目标场景

日常生活中，我们会拍下很多的瞬间，其中可能有一个人或多个人，当我们在看到某一张照片中的某一个人的时候，我们可能会想看本相册中包含这个人的所有照片。

目标任务

1. **人脸检测：**给定包含人脸的图像，找出其中的所有人脸并保存，用于选择目标人脸；
2. **人脸相似度计算：**根据目标人脸，在给定多个图像中逐张判断该人脸是否存在。

人脸检测

文件结构

代码详情

# _*_ coding:utf-8 _*_import numpy as np
import cv2
import dlib
import os
import mathface_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt2.xml')
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')def euclidean_distance(p1_list, p2_list):"""欧式距离：计算两点[x1,y1]之间的欧式距离"""ed = math.sqrt((p1_list[0] - p2_list[0]) ** 2 + (p1_list[1] - p2_list[1]) ** 2)return eddef get_filename(file_path):"""通过绝对路径或相对路径获取文件名称"""for i in range(len(file_path)):if file_path[-i] == '\\' or file_path[-i] == '/':filename = file_path[-i + 1:]breakelse:filename = file_pathreturn filenamedef get_face_68_features(img_path, out_dir):"""通过68个特征点获取人脸图像并保存"""img_name = get_filename(img_path)  # 获取文件名称img = cv2.imread(img_path)  # cv2读取图像img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)  # 取灰度rects = detector(img_gray, 1)  # 人脸数rectsfor i in range(len(rects)):landmarks = np.matrix([[p.x, p.y] for p in predictor(img, rects[i]).parts()])print(img_name + "_" + str(i) + '.jpg', '\tlandmarks:', type(landmarks), landmarks.shape)# 保存当前脸部图像p8 = [landmarks[8, 0], landmarks[8, 1]]p0 = [landmarks[0, 0], landmarks[0, 1]]p16 = [landmarks[16, 0], landmarks[16, 1]]p27 = [landmarks[27, 0], landmarks[27, 1]]p29 = [landmarks[29, 0], landmarks[29, 1]]radius = round(3 / 7 * (euclidean_distance(p8, p0) + euclidean_distance(p8, p16)))  # 半径delta_x = round((p27[0] - p0[0]) - (1 / 2 * (p16[0] - p0[0])))center = [p29[0] - delta_x, p29[1]]left = center[0] - radiustop = center[1] - radiusright = center[0] + radiusbottom = center[1] + radiusface = img[int(top):int(bottom), int(left):int(right)]print(int(top), int(bottom), int(left), int(right))print(out_dir + '/' + img_name + "_" + str(i) + '_.jpg')cv2.imwrite(out_dir + '/' + img_name + "_" + str(i) + '_.jpg', face)print('\t OK!')for idx, point in enumerate(landmarks):  # 将68个特征点画在图像上# 68点的坐标pos = (point[0, 0], point[0, 1])# print(idx, pos)# 利用cv2.circle给每个特征点画一个圈，共68个cv2.circle(img, pos, 1, color=(0, 255, 0))# 利用cv2.putText输出1-68font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEXcv2.putText(img, str(idx), pos, font, 0.2, (0, 0, 255), 1, cv2.LINE_AA)cv2.namedWindow("img")cv2.imshow("img", img)cv2.waitKey(2000)if __name__ == '__main__':faces_dir = 'image/'out_dir = 'faces/'faces_rpath = os.listdir(faces_dir)for i in range(len(faces_rpath)):faces_rpath[i] = os.path.join(faces_dir, faces_rpath[i])get_face_68_features(faces_rpath[i], out_dir)

人脸相似度计算

相似度计算关键代码：

def compare2face(img1, img2):face1 = encoding_face(img1)face2 = encoding_face(img2)if face1 and face2:dist = np.sqrt(np.sum(np.square(np.subtract(face1[0]['embedding'], face2[0]['embedding']))))return distreturn -1

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