手把手教你用1行命令實現人臉識別
作者：Kangvcar
本文手把手教你如何搭建環境，如何用1行命令實現人臉識別，具體通過五個示例詳細講解如何實現人臉識別。
環境要求
- Ubuntu 17.10
- Python 2.7.14
環境搭建
1、 安裝 Ubuntu17.10 > 安裝步驟在這里。
2、 安裝 Python2.7.14 (Ubuntu17.10 默認Python版本為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
環境搭建完成后，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 行命令實現人臉識別)：
1、 首先你需要提供一個文件夾，里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，里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、 然后你就可以運行 face_recognition 命令了，把剛剛準備的兩個文件夾作為參數傳入，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并顯示出來)：
- # 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模型那么準確，因為沒有使用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，然后顯示人臉圖片
- face_image = image[top:bottom, left:right]
- pil_image = Image.fromarray(face_image)
- pil_image.show()
用于識別的圖片
- # 執行python文件
- $ python find_faces_in_picture.py
從圖片中識別出 7 張人臉，并顯示出來
示例三(自動識別人臉特征)：
- # 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:
- ＃打印此圖像中每個面部特征的位置
- 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]))
- ＃讓我們在圖像中描繪出每個人臉特征！
- 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()
自動識別出人臉特征
示例四(識別人臉鑒定是哪個人)：
- # 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
- ＃由于每個圖像中可能有多個面，所以返回一個編碼列表。
- ＃但是由于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))
顯示結果如圖
示例五(識別人臉特征并美顏)：
- # 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')
- ＃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)
- ＃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))
- ＃涂一些眼線
- 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()
美顏前后對比
責任編輯：龐桂玉
來源：
Linux中國
