環境要求:
環境搭建:
1. 安裝 Ubuntu17.10 > 安裝步驟在這裏
2. 安裝 Python2.7.14 (Ubuntu17.10 默認Python版本爲2.7.14)
3. 安裝 git 、cmake 、 python-pip
# 安裝 git
$ sudo apt-get install -y git
# 安裝 cmake
$ sudo apt-get install -y cmake
# 安裝 python-pip
$ sudo apt-get install -y python-pip
4. 安裝編譯dlib
安裝face_recognition這個之前需要先安裝編譯dlib
# 編譯dlib前先安裝 boost
$ sudo apt-get install libboost-all-dev
# 開始編譯dlib
# 克隆dlib源代碼
$ git clone https://github.com/davisking/dlib.git
$ cd dlib
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake .. -DDLIB_USE_CUDA=0 -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1
$ cmake --build .(注意中間有個空格)
$ cd ..
$ python setup.py install --yes USE_AVX_INSTRUCTIONS --no DLIB_USE_CUDA
5. 安裝 face_recognition
# 安裝 face_recognition
$ pip install face_recognition
# 安裝face_recognition過程中會自動安裝 numpy、scipy 等
環境搭建完成後,在終端輸入 face_recognition 命令查看是否成功
實現人臉識別:
示例一(1行代碼實現人臉識別):
1. 首先你需要提供一個文件夾,裏面是所有你希望系統認識的人的圖片。其中每個人一張圖片,圖片以人的名字命名:
known_people文件夾下有babe、成龍、容祖兒的照片
2. 接下來,你需要準備另一個文件夾,裏面是你要識別的圖片:
unknown_pic文件夾下是要識別的圖片,其中韓紅是機器不認識的
3. 然後你就可以運行face_recognition命令了,把剛剛準備的兩個文件夾作爲參數傳入,命令就會返回需要識別的圖片中都出現了誰:
識別成功!!!
示例二(識別圖片中的所有人臉並顯示出來):
# filename : find_faces_in_picture.py
# -*- coding: utf-8 -*-
# 導入pil模塊 ,可用命令安裝 apt-get install python-Imaging
from PIL import Image
# 導入face_recogntion模塊,可用命令安裝 pip install face_recognition
import face_recognition
# 將jpg文件加載到numpy 數組中
image = face_recognition.load_image_file("/opt/face/unknown_pic/all_star.jpg")
# 使用默認的給予HOG模型查找圖像中所有人臉
# 這個方法已經相當準確了,但還是不如CNN模型那麼準確,因爲沒有使用GPU加速
# 另請參見: find_faces_in_picture_cnn.py
face_locations = face_recognition.face_locations(image)
# 使用CNN模型
# face_locations = face_recognition.face_locations(image, number_of_times_to_upsample=0, model="cnn")
# 打印:我從圖片中找到了 多少 張人臉
print("I found {} face(s) in this photograph.".format(len(face_locations)))
# 循環找到的所有人臉
for face_location in face_locations:
# 打印每張臉的位置信息
top, right, bottom, left = face_location
print("A face is located at pixel location Top: {}, Left: {}, Bottom: {}, Right: {}".format(top, left, bottom, right))
# 指定人臉的位置信息,然後顯示人臉圖片
face_image = image[top:bottom, left:right]
pil_image = Image.fromarray(face_image)
pil_image.show()
如下圖爲用於識別的圖片
# 執行python文件
$ python find_faces_in_picture.py
從圖片中識別出7張人臉,並顯示出來,如下圖
示例三(自動識別人臉特徵):
# filename : find_facial_features_in_picture.py
# -*- coding: utf-8 -*-
# 導入pil模塊 ,可用命令安裝 apt-get install python-Imaging
from PIL import Image, ImageDraw
# 導入face_recogntion模塊,可用命令安裝 pip install face_recognition
import face_recognition
# 將jpg文件加載到numpy 數組中
image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg")
#查找圖像中所有面部的所有面部特徵
face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(image)
print("I found {} face(s) in this photograph.".format(len(face_landmarks_list)))
for face_landmarks in face_landmarks_list:
#打印此圖像中每個面部特徵的位置
facial_features = [
'chin',
'left_eyebrow',
'right_eyebrow',
'nose_bridge',
'nose_tip',
'left_eye',
'right_eye',
'top_lip',
'bottom_lip'
]
for facial_feature in facial_features:
print("The {} in this face has the following points: {}".format(facial_feature, face_landmarks[facial_feature]))
#讓我們在圖像中描繪出每個人臉特徵!
