通过遍历 ‘./image/face_catalogue’ 目录下图片素材，作为面部模板。
读取 “ceshi7.jpeg” 图片文件，面部识别，对符合人脸的区域进行面部相似度比对，相似度最高的进行标记。

import cv2
import numpy as np
import os

face_catalogue 面部目录

class Face_comparison():

def __init__(self,img,model,file_name):# 人脸识别self.faceCascade = cv2.CascadeClassifier("./venv/Lib/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_default.xml")self.faceCascade_eye = cv2.CascadeClassifier("./venv/Lib/site-packages/cv2/data/haarcascade_eye.xml")self.img = imgself.shape = img.shapeself.model = modelself.file_name = file_namedef Similarity(self):# 截取图片面部区域，作为一个独立图片，用于保存或其他判断cropped = self.img[self.y:self.y + self.w, self.x:self.x + self.h]#图片灰度化cropped = cv2.cvtColor(cropped, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#图片像素扩充与素材一致cropped = cv2.resize(cropped, (400, 400))#相似度比对label, confidence = self.model.predict(cropped)print(str((self.x, self.y, self.w, self.h)), str(label), self.file_name[str(label)], round(int(confidence), 4))#字体样式font = cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX#文字标记cv2.putText(self.img, self.file_name[str(label)] +'_'+str(round(int(confidence),4)) , (self.x, self.y-5), font, 0.4, (0, 0, 255))def face_sign(self):faces = self.faceCascade.detectMultiScale(self.img, 1.15,10)#print(faces)for (self.x, self.y, self.w, self.h) in faces:#图像中面部识别相似度self.Similarity()# # 加入眼睛识别，如果存在眼睛在保存# eye = self.faceCascade_eye.detectMultiScale(cropped, 1.15)# if len(eye) > 0:cv2.rectangle(self.img, (self.x, self.y), (self.x + self.w, self.y + self.h), (0, 0, 200), 2)#如果图片比屏幕大，按照比例缩放，如果小就保持print('self.shape',self.shape,type(self.shape))if self.shape[0] >= 768 :self.shape_xs = round(self.shape[0]/768)print('shape_xs',self.shape_xs)self.img_new = cv2.resize(self.img, (round(self.shape[1]/self.shape_xs), round(self.shape[0]/self.shape_xs)))elif self.shape[1] >= 1366:self.shape_xs = round(self.shape[1] / 1366)print('shape_xs', self.shape_xs)self.img_new = cv2.resize(self.img, (round(self.shape[1] / self.shape_xs), round(self.shape[0] / self.shape_xs)))else:self.img_new = self.imgcv2.imshow('img', self.img_new)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()

def face_catalogue(catalogue):
#面部目录加载，每次读取图片加载一次太浪费效率
photos = list()
lables = list()
file_name = {}
# 遍历上层目录
for root, dirs, files in os.walk(catalogue):
# 查看存在多少个子目录
if files == []:
#print(‘root’, root, ‘dirs’, dirs, ‘files’, files)
for dir in dirs:
for root_son, dirs_son, files_son in os.walk(catalogue + “/%s” % dir):
#print(‘dir’, dir, ‘files’, files_son)
dir_id = dir[0:7]
dir_name = dir[8:]
#print(‘dir_id’, dir_id, ‘dir_name’, dir_name)
#增加字典
file_name[dir_id]=dir_name
#附件计数
file_num = 0
for file_son in files_son:
#print(‘file’, catalogue + “/%s/%s” % (dir, file_son))
img = cv2.imread(catalogue + “/%s/%s” % (dir, file_son), 0)
imga = cv2.resize(img, (400, 400))
photos.append(imga)
lables.append(int(dir_id))
file_num += 1
#print(‘序列号’,dir,‘素材数量：’,file_num)
#print(‘文件数’,set(lables),file_name)
model = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
model.train(photos, np.array(lables))
return model,file_name

if name == ‘main’:
#面部素材库加载
model,file_name = face_catalogue(‘./image/face_catalogue’)
#测试图片
img = cv2.imread(“ceshi7.jpeg”)
#生成类
face_sign = Face_comparison(img,model,file_name)
#调用函数
face_sign.face_sign()

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