python画人脸编程怎么写_Python 40行代码实现人脸识别功能

前言

很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。

一点区分

对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有无无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。其实，人脸检测解决的问题是确定一张图上有木有人脸，而人脸识别解决的问题是这个脸是谁的。可以说人脸检测是是人识别的前期工作。今天我们要做的是人脸识别。

所用工具

Anaconda 2——Python 2

Dlib

scikit-image

Dlib

对于今天要用到的主要工具，还是有必要多说几句的。Dlib是基于现代C++的一个跨平台通用的框架，作者非常勤奋，一直在保持更新。Dlib内容涵盖机器学习、图像处理、数值算法、数据压缩等等，涉猎甚广。更重要的是，Dlib的文档非常完善，例子非常丰富。就像很多库一样，Dlib也提供了Python的接口，安装非常简单，用pip只需要一句即可：

pip install dlib

上面需要用到的scikit-image同样只是需要这么一句：

pip install scikit-image

注：如果用pip install dlib安装失败的话，那安装起来就比较麻烦了。错误提示很详细，按照错误提示一步步走就行了。

人脸识别

之所以用Dlib来实现人脸识别，是因为它已经替我们做好了绝大部分的工作，我们只需要去调用就行了。Dlib里面有人脸检测器，有训练好的人脸关键点检测器，也有训练好的人脸识别模型。今天我们主要目的是实现，而不是深究原理。感兴趣的同学可以到官网查看源码以及实现的参考文献。今天的例子既然代码不超过40行，其实是没啥难度的。有难度的东西都在源码和论文里。

首先先通过文件树看一下今天需要用到的东西：

准备了六个候选人的图片放在candidate-faces文件夹中，然后需要识别的人脸图片test.jpg。我们的工作就是要检测到test.jpg中的人脸，然后判断她到底是候选人中的谁。另外的girl-face-rec.py是我们的python脚本。shape_predictor_68_face_landmarks.dat是已经训练好的人脸关键点检测器。dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat是训练好的ResNet人脸识别模型。ResNet是何凯明在微软的时候提出的深度残差网络，获得了 ImageNet 2015 冠军，通过让网络对残差进行学习，在深度和精度上做到了比

CNN 更加强大。

1. 前期准备

shape_predictor_68_face_landmarks.dat和dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat都可以在这里找到。不能点击超链接的可以直接输入以下网址：http://dlib.net/files/。

然后准备几个人的人脸图片作为候选人脸，最好是正脸。放到candidate-faces文件夹中。

本文这里准备的是六张图片，如下：

她们分别是

然后准备四张需要识别的人脸图像，其实一张就够了，这里只是要看看不同的情况：

可以看到前两张和候选文件中的本人看起来还是差别不小的，第三张是候选人中的原图，第四张图片微微侧脸，而且右侧有阴影。

2.识别流程

数据准备完毕，接下来就是代码了。识别的大致流程是这样的：

先对候选人进行人脸检测、关键点提取、描述子生成后，把候选人描述子保存起来。

然后对测试人脸进行人脸检测、关键点提取、描述子生成。

最后求测试图像人脸描述子和候选人脸描述子之间的欧氏距离，距离最小者判定为同一个人。

3.代码

代码不做过多解释，因为已经注释的非常完善了。以下是girl-face-rec.py

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

import sys,os,dlib,glob,numpy

from skimage import io

if len(sys.argv) != 5:

print "请检查参数是否正确"

exit()

# 1.人脸关键点检测器

predictor_path = sys.argv[1]

# 2.人脸识别模型

face_rec_model_path = sys.argv[2]

# 3.候选人脸文件夹

faces_folder_path = sys.argv[3]

# 4.需识别的人脸

img_path = sys.argv[4]

# 1.加载正脸检测器

detector = dlib.get_frontal_face_detector()

# 2.加载人脸关键点检测器

sp = dlib.shape_predictor(predictor_path)

# 3. 加载人脸识别模型

facerec = dlib.face_recognition_model_v1(face_rec_model_path)

# win = dlib.image_window()

# 候选人脸描述子list

descriptors = []

# 对文件夹下的每一个人脸进行:

# 1.人脸检测

# 2.关键点检测

# 3.描述子提取

for f in glob.glob(os.path.join(faces_folder_path, "*.jpg")):

print("Processing file: {}".format(f))

img = io.imread(f)

#win.clear_overlay()

#win.set_image(img)

# 1.人脸检测

dets = detector(img, 1)

print("Number of faces detected: {}".format(len(dets)))

for k, d in enumerate(dets):

# 2.关键点检测

shape = sp(img, d)

# 画出人脸区域和和关键点

# win.clear_overlay()

# win.add_overlay(d)

# win.add_overlay(shape)

# 3.描述子提取，128D向量

face_descriptor = facerec.compute_face_descriptor(img, shape)

# 转换为numpy array

v = numpy.array(face_descriptor)

descriptors.append(v)