pil_image = Image.fromarray(image)
d = ImageDraw.Draw(pil_image)
for facial_feature in facial_features:
d.line(face_landmarks[facial_feature], width=5)
pil_image.show()
自動識別出人臉特徵(輪廓)
示例四(識別人臉鑑定是哪個人):
# filename : recognize_faces_in_pictures.py
# -*- conding: utf-8 -*-
# 導入face_recogntion模塊,可用命令安裝 pip install face_recognition
import face_recognition
#將jpg文件加載到numpy數組中
babe_image = face_recognition.load_image_file("/opt/face/known_people/babe.jpeg")
Rong_zhu_er_image = face_recognition.load_image_file("/opt/face/known_people/Rong zhu er.jpg")
unknown_image = face_recognition.load_image_file("/opt/face/unknown_pic/babe2.jpg")
#獲取每個圖像文件中每個面部的面部編碼
#由於每個圖像中可能有多個面,所以返回一個編碼列表。
#但是由於我知道每個圖像只有一個臉,我只關心每個圖像中的第一個編碼,所以我取索引0。
babe_face_encoding = face_recognition.face_encodings(babe_image)[0]
Rong_zhu_er_face_encoding = face_recognition.face_encodings(Rong_zhu_er_image)[0]
unknown_face_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]
known_faces = [
babe_face_encoding,
Rong_zhu_er_face_encoding
]
#結果是True/false的數組,未知面孔known_faces陣列中的任何人相匹配的結果
results = face_recognition.compare_faces(known_faces, unknown_face_encoding)
print("這個未知面孔是 Babe 嗎? {}".format(results[0]))
print("這個未知面孔是 容祖兒 嗎? {}".format(results[1]))
print("這個未知面孔是 我們從未見過的新面孔嗎? {}".format(not True in results))
顯示結果下如圖
示例五(識別人臉特徵並美顏):
# filename : digital_makeup.py
# -*- coding: utf-8 -*-
# 導入pil模塊 ,可用命令安裝 apt-get install python-Imaging
from PIL import Image, ImageDraw
# 導入face_recogntion模塊,可用命令安裝 pip install face_recognition
import face_recognition
#將jpg文件加載到numpy數組中
image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg")
#查找圖像中所有面部的所有面部特徵
face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(image)
for face_landmarks in face_landmarks_list:
pil_image = Image.fromarray(image)
d = ImageDraw.Draw(pil_image, 'RGBA')
#讓眉毛變成了一場噩夢
d.polygon(face_landmarks['left_eyebrow'], fill=(68, 54, 39, 128))
d.polygon(face_landmarks['right_eyebrow'], fill=(68, 54, 39, 128))
d.line(face_landmarks['left_eyebrow'], fill=(68, 54, 39, 150), width=5)
d.line(face_landmarks['right_eyebrow'], fill=(68, 54, 39, 150), width=5)
#光澤的嘴脣
d.polygon(face_landmarks['top_lip'], fill=(150, 0, 0, 128))
d.polygon(face_landmarks['bottom_lip'], fill=(150, 0, 0, 128))
d.line(face_landmarks['top_lip'], fill=(150, 0, 0, 64), width=8)
d.line(face_landmarks['bottom_lip'], fill=(150, 0, 0, 64), width=8)
#閃耀眼睛
d.polygon(face_landmarks['left_eye'], fill=(255, 255, 255, 30))
d.polygon(face_landmarks['right_eye'], fill=(255, 255, 255, 30))
#塗一些眼線
d.line(face_landmarks['left_eye'] + [face_landmarks['left_eye'][0]], fill=(0, 0, 0, 110), width=6)
d.line(face_landmarks['right_eye'] + [face_landmarks['right_eye'][0]], fill=(0, 0, 0, 110), width=6)
pil_image.show()
美顏前後對比如下圖
本文如果對你有幫助請打賞($ _ $) 。 你的打賞是對我最大的肯定!!!