如何用Python实现人脸识别?一文带你详细了解,几行代码就能搞定
off999 2024-09-14 07:06 19 浏览 0 评论
前言
Python中实现人脸识别功能有多种方法,依赖于python胶水语言的特性,我们通过调用包可以快速准确的达成这一目的,本文给大家分享使用Python实现简单的人脸识别功能的操作步骤,感兴趣的朋友一起看看吧!
摘要:一行代码实现人脸识别
- 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。
- 接下来,你需要准备另一个文件夹,里面是你要识别的图片。
- 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,一行代码足以!!!
正文:
环境要求:
- Ubuntu17.10
- Python 2.7.14
环境搭建:
1.安装 Ubuntu17.10 > 安装步骤在这里
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行代码实现人脸识别)
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-Imaging
from PIL import Image
# 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("/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.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()
如下图为用于识别的图片
# 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,如下图
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-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)
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(轮廓)
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_recognition
import 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))
显示结果下如图
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()
美颜前后对比如下图:
结尾:
以上就是本文的全部内容了,大家喜欢的记得点点赞!
相关推荐
- Python 数据分析——利用Pandas进行分组统计
-
话说天下大势,分久必合,合久必分。数据分析也是如此,我们经常要对数据进行分组与聚合,以对不同组的数据进行深入解读。本章将介绍如何利用Pandas中的GroupBy操作函数来完成数据的分组、聚合以及统计...
- python数据分析:介绍pandas库的数据类型Series和DataFrame
-
安装pandaspipinstallpandas-ihttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/使用pandas直接导入即可importpandasas...
- 使用DataFrame计算两列的总和和最大值_[python]
-
【如果对您有用,请关注并转发,谢谢~~】最近在处理气象类相关数据的空间计算,在做综合性计算的时候,DataFrame针对每列的统计求和、最大值等较为方便,对某行的两列或多列数据进行求和与最大值等的简便...
- 8-Python内置函数
-
Python提供了丰富的内置函数,这些函数可以直接使用而无需导入任何模块。以下是一些常用的内置函数及其示例:1-print()1-1-说明输出指定的信息到控制台。1-2-例子2-len()2-1-说...
- Python中函数式编程函数: reduce()函数
-
Python中的reduce()函数是一个强大的工具,它通过连续地将指定的函数应用于序列(如列表)来对序列(如列表)执行累积操作。它是functools模块的一部分,这意味着您需要在使用它之...
- 万万没想到,除了香农计划,Python3.11竟还有这么多性能提升
-
众所周知,Python3.11版本带来了较大的性能提升,但是,它具体在哪些方面上得到了优化呢?除了著名的“香农计划”外,它还包含哪些与性能相关的优化呢?本文将带你一探究竟!作者:BeshrKay...
- 最全python3.11版12类75个内置函数大全
-
获取全部内置函数:importbuiltins#导入模块yc=[]#异常属性nc=[]#不可调用fn=[]#内置函数defll(ty=builtins):...
- 软件测试笔试题
-
测试工程师岗位,3-5年,10-14k1.我司有一款产品,类似TeamViewer,向日葵,mstsc,QQ远程控制产品,一个PC客户端产品,请设想一下测试要点。并写出2.写出常用的SQL语句8条,l...
- 备战各大互联网巨头公司招聘会,最全Python面试大全,共300题
-
前言众所周知,越是顶尖的互联网公司在面试这一part的要求就越高,需要你有很好的技术功底、项目经验、一份漂亮的简历,当然还有避免不了的笔试过关。对于Python的工程师来说,全面掌握好有关Python...
- 经典 SQL 数据库笔试题及答案整理
-
马上又是金三银四啦,有蛮多小伙伴在跳槽找工作,但对于年限稍短的软件测试工程师,难免会需要进行笔试,而在笔试中,基本都会碰到一道关于数据库的大题,今天这篇文章呢,就收录了下最近学员反馈上来的一些数据库笔...
- 用Python开发日常小软件,让生活与工作更高效!附实例代码
-
引言:Python如何让生活更轻松?在数字化时代,编程早已不是程序员的专属技能。Python凭借其简洁易学的特点,成为普通人提升效率、解决日常问题的得力工具。无论是自动化重复任务、处理数据,还是开发个...
- 太牛了!102个Python实战项目被我扒到了!建议收藏!
-
挖到宝了!整整102个Python实战项目合集,从基础语法到高阶应用全覆盖,附完整源码+数据集,手把手带你从代码小白变身实战大神!这波羊毛不薅真的亏到哭!超全项目库,学练一站式搞定这份资...
- Python中的并发编程
-
1.Python对并发编程的支持多线程:threading,利用CPU和IO可以同时执行的原理,让CPU不会干巴巴等待IO完成。多进程:multiprocessing,利用多核CPU...
- Python 也有内存泄漏?
-
1.背景前段时间接手了一个边缘视觉识别的项目,大功能已经开发的差不多了,主要是需要是优化一些性能问题。其中比较突出的内存泄漏的问题,而且不止一处,有些比较有代表性,可以总结一下。为了更好地可视化内存...
- python爬虫之多线程threading、多进程、协程aiohttp批量下载图片
-
一、单线程常规下载常规单线程执行脚本爬取壁纸图片,只爬取一页的图片。importdatetimeimportreimportrequestsfrombs4importBeautifu...
你 发表评论:
欢迎- 一周热门
-
-
python 3.8调用dll - Could not find module 错误的解决方法
-
加密Python源码方案 PyArmor(python项目源码加密)
-
Python3.8如何安装Numpy(python3.6安装numpy)
-
大学生机械制图搜题软件?7个受欢迎的搜题分享了
-
编写一个自动生成双色球号码的 Python 小脚本
-
免费男女身高在线计算器,身高计算公式
-
将python文件打包成exe程序,复制到每台电脑都可以运行
-
Python学习入门教程,字符串函数扩充详解
-
Python数据分析实战-使用replace方法模糊匹配替换某列的值
-
Python进度条显示方案(python2 进度条)
-
- 最近发表
- 标签列表
-
- python计时 (54)
- python安装路径 (54)
- python类型转换 (75)
- python进度条 (54)
- python的for循环 (56)
- python串口编程 (60)
- python写入txt (51)
- python读取文件夹下所有文件 (59)
- java调用python脚本 (56)
- python操作mysql数据库 (66)
- python字典增加键值对 (53)
- python获取列表的长度 (64)
- python接口 (63)
- python调用函数 (57)
- python qt (52)
- python人脸识别 (54)
- python斐波那契数列 (51)
- python多态 (60)
- python命令行参数 (53)
- python匿名函数 (59)
- python打印九九乘法表 (65)
- centos7安装python (53)
- python赋值 (62)
- python异常 (69)
- python元祖 (57)