python人脸识别库_用python库face_recognition进行人脸识别

1.pip install opencv

2.pip install face_recognition

3.通过摄像头实时在获取的帧上进行人脸识别(较卡顿)

facerecognition.py

# -*- coding: UTF-8 -*-

import face_recognition

import cv2

import os

import ft2

#中文支持,加载微软雅黑字体

ft = ft2.put_chinese_text('msyh.ttf')

# 获取摄像头# 0（默认）

video_capture = cv2.VideoCapture(0)

# 加载待识别人脸图像并识别。

basefacefilespath ="images"#faces文件夹中放待识别任务正面图,文件名为人名,将显示于结果中

baseface_titles=[] #图片名字列表

baseface_face_encodings=[] #识别所需人脸编码结构集

#读取人脸资源

for fn in os.listdir(basefacefilespath): #fn 人脸文件名

baseface_face_encodings.append(face_recognition.face_encodings(face_recognition.load_image_file(basefacefilespath+"/"+fn))[0])

fn=fn[:(len(fn)-4)]

baseface_titles.append(fn)#

while True:

# 获取一帧视频

ret, frame = video_capture.read()

# 人脸检测,并获取帧中所有人脸编码

face_locations = face_recognition.face_locations(frame)

face_encodings = face_recognition.face_encodings(frame, face_locations)

# 遍历帧中所有人脸编码

for (top, right, bottom, left), face_encoding in zip(face_locations, face_encodings):

# 与baseface_face_encodings匹配否?

for i,v in enumerate(baseface_face_encodings):

match = face_recognition.compare_faces([v], face_encoding,tolerance=0.5)

name = "?"

if match[0]:

name = baseface_titles[i]

break

name=unicode(name,'gb2312')#gbk is also ok.

print(name)

# 围绕脸的框

cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)

# 框下的名字(即,匹配的图片文件名)

cv2.rectangle(frame, (left, bottom), (right, bottom+35), (0, 0, 255), cv2.FILLED)

frame = ft.draw_text(frame, (left + 2, bottom + 12), name, 16, (255, 255, 255))

# show结果图像

cv2.imshow('Video', frame)

# 按q退出

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

break

# 释放摄像头中的流

video_capture.release()

cv2.destroyAllWindows()

ft2.py

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np

import freetype

import copy

import pdb

class put_chinese_text(object):

def __init__(self, ttf):

self._face = freetype.Face(ttf)

def draw_text(self, image, pos, text, text_size, text_color):

'''

draw chinese(or not) text with ttf

:param image: image(numpy.ndarray) to draw text

:param pos: where to draw text

:param text: the context, for chinese should be unicode type

:param text_size: text size

:param text_color:text color

:return: image

'''

self._face.set_char_size(text_size * 64)

metrics = self._face.size

ascender = metrics.ascender/64.0

#descender = metrics.descender/64.0

#height = metrics.height/64.0

#linegap = height - ascender + descender

ypos = int(ascender)

if not isinstance(text, unicode):

text = text.decode('utf-8')

img = self.draw_string(image, pos[0], pos[1]+ypos, text, text_color)

return img

def draw_string(self, img, x_pos, y_pos, text, color):

'''

draw string

:param x_pos: text x-postion on img

:param y_pos: text y-postion on img

:param text: text (unicode)

:param color: text color

:return: image

'''

prev_char = 0

pen = freetype.Vector()

pen.x = x_pos << 6 # div 64

pen.y = y_pos << 6

hscale = 1.0

matrix = freetype.Matrix(int(hscale)*0x10000L, int(0.2*0x10000L),\

int(0.0*0x10000L), int(1.1*0x10000L))

cur_pen = freetype.Vector()

pen_translate = freetype.Vector()

image = copy.deepcopy(img)

for cur_char in text:

self._face.set_transform(matrix, pen_translate)

self._face.load_char(cur_char)

kerning = self._face.get_kerning(prev_char, cur_char)

pen.x += kerning.x

slot = self._face.glyph

bitmap = slot.bitmap

cur_pen.x = pen.x

cur_pen.y = pen.y - slot.bitmap_top * 64

self.draw_ft_bitmap(image, bitmap, cur_pen, color)

pen.x += slot.advance.x

prev_char = cur_char

return image

def draw_ft_bitmap(self, img, bitmap, pen, color):

'''

draw each char

:param bitmap: bitmap

:param pen: pen

:param color: pen color e.g.(0,0,255) - red

:return: image

'''

x_pos = pen.x >> 6

y_pos = pen.y >> 6

cols = bitmap.width

rows = bitmap.rows

glyph_pixels = bitmap.buffer

for row in range(rows):

for col in range(cols):

if glyph_pixels[row*cols + col] != 0:

img[y_pos + row][x_pos + col][0] = color[0]

img[y_pos + row][x_pos + col][1] = color[1]

img[y_pos + row][x_pos + col][2] = color[2]

if __name__ == '__main__':

# just for test

import cv2

line = '你好'

img = np.zeros([300,300,3])

color_ = (0,255,0) # Green

pos = (3, 3)

text_size = 24

#ft = put_chinese_text('wqy-zenhei.ttc')

ft = put_chinese_text('msyh.ttf')

image = ft.draw_text(img, pos, line, text_size, color_)

cv2.imshow('ss', image)

cv2.waitKey(0)

将msyh.ttf 微软雅黑字体文件copy到同级目录,在同级images文件夹下,以人名命名正面脸图.

运行, python facerecognition.py

卡顿,跳帧,

结果如图:

base faces

识别:

仅图像检测（不识别）

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