- print("这个未知面孔是 陈都灵 吗? {}".format(results[0]))
- print("这个未知面孔是 我们从未见过的新面孔吗? {}".format(not True in results))
4,video 文件夹
通过调用电脑摄像头动态获取视频内的人脸, 将其和我们指定的图片集进行匹配, 可以告知我们视频内的人脸是否是我们设定好的
实现:
代码:
- # -*- coding: utf-8 -*-
- # 摄像头头像识别
- import face_recognition
- import cv2
- video_capture = cv2.VideoCapture(0)
- # 本地图像
- chenduling_image = face_recognition.load_image_file("chenduling.jpg")
- chenduling_face_encoding = face_recognition.face_encodings(chenduling_image)[0]
- # 本地图像二
- sunyizheng_image = face_recognition.load_image_file("sunyizheng.jpg")
- sunyizheng_face_encoding = face_recognition.face_encodings(sunyizheng_image)[0]
- # 本地图片三
- zhangzetian_image = face_recognition.load_image_file("zhangzetian.jpg")
- zhangzetian_face_encoding = face_recognition.face_encodings(zhangzetian_image)[0]
- # Create arrays of known face encodings and their names
- # 脸部特征数据的集合
- known_face_encodings = [
- chenduling_face_encoding,
- sunyizheng_face_encoding,
- zhangzetian_face_encoding
- ]
- # 人物名称的集合
- known_face_names = [
- "michong",
- "sunyizheng",
- "chenduling"
- ]
- face_locations = []
- face_encodings = []
- face_names = []
- process_this_frame = True
- while True:
- # 读取摄像头画面
- ret, frame = video_capture.read()
- # 改变摄像头图像的大小, 图像小, 所做的计算就少
- small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25)
- # opencv 的图像是 BGR 格式的, 而我们需要是的 RGB 格式的, 因此需要进行一个转换.
- rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1]
- # Only process every other frame of video to save time
- if process_this_frame:
- # 根据 encoding 来判断是不是同一个人, 是就输出 true, 不是为 flase
- face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame)
- face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations)
- face_names = []
- for face_encoding in face_encodings:
- # 默认为 unknown
- matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding)
- name ="Unknown"
- # if match[0]:
- # name = "michong"
- # If a match was found in known_face_encodings, just use the first one.
- if True in matches:
- first_match_index = matches.index(True)
- name = known_face_names[first_match_index]
- face_names.append(name)
- process_this_frame = not process_this_frame
- # 将捕捉到的人脸显示出来
- for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names):
- # Scale back up face locations since the frame we detected in was scaled to 1/4 size
- top *= 4
- right *= 4
- bottom *= 4
- left *= 4
- # 矩形框
- cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
- # 加上标签
- cv2.rectangle(frame, (left, bottom - 35), (right, bottom), (0, 0, 255), cv2.FILLED)
- font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
- cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), font, 1.0, (255, 255, 255), 1)
- # Display
- cv2.imshow('monitor', frame)
- # 按 Q 退出
- if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
- break
- video_capture.release()
- cv2.destroyAllWindows()
5,boss 文件夹
本开源项目, 主要是结合摄像头程序 + 极光推送, 实现识别摄像头中的人脸. 并且通过极光推送平台给移动端发送消息!
来源: http://www.jianshu.com/p/c218f7a29c99