手把手教你用 1 行命令实现人脸识别
人脸识别很难吗？--
Kangvcar
本文导航◈ 环境要求00%◈ 环境搭建03%◈ 实现人脸识别19%◈ 示例一（1
行命令实现人脸识别）：19%◈ 示例二（识别图片中的所有人脸并显示出来）：31%◈ 示例三（自动识别人脸特征）：49%◈ 示例四（识别人脸鉴定是哪个人）：65%◈ 示例五（识别人脸特征并美颜）：81%转载自 | http://www.jianshu.com/p/281aa6a3823a
作者 | 简书 / Kangvcar
环境要求
◈ Ubuntu17.10[1]◈ Python 2.7.14[2]
环境搭建
1、 安装 Ubuntu17.10[1] > 安装步骤在这里[3]。
2、 安装 Python2.7.14 (Ubuntu17.10 默认Python版本为2.7.14)
3、 安装 git 、cmake 、 python-pip
# 安装 git$ sudo apt-get install -y git# 安装 cmake$ sudo apt-get install -y cmake# 安装 python-pip$ sudo apt-get install -y python-pip
4、 安装编译 dlib
安装 face_recognition 这个之前需要先安装编译 dlib。
# 编译dlib前先安装 boost$ sudo apt-get install libboost-all-dev# 开始编译dlib# 克隆dlib源代码$ 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 .（注意中间有个空格）$ cd ..$ python setup.py install --yes USE_AVX_INSTRUCTIONS --no DLIB_USE_CUDA
5、 安装 face_recognition
# 安装 face_recognition$ pip install face_recognition# 安装face_recognition过程中会自动安装 numpy、scipy 等
环境搭建完成后，在终端输入 face_recognition 命令查看是否成功
实现人脸识别
示例一（1 行命令实现人脸识别）：
1、 首先你需要提供一个文件夹，里面是所有你希望系统认识的人的图片。其中每个人一张图片，图片以人的名字命名：
known_people 文件夹下有 babe、成龙、容祖儿的照片
2、 接下来，你需要准备另一个文件夹，里面是你要识别的图片：
unknown_pic 文件夹下是要识别的图片，其中韩红是机器不认识的
3、 然后你就可以运行 face_recognition 命令了，把刚刚准备的两个文件夹作为参数传入，命令就会返回需要识别的图片中都出现了谁：
识别成功！！！
示例二（识别图片中的所有人脸并显示出来）：
# filename : find_faces_in_picture.py# -*- coding: utf-8 -*-# 导入pil模块 ，可用命令安装 apt-get install python-Imagingfrom PIL import Image# 导入face_recogntion模块，可用命令安装 pip install face_recognitionimport face_recognition# 将jpg文件加载到numpy 数组中image = face_recognition.load_image_file("/opt/face/unknown_pic/all_star.jpg")# 使用默认的给予HOG模型查找图像中所有人脸# 这个方法已经相当准确了，但还是不如CNN模型那么准确，因为没有使用GPU加速# 另请参见: find_faces_in_picture_cnn.pyface_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：我从图片中找到了 多少 张人脸print("I found {} face(s) in this photograph.".format(len(face_locations)))# 循环找到的所有人脸for face_location in face_locations: # 打印每张脸的位置信息 top, right, bottom, left = face_location print("A face is located at pixel location Top: {}, Left: {}, Bottom: {}, Right: {}".format(top, left, bottom, right)) # 指定人脸的位置信息，然后显示人脸图片 face_image = image[top:bottom, left:right] pil_image = Image.fromarray(face_image) pil_image.show()
用于识别的图片
# 执行python文件$ python find_faces_in_picture.py
从图片中识别出 7 张人脸，并显示出来
示例三（自动识别人脸特征）：
# filename : find_facial_features_in_picture.py# -*- coding: utf-8 -*-# 导入pil模块 ，可用命令安装 apt-get install python-Imagingfrom PIL import Image, ImageDraw# 导入face_recogntion模块，可用命令安装 pip install face_recognitionimport face_recognition# 将jpg文件加载到numpy 数组中image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg")＃查找图像中所有面部的所有面部特征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: ＃打印此图像中每个面部特征的位置 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])) ＃让我们在图像中描绘出每个人脸特征！ 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()
自动识别出人脸特征
示例四（识别人脸鉴定是哪个人）：
# filename : recognize_faces_in_pictures.py# -*- conding: utf-8 -*-# 导入face_recogntion模块，可用命令安装 pip install face_recognitionimport face_recognition＃将jpg文件加载到numpy数组中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")＃获取每个图像文件中每个面部的面部编码＃由于每个图像中可能有多个面，所以返回一个编码列表。＃但是由于我知道每个图像只有一个脸，我只关心每个图像中的第一个编码，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]＃结果是True/false的数组，未知面孔known_faces阵列中的任何人相匹配的结果results = face_recognition.compare_faces(known_faces, unknown_face_encoding)print("这个未知面孔是 Babe 吗? {}".format(results[0]))print("这个未知面孔是 容祖儿 吗? {}".format(results[1]))print("这个未知面孔是 我们从未见过的新面孔吗? {}".format(not True in results))
显示结果如图
示例五（识别人脸特征并美颜）：
-
# filename : digital_makeup.py -
# -*- coding: utf-8 -*- -
# 导入pil模块 ，可用命令安装 apt-get install python-Imaging -
from PIL import Image, ImageDraw -
# 导入face_recogntion模块，可用命令安装 pip install face_recognition -
import face_recognition -
＃将jpg文件加载到numpy数组中 -
image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg") -
＃查找图像中所有面部的所有面部特征 -
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') -
＃让眉毛变成了一场噩梦 -
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) -
＃光泽的嘴唇 -
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) -
＃闪耀眼睛 -
d.polygon(face_landmarks['left_eye'], fill=(255, 255, 255, 30)) -
d.polygon(face_landmarks['right_eye'], fill=(255, 255, 255, 30)) -
＃涂一些眼线 -
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()
美颜前后对比