OpenCV笔记_20(1)基于dlib进行人脸识别( 图片检测 ）
20(1)基于dlib进行人脸识别( 图片检测 ）
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# 1.导入库
import cv2
import dlib
import numpy as np# 定义: 关键点编码128D
def encoder_face(image, detector, predictor, encoder, upsample=1, jet=1):# 检测人脸faces = detector(image, upsample)# 对每张人脸进行关键点检测# gray = cv2.cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 灰度报错了...faces_keypoints = [predictor(image, face) for face in faces] # 每张人脸的关键点return [np.array(encoder.compute_face_descriptor(image, faces_keypoint, jet)) for faces_keypoint in faces_keypoints]# 定义: 通过关键点的欧氏距离, 人脸比较
def compare_faces(face_encoding, test_encoding):return list(np.linalg.norm(np.array(face_encoding) - np.array(test_encoding), axis=1)) # axis=1 1 按照行向量处理def main():# 2.读取4张图片img1 = cv2.imread('01.jpg')img2 = cv2.imread('02.jpg')img3 = cv2.imread('03.jpg')img4 = cv2.imread('05.jpg')test = cv2.imread('00.jpg')# opencv中是BGR, dlib读取到的是RGB格式# BGR->RGBimg1 = img1[:, :, ::-1]img2 = img2[:, :, ::-1]img3 = img3[:, :, ::-1]img4 = img4[:, :, ::-1]test = test[:, :, ::-1]# 3.加载人脸检测器detector = dlib.get_frontal_face_detector()print('333')# 4.加载关键点检测器predictor = dlib.shape_predictor('F:\\opencv\\01opencv\\16-20Face_recognition\\18face_landmarks_dlib\\shape_predictor_68_face_landmarks.dat')print('444')# 5.加载人脸特征编码模型encoder = dlib.face_recognition_model_v1('F:\\opencv\\01opencv\\16-20Face_recognition\\dlib-models\\dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat')print('555')# 6.调用方法: 128D特征向量输出img1_128D = encoder_face(img1, detector, predictor, encoder)[0] # 如果有多张人脸,只取第一张img2_128D = encoder_face(img2, detector, predictor, encoder)[0]img3_128D = encoder_face(img3, detector, predictor, encoder)[0]img4_128D = encoder_face(img4, detector, predictor, encoder)[0]four_128D = [img1_128D, img2_128D, img3_128D, img4_128D]test_128D = encoder_face(test, detector, predictor, encoder)[0]print('666')# 7.调用方法比较人脸, 计算箱梁之间的距离, 判断是否为同一个人distance = compare_faces(four_128D, test_128D)print('777')print(distance)if __name__ == '__main__':main()
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