OpenFace学习(1):安装配置及人脸比对
前言
前几天在网上看到了openface(链接),觉得挺有趣就下载配置了一下,稍微修改了一下跑了个demo,效果还是很不错的。这里分享下安装配置的过程以及demo。
简介
openface是一个基于深度神经网络的开源人脸识别系统,由卡耐基梅隆大学的B. Amos主导。代码全部开源在github上了,还提供了一些预训练模型。该系统是参考CVPR2015的:FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering实现的,感兴趣的话可以读读这篇经典论文。
官网:http://cmusatyalab.github.io/openface/
代码:https://github.com/cmusatyalab/openface/
环境搭建
我只是在笔记本上搭建了环境所以涉及到GPU的CUDA驱动的部分没有安装,只是装了CPU版本的,速度也还可以。我的电脑上此前就配好了opencv、dlib等环境,所以实际配置时仅仅是配置了Torch而已。网上也有很多配置环境的教程,所以下面简要带过。
1、OpenCV
直接用命令行安装:
sudo apt-get install libopencv-dev
sudo apt-get install python-opencv
注:这种方式只能装opencv2的,如果想装opencv3的请自行编译源码安装,可以参考:https://www.cnblogs.com/dylancao/p/7879818.html。
2、dlib
关于这个库的安装可以参考我以前写的博客:https://blog.csdn.net/hongbin_xu/article/details/76284134。
可以从github上下载源码编译安装也可以直接用命令行安装。
sudo pip install dlib
据说直接pip安装dlib会碰到一些问题,我是直接编译源码安装的,按照步骤来一般不会出问题。
源码编译安装可以参考:https://blog.csdn.net/zmdsjtu/article/details/72642521?utm_source=itdadao&utm_medium=referral。
3、下载openface源码
git clone https://github.com/cmusatyalab/openface.git
另外把依赖的python库安装一下:
cd openface
sudo pip install -r requirements.txt
4、安装Torch
git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive
cd torch
bash install-deps
./install.sh
中途可能执行./install.sh
时从github下载文件时会花费较多时间,如果进程中断后,可以执行./update.sh
继续安装。
安装完成后,使刚刚配置的环境变量立刻生效:
source ~/.bashrc
5、安装依赖的 LUA库
由于openface中用到了lua语言,所以还需要安装一些lua库。
如果torch安装成功,应该可以在下面的目录中找到luarocks
这个文件:
/home/xhb/torch/install/bin/
如果没有就手动安装luarocks
:
sudo apt-get install luarocks
两个都是一样的,接下来就以前者为例了:
找到torch中的luarocks
来安装一些包:
注:cunn使用了cuda,如果不使用GPU来跑的话,不需要安装这个;fblualib和torchx都是用来训练DNN的,建议安装。
/home/xhb/torch/install/bin/luarocks install dpnn
/home/xhb/torch/install/bin/luarocks install nn
/home/xhb/torch/install/bin/luarocks install optim
/home/xhb/torch/install/bin/luarocks install csvigo
/home/xhb/torch/install/bin/luarocks install cunn
/home/xhb/torch/install/bin/luarocks install fblualib
/home/xhb/torch/install/bin/luarocks install torchx
安装结束后,用指令th
来验证是否安装成功。
6、编译openface源码
python setup.py build
sudo python setup.py install
7、验证几个模块是否安装成功
python中输入:
import cv2
import dlib
import openface
如果没有报错,即安装成功。
8、下载预训练模型
在源码中提供了下载模型的脚本,运行即可自动下载几个模型文件:
cd openface
./models/get-models.sh
但是,由于国外的服务器可能访问受限,下载可能极慢。所以需要采取一些其他方法来下载模型,“科学上网”都懂得。
也可以直接用迅雷来下载文件:
http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
文件下载好后,放到./models/dlib
中。
https://storage.cmusatyalab.org/openface-models/nn4.small2.v1.t7
文件下载好后,放到./models/openface
中。
https://storage.cmusatyalab.org/openface-models/celeb-classifier.nn4.small2.v1.pkl
文件下载好后,放到./models/openface
中。
随后再执行./models/get-models.sh
,验证无误即可:
demo
代码
log.py
这段代码是用来配置终端打印输出信息的,供另外一个py代码调用。
# *_*coding:utf-8 *_*
# author: 许鸿斌
# 邮箱:2775751197@qq.comimport logging
import sys# 获取logger实例,如果参数为空则返回root logger
logger = logging.getLogger('Test')
# 指定logger输出格式
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)-8s: %(message)s')
# 文件日志
# file_handler = logging.FileHandler("test.log")
# file_handler.setFormatter(formatter) # 可以通过setFormatter指定输出格式
# 控制台日志
console_handler = logging.StreamHandler(sys.stdout)
console_handler.formatter = formatter # 也可以直接给formatter赋值
# 为logger添加的日志处理器
# logger.addHandler(file_handler)
logger.addHandler(console_handler)
# 指定日志的最低输出级别,默认为WARN级别
logger.setLevel(logging.INFO)
face_compare.py
这里是实际对人脸进行匹配的代码。
# *_*coding:utf-8 *_*
# author: 许鸿斌
# 邮箱:2775751197@qq.comimport time
start = time.time()import cv2
import itertools
import os
import numpy as np
import openface
import argparse
from log import loggerdlib_model_dir = '/home/xhb/文档/Packages/openface/models/dlib'
openface_model_dir = '/home/xhb/文档/Packages/openface/models/openface'parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('imgs', type=str, nargs='+', help='Input images.')
