【英特尔杯记录】Python戴口罩人脸识别部分

博主参加英特尔杯后，主要完成机器视觉相关代码的编写，首先是人脸识别
采用Dlib作为人脸检测分类器，对于戴口罩人脸也有较好的识别效果，最终将人脸图像上传至百度云人脸库，通过调用百度API进行人脸识别
权重文件需要自己下载

import dlib         # 人脸识别的库 Dlib
import cv2          # 图像处理的库 OpenCV
import numpy as np
import json
import base64
import requestsimport time
import os
#调取百度的access_token
get_token = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=【找自己的】&client_secret=【找自己的】'
text = requests.get(get_token).json()
# 1. Dlib 正向人脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()# 2. Dlib 人脸 landmark 特征点检测器
predictor = dlib.shape_predictor('/home/bj/PycharmProjects/baiduapiface/models/shape_predictor_68_face_landmarks.dat')# 3. Dlib Resnet 人脸识别模型，提取 128D 的特征矢量
face_reco_model = dlib.face_recognition_model_v1("/home/bj/PycharmProjects/baiduapiface/models/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat")
cap = cv2.VideoCapture(0)
count = 0
def process():global countres = 0flag, img_rd = cap.read()# 定义用户头应该放的区域cv2.circle(img_rd, (302, 239), 120, (200, 100, 10), thickness=10)k = cv2.waitKey(1)if count != 30:count += 1else:count = 0faces = detector(img_rd, 0)font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX# 检测到人脸if len(faces) != 0:res=1# 矩形框 / Show the ROI of facesfor k, d in enumerate(faces):# 计算矩形框大小 / Compute the size of rectangle boxheight = (d.bottom() - d.top())width = (d.right() - d.left())hh = int(height / 2)ww = int(width / 2)cv2.rectangle(img_rd,tuple([d.left() - ww, d.top() - hh]),tuple([d.right() + ww, d.bottom() + hh]),(255, 255, 255), 2)flag, img_rd = cap.read()print("cheese!")cv2.imwrite("1.jpg", img_rd)return rescv2.namedWindow("camera", 1)cv2.imshow("camera", img_rd)
#人脸的录入
def face_in():API_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/faceset/user/add?access_token="url = API_url + text['access_token']with open("1.jpg", "rb") as f:pic1 = f.read()ID = input("请输入编号:")#定义人脸录入的相关参数image_data = json.dumps({"image": str(base64.b64encode(pic1), "utf-8"), "image_type": "BASE64", "group_id": "users","user_id": ID,"quality_control": "NONE", "liveness_control": "NONE", "action_type": "APPEND"})response = requests.post(url, image_data).json()print(response)if(response['error_code'] == 0):print("成功录入!")
#人脸查询
def face_search():API_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/search?access_token="url = API_url + text['access_token']with open("1.jpg", "rb") as f:pic1 = f.read()image_data = json.dumps({"image": str(base64.b64encode(pic1), "utf-8"), "image_type": "BASE64", "group_id_list": "users","quality_control": "NONE", "liveness_control": "NONE", "match_threshold": "80"})response = requests.post(url, image_data).json()print(response)if(response['error_code'] == 0):print("编号:"+str(response['result']['user_list'][0]['user_id']), "相似度:"+str(response['result']['user_list'][0]['score']))def main():# face_in()while True:if process():face_search()else:process()if __name__ == '__main__':main()

口罩识别

import paddlehub as hub
import cv2mask_detector = hub.Module(name="pyramidbox_lite_server_mask")
def maskknow(img):result = mask_detector.face_detection(images=img)for i in range(len(result[0]['data'])):if result[0]['data'][i]['label'] == 'NO MASK':cv2.putText(img,result[0]['data'][i]['label'],(result[0]['data'][i]['left']-20,result[0]['data'][i]['top']-25),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)else:cv2.putText(img, result[0]['data'][i]['label'],(result[0]['data'][i]['left'] - 20, result[0]['data'][i]['top'] - 25), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5,(0, 255, 0), 2)cv2.rectangle(img,(result[0]['data'][i]['left']-20,result[0]['data'][i]['top']-20), (result[0]['data'][i]['right']+20,result[0]['data'][i]['bottom']+20),(200,200,40),2)return img

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