摘要:什么,只要一行代碼就能搞定人臉識別當然是假的啦。雖然不能一行就搞定,依靠強大的人臉識別包,只要十多行代碼完全可以實現人臉識別的功能。經測試識別正確率高達。下安裝比較簡單,命令行下幾行代碼就搞定,安裝見這里。
什么,只要一行代碼就能搞定人臉識別?當然是假的啦。
雖然不能一行就搞定,依靠python強大的人臉識別包,只要十多行代碼完全可以實現人臉識別的功能。這就叫站在巨人的肩膀上,看得更高更遠。
face-recognition,使用最先進的人臉識別技術構建而成的python包,而且具有深度學習功能。經測試識別正確率高達99.38%。確實很高。
安裝因為face-recognition使用到了dlib庫,這是c++寫的一個包含機器學習,計算機視覺等算法的庫,所以使用之前要先安裝dlib。不過這還不行,dlib庫又依賴一個叫做boost的東西,總之有些麻煩,所以我就不寫詳細步驟啦╰( ̄▽ ̄)╭。linux下安裝比較簡單,命令行下幾行代碼就搞定,windows安裝見這里。
所有工作準備好之后,使用pip安裝:
pip install face-recognition
人臉檢測如何檢測一張圖片中的人臉?face-recognition把帶人臉的圖片看成是由像素組成的二維數組,使用face_locations方法返回識別到的人臉的坐標(上下左右)。
這樣就可以啦,接下來只要把這些人臉坐標用矩形框圈出來,然后保存即可。
import face_recognition from skimage import draw, io %matplotlib inline # 圖片文件 files = "F:datapeople.jpg" # 加載圖片 image = face_recognition.load_image_file(files) # 識別人臉坐標 face_locations = face_recognition.face_locations(image) # 我們在此使用之前介紹過的skimage庫進行繪制 # 讀出的圖片在skimage中不能使用,故重新導入 img = io.imread(files) print("I found {} face(s) in this photograph.".format(len(face_locations))) # 循環標記人臉 for face_location in face_locations: # 每個人臉的坐標 top, right, bottom, left = face_location # 為每個人臉畫四邊形 # polygon_perimeter作用是繪制不填充的多邊形 rr, cc = draw.polygon_perimeter([top, top, bottom, bottom], [left, right, right, left]) # 設置顏色為紅色 draw.set_color(img, [rr, cc], [255, 0, 0]) # 保存 io.imsave("F:result.jpg", img)
I found 24 face(s) in this photograph.
我們打開圖片看看效果。
import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io origin = io.imread(files) reco = io.imread("f:result.jpg") plt.subplot(1, 2, 1) plt.imshow(origin) plt.subplot(1, 2, 2) plt.imshow(reco)
效果不錯,都識別出來了。
人臉識別既然能夠識別出有沒有人臉,有可能知道這個人是誰嗎?當然可以了,前提是你要提供一張包含某個人臉的照片。使用face_encodings對人臉進行編碼,然后使用compare_faces方法比較即可。看代碼。
import face_recognition # 首先打開一張已經知道是誰的照片,然后打開另一張照片 zhuyizhi_image = face_recognition.load_image_file("F:zhuyizhi.jpg") unknown_image = face_recognition.load_image_file("F:unknow.jpg") # 識別出已知和未知人臉的面部特征 zhu_face_encoding = face_recognition.face_encodings(zhuyizhi_image)[0] unknown_face_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0] # 可以添加多個已知的人臉照片 known_faces = [ zhu_face_encoding, ] # 比較已知人臉和未知人臉,返回結果為true或者false。 results = face_recognition.compare_faces(known_faces, unknown_face_encoding) print("Is the unknown face a picture of zhuyizhi? {}".format(results[0])) print("Is the unknown face a new person that we"ve never seen before? {}".format(not True in results))
Is the unknown face a picture of zhuyizhi? True Is the unknown face a new person that we"ve never seen before? False
除了能檢測出和識別出人臉之外,face-recognition還提供深度學習參數的支持,使得識別率更高。
本人才疏學淺,上文中難免有些錯誤,還請各位品評指正。如果覺得寫的還行,歡迎大家多多分享哈。
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