parser.add_argument('--dlibFacePredictor', type=str, help="Path to dlib's face predictor.", default=os.path.join(dlib_model_dir, "shape_predictor_68_face_landmarks.dat"))
parser.add_argument('--networkModel', type=str, help="Path to Torch network model.", default=os.path.join(openface_model_dir, 'nn4.small2.v1.t7'))
parser.add_argument('--imgDim', type=int, help="Default image dimension.", default=96)
parser.add_argument('--verbose', action='store_true')args = parser.parse_args()if args.verbose:logger.info("Argument parsing and loading libraries took {} seconds.".format(time.time() - start))start = time.time()
align = openface.AlignDlib(args.dlibFacePredictor)
net = openface.TorchNeuralNet(args.networkModel, args.imgDim)
if args.verbose:logger.info("Loading the dlib and OpenFace models took {} seconds.".format(time.time() - start))def getRep(imgPath):if args.verbose:logger.info("Processing {}.".format(imgPath))bgrImg = cv2.imread(imgPath)if bgrImg is None:raise Exception("Unable to load image: {}".format(imgPath))rgbImg = cv2.cvtColor(bgrImg, cv2.COLOR_BGR2RGB)if args.verbose:logger.info("Original size: {}".format(rgbImg.shape)) start = time.time()faceBoundingBox = align.getLargestFaceBoundingBox(rgbImg)if faceBoundingBox is None:raise Exception("Unable to find a face: {}".format(imgPath))if args.verbose:logger.info("Face detection took {} seconds.".format(tim.time() - start))start = time.time()alignedFace = align.align(args.imgDim, rgbImg, faceBoundingBox, landmarkIndices=openface.AlignDlib.OUTER_EYES_AND_NOSE) if alignedFace is None:raise Exception("Unable to align image: {}".format(imgPath))if args.verbose:logger.info("Face alignment took {} seconds.".format(time.time() - start))start = time.time()rep = net.forward(alignedFace) if args.verbose:logger.info("OpenFace forward pass took {} seconds.".format(time.time()-start))logger.info("Representation:")logger.info(rep)return repfor (img1, img2) in itertools.combinations(args.imgs, 2):distance = getRep(img1) - getRep(img2)logger.info("Comparing {} with {}.".format(img1, img2))logger.info("Squared l2 distance between representations: {:0.3f}".format(np.dot(distance, distance)))
代码都比较简单,不做详细介绍了。但是,还有几个地方要注意修改一下:
dlib_model_dir = '/home/xhb/文档/Packages/openface/models/dlib'
openface_model_dir = '/home/xhb/文档/Packages/openface/models/openface'
这里两个目录分别指的是存放我们之前下载模型的存放的目录,修改成自己电脑中对应的路径就行。
目录下应该有如下图中所示的文件:
运行结果
我在网上随便搜集了一些图片,用来测试:
在终端下运行face_compare.py
:
python face_compare.py ./test_images/*
运行结果截图如下:
同一个人脸的特征向量之间的欧式距离比较小,一般都小于1;不同人脸的特征向量之间的欧式距离较大,一般都有1.5左右。
后记
最近都在忙毕业论文,另外还要参加学校的足球比赛,学习之余还需要经常去拉练体能,没有多少时间上博客。下次有时间,再写几个openface的demo,或者复现一下facenet,感觉还是挺有趣的。
参考资料:
1、https://blog.csdn.net/itas109/article/details/50790139
2、http://cmusatyalab.github.io/openface/
3、https://blog.csdn.net/weixinhum/article/details/77046873
4、https://github.com/cmusatyalab/openface/
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