一、OpenCV

1. 安装openCV

pip install opencv-python

但因为openCV是外网的库，安装可能回很慢，建议从【清华镜像园】进行安装

pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python

2. 找到文件分类器

MAC系统方法：在【访达】中搜索cv2，即可找到

import cv2
import os
import matplotlib.pyplot as pltos.chdir(‘d:\FaceRuyi’)#路径选择cv2/data的文件夹def detect(filename):
face_cascade =     cv2.CascadeClassifier(‘D:/FaceRuyi/data/haarcascade_frontalface_default.xml’)#找到default的文件复制路径img = cv2.imread(filename)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)for (x, y, w, h) in faces:img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
plt.imshow(img)
plt.axis(‘off’)  #去掉坐标轴
plt.show()

但如果只是按以上这种写法，就会报错，因为在之前定义的detect函数没有被调用

正确写法如下⬇️

import cv2
import os
import matplotlib.pyplot as plt
os.chdir('/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/cv2/data')def detect(filename):face_cascade=cv2.CascadeClassifier('/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_default.xml')img= cv2.imread(filename)gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)faces=face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)for(x,y,w,h)in faces:img=cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)plt.imshow(img)plt.axis('off')plt.show()
detect('/Users/liruiying/Desktop/上课/大三上/python/第二节/taylor.jpg')

def 下面的代码记得tab

二、Face-recognition

1. 安装

第一：pip install cmake
第二：pip install dlib(人脸特征点)
第三：pip install face_recognition

以上安装都可以通过【清华镜像园】安装

pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple xxxx（需要安装的包）

2. 框线识别

import face_recognition
import cv2
import matplotlib.pyplot as pltimage = face_recognition.load_image_file("/Users/liruiying/Desktop/上课/大三上/python/第二节/posterscope.JPG")
face_locations=face_recognition.face_locations(image)face_num2=len(face_locations)
print(face_num2)       # The number of faces
org = cv2.imread("/Users/liruiying/Desktop/上课/大三上/python/第二节/posterscope.JPG")for i in range(0,face_num2):top = face_locations[i][0]right = face_locations[i][1]bottom = face_locations[i][2]left = face_locations[i][3]#设置四个点的位置start = (left, top)end = (right, bottom)#进行划线color = (0,255,255)thickness = 2img=cv2.rectangle(org, start, end, color, thickness)plt.imshow(img)plt.axis('off')  #去掉坐标轴
plt.show()

有可能的报错：找不到face_recognition的包

遇到这种情况，可以尝试在notebook里重新pip

3. 点状识别

import cv2
import dlib
import matplotlib.pyplot as pltpath = "/Users/liruiying/Desktop/上课/大三上/python/第二节/posterscope.JPG"
img = cv2.imread(path)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#人脸分类器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# 获取人脸检测器
#predictor = dlib.shape_predictor(r’/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/face_recognition_models/models/shape_predictor_68_face_landmarks.dat‘)
predictor = dlib.shape_predictor(r"/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/face_recognition_models/models/shape_predictor_68_face_landmarks.dat")dets = detector(gray, 3)
for face in dets:shape = predictor(img, face)  # 寻找人脸的68个标定点# 遍历所有点，打印出其坐标，并圈出来for pt in shape.parts():pt_pos = (pt.x, pt.y)img=cv2.circle(img, pt_pos, 2, (0, 255, 0), 10)#如果点看不到，可以更改最后的数值，调节点的大小plt.imshow(img)
plt.axis('off')  #去掉坐标轴
plt.show()

1. 点位数量少？可以选择68的文件

predictor = dlib.shape_predictor(r"/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/face_recognition_models/models/shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

2. 如果点还是特别不明显，可以进行参数的调整

在倒数第四行img=cv2.circle(img, pt_pos, 2, (0, 255, 0), 10)

最后一个数值即点的大小～

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