Github | 标星3W+ ! Face Recognition世界上最简洁的人脸识别库！

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编辑：Sophia
计算机视觉联盟报道 | 公众号 CVLianMeng

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OpenCV测量物体的尺寸技能

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本项目是世界上最简洁的人脸识别库，你可以使用Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。

本项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib中的深度学习模型，用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试，有高达99.38%的准确率。但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升。

Labeled Faces in the Wild是美国麻省大学安姆斯特分校（University of Massachusetts Amherst)制作的人脸数据集，该数据集包含了从网络收集的13,000多张面部图像。

本项目提供了简易的face_recognition命令行工具，你可以用它处理整个文件夹里的图片。

特性

从图片里找到人脸

定位图片中的所有人脸：

import face_recognition
image = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations(image)

识别人脸关键点

识别人脸关键点，包括眼睛、鼻子、嘴和下巴。

import face_recognition
image = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg")
face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(image)

识别人脸关键点在很多领域都有用处，但同样你也可以把这个功能玩坏，比如本项目的 digital make-up自动化妆案例（就像美图秀秀一样）。

识别图片中的人是谁

import face_recognition

known_image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg")
unknown_image = face_recognition.load_image_file("unknown.jpg")biden_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0]
unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]results = face_recognition.compare_faces([biden_encoding], unknown_encoding)

你也可以配合其它的Python库（比如opencv）实现实时人脸检测：

看这个案例实时人脸检测。

安装

环境配置

Python 3.3+ or Python 2.7
macOS or Linux
Windows并不是我们官方支持的，但也许也能用

不同操作系统的安装方法

在 Mac 或者 Linux上安装本项目

First, make sure you have dlib already installed with Python bindings:

第一步，安装dlib和相关Python依赖：

如何在macOS或者Ubuntu上安装dlib

Then, install this module from pypi using pip3 (or pip2 for Python 2):

pip3 install face_recognition

如果你遇到了幺蛾子，可以用Ubuntu虚拟机安装本项目，看下面这个教程。如何使用Adam Geitgey大神提供的Ubuntu虚拟机镜像文件安装配置虚拟机，本项目已经包含在镜像中.

在 Mac 或者 Linux上安装本项目 2

修改你的pip镜像源为清华镜像，然后使用pip install face_recognition,可以自动帮你安装各种依赖，包括dlib。只是在安装dlib的时候可能会出问题，因为dlib需要编译，出现的问题一般是gcc或者g++版本的问题，所以在pip install face_recognition之前，可以通过在命令行键入

export CC=/usr/local/bin/gcc
export CXX=/usr/local/bin/g++

来指定你gcc和g++对应的位置，（这两句话会临时修改当前终端的环境变量/usr/local/bin/gcc对应你自己gcc或者g++所在目录）。

在树莓派上安装

树莓派安装指南

在Windows上安装

虽然本项目官方并不支持Windows，但一些大神们摸索出了在Windows上运行本项目的方法：

@masoudr写的教程：如何在Win10系统上安装 dlib库和 face_recognition项目

使用Ubuntu虚拟机镜像文件安装配置虚拟机，本项目已经包含在这个镜像中

如何使用Adam Geitgey大神提供的Ubuntu虚拟机镜像文件安装配置虚拟机，本项目已经包含在镜像中（需要电脑中安装VMWare Player 或者 VirtualBox）

使用方法

命令行界面

当你安装好了本项目，你可以使用两种命令行工具：

face_recognition - 在单张图片或一个图片文件夹中认出是谁的脸。
face_detection - 在单张图片或一个图片文件夹中定位人脸位置。

`face_recognition` 命令行工具

face_recognition命令行工具可以在单张图片或一个图片文件夹中认出是谁的脸。

首先，你得有一个你已经知道名字的人脸图片文件夹，一个人一张图，图片的文件名即为对应的人的名字：

然后，你需要第二个图片文件夹，文件夹里面是你希望识别的图片：

然后，你在命令行中切换到这两个文件夹所在路径，然后使用face_recognition命令行，传入这两个图片文件夹，然后就会输出未知图片中人的名字：

$ face_recognition ./pictures_of_people_i_know/ ./unknown_pictures//unknown_pictures/unknown.jpg,Barack Obama
/face_recognition_test/unknown_pictures/unknown.jpg,unknown_person

输出结果的每一行对应着图片中的一张脸，图片名字和对应人脸识别结果用逗号分开。

如果结果输出了unknown_person，那么代表这张脸没有对应上已知人脸图片文件夹中的任何一个人。

`face_detection` 命令行工具

face_detection命令行工具可以在单张图片或一个图片文件夹中定位人脸位置（输出像素点坐标）。

在命令行中使用face_detection，传入一个图片文件夹或单张图片文件来进行人脸位置检测：

$ face_detection  ./folder_with_pictures/examples/image1.jpg,65,215,169,112
examples/image2.jpg,62,394,211,244
examples/image2.jpg,95,941,244,792

输出结果的每一行都对应图片中的一张脸，输出坐标代表着这张脸的上、右、下、左像素点坐标。

END

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