# 对需识别人脸进行同样处理

# 提取描述子，不再注释

img = io.imread(img_path)

dets = detector(img, 1)

dist = []

for k, d in enumerate(dets):

shape = sp(img, d)

face_descriptor = facerec.compute_face_descriptor(img, shape)

d_test = numpy.array(face_descriptor)

# 计算欧式距离

for i in descriptors:

dist_ = numpy.linalg.norm(i-d_test)

dist.append(dist_)

# 候选人名单

candidate = ['Unknown1','Unknown2','Shishi','Unknown4','Bingbing','Feifei']

# 候选人和距离组成一个dict

c_d = dict(zip(candidate,dist))

cd_sorted = sorted(c_d.iteritems(), key=lambda d:d[1])

print "\n The person is: ",cd_sorted[0][0]

dlib.hit_enter_to_continue()

4.运行结果

我们在.py所在的文件夹下打开命令行，运行如下命令

python girl-face-rec.py 1.dat 2.dat ./candidate-faecs test1.jpg

由于shape_predictor_68_face_landmarks.dat和dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat名字实在太长，所以我把它们重命名为1.dat和2.dat。

运行结果如下：

The person is Bingbing。

记忆力不好的同学可以翻上去看看test1.jpg是谁的图片。有兴趣的话可以把四张测试图片都运行下试试。

这里需要说明的是，前三张图输出结果都是非常理想的。但是第四张测试图片的输出结果是候选人4。对比一下两张图片可以很容易发现混淆的原因。

机器毕竟不是人，机器的智能还需要人来提升。

有兴趣的同学可以继续深入研究如何提升识别的准确率。比如每个人的候选图片用多张，然后对比和每个人距离的平均值之类的。全凭自己了。

以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，同时也希望多多支持！

python画人脸编程怎么写_Python 40行代码实现人脸识别功能相关推荐

40行代码的人脸识别实践【转】
转自:http://blog.csdn.net/xingchenbingbuyu/article/details/68482838?ref=myrecommend 版权声明:本文为博主原创文章,转载请 ...
python人脸识别毕业设计-Python 40行代码实现人脸识别功能
前言很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作,看到名字就害怕,然后心怀忐忑到网上一搜,看到网上N页的教程立马就放弃了.这些人里包括曾经的我自己.其实如果如果你不是非要深究其中的原理,只是要实现这 ...
人脸识别闸机python_Python 40行代码实现人脸识别功能
前言很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作,看到名字就害怕,然后心怀忐忑到网上一搜,看到网上N页的教程立马就放弃了.这些人里包括曾经的我自己.其实如果如果你不是非要深究其中的原理,只是要实现这 ...
python实现统计你一共写了多少行代码
程序员要保证一定的代码量就必须勤奋的敲代码,但怎么知道自己一共写了多少代码呢,笔者用python写了个简单的脚本,遍历所有的.java,.cpp,.c文件的行数,但是正如大家所知,java生成了许多代 ...
Python人脸识别最佳教材典范，40行代码搭建人脸识别系统！
Face Id是一款高端的人脸解锁软件,官方称:"在一百万张脸中识别出你的脸."百度.谷歌.腾讯等各大企业都花费数亿来鞭策人工智能的崛起,而实际的人脸识别技术是否有那么神奇? 绿帽 ...
python 人脸检测大胡子_Python | 50行代码实现人脸检测
信息安全公益宣传,信息安全知识启蒙. 加微信群回复公众号:微信群:QQ群:16004488 加微信群或QQ群可免费索取:学习教程教程列表见微信公众号底部菜单现在的人脸识别技术已经得到了非常广泛的应 ...
python用户输入算式并计算_Python 70行代码实现简单算式计算器
描述:用户输入一系列算式字符串,程序返回计算结果. 要求:不使用eval.exec函数. 实现思路:找到当前字符串优先级最高的表达式,在算术运算中,()优先级最高,则取出算式最底层的(),再进行加减乘 ...
用python写web网页实现音乐数据库查询_Python tornado用40行代码搭建数据库交互网页实现快速全栈开发...
作为数据分析师,我们大部分时间做的事情都是搭建线下Excel报表,这既有优点也有缺点优点是: 开发效率快速建模,最快十分钟就可以建模数据传播便于传播,发文件就是发模型交互友好对使用者门槛低 ...
用Python画一个生日蛋糕并写上生日祝福对象及生日祝福语
用Python画一个生日蛋糕并写上生日祝福对象及生日祝福语.画一个双层蛋糕并点上蜡烛.代码运行时间较长,请静待惊喜出现,代码运行截图: 完整程序代码: 干货主要有: ① 200 多本 Python 电 ...

python画人脸编程怎么写_Python 40行代码实现人脸识别功能

python画人脸编程怎么写_Python 40行代码实现人脸识别功能相关推荐

最新文章

热门文章