利用Python实现面部识别的方法详解_Python

利用Python实现面部识别的方法详解

2022-12-30 13:57woshicver Python

人脸识别正在成为软件开发中的一种趋势。它有助于识别人脸并使应用程序更加健壮。本文将使用python和face_recognition库创建一个简单的人脸识别，需要的可以参考一下

利用Python实现面部识别的方法详解

人脸识别正在成为软件开发中的一种趋势。它有助于识别人脸并使应用程序更加健壮。在本教程中，我们将使用python和face_recognition库创建一个简单的人脸识别。

对于开发环境，我们将使用 Visual Studio Community Edition。

如果你的计算机上还没有安装它，你可以从这里下载。并使用 C++安装桌面开发。

利用Python实现面部识别的方法详解

现在我们有了使用 C++ 进行桌面开发的 Visual Studio，我们可以开始我们的项目了。

使用 Visual Studio 打开一个新目录并创建一个新的 python 环境。我们将使用venv. 打开你的集成终端并编写python -m venv venv。然后通过键入venv/bin/Activate.ps1激活环境。这是针对 PowerShell 的。

如果你使用任何其他终端，你可以在此处找到完整列表

利用Python实现面部识别的方法详解

现在我们已经完成了虚拟环境的创建，让我们开始提取我们的依赖项。为此，我们将需要opencv和face_recognition。在你的终端内使用pip.

				?

									pip install opencv-python face_recognition

Face Recognition是一个使用最先进的dlib库的库。我们准备好编写一些代码并识别一些面孔。

创建一个新的 python 文件，我们将调用文件missingPerson.py，假设我们将使用我们的应用程序匹配失踪人员。导入我们的依赖项并编写我们的前几行。

				?

									import cv2

									import numpy as np

									import face_recognition

									import os

									from face_recognition.api import face_distance

假设我们所有的照片都存储在我们的服务器存储中，我们需要首先将所有人物的图像拉入我们的应用程序并读取这些图像。

				?

									path = 'MissingPersons'

									images = []

									missingPersons = []

									missingPersonsList = os.listdir(path)

									for missingPerson in missingPersonsList :

									    curImg = cv2.imread(f'{path}/{missingPerson}')

									    images.append(curImg)

									    missingPersons.append(os.path.splitext(missingPerson)[0])

									print(missingPersons)

在本节中，我们将使用 opencv 读取失踪人员的所有图像并将它们附加到我们的missingPerson列表中。

在我们从存储中读取所有丢失的人脸图像后，我们需要找到人脸编码，以便我们可以使用 CNN 人脸检测器在图像中创建人脸边界框的二维数组。

				?

									def findEncodings(images):

									    encodeList = []

									    for img in images:

									        img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

									        encode = face_recognition.face_encodings(img)[0]

									        encodeList.append(encode)

									    print(encodeList)

									    return encodeList

									encodeListKnown = findEncodings(images)

									print('Encoding Complete')

我们将二维数组存储到已知人脸编码列表中。这将需要几分钟。

现在我们有了所有失踪人员的面部编码，我们现在要做的就是将它们与我们的报告人图像进行匹配。face_recognition使用起来非常方便。

				?

									def findMissingPerson(encodeListKnown, reportedPerson='found1.jpg'):

									    person = face_recognition.load_image_file(f'ReportedPersons/{reportedPerson}]')

									    person = cv2.cvtColor(person,cv2.COLOR_BGR2RGB)

									    try:

									        encodePerson = face_recognition.face_encodings(person)[0]

									        comparedFace = face_recognition.compare_faces(encodeListKnown,encodePerson)

									        faceDis = face_recognition.face_distance(encodeListKnown,encodePerson)

									        matchIndex = np.argmin(faceDis)

									        if comparedFace[matchIndex]:

									            name = missingPersons[matchIndex].upper()

									            print(name)

									            return name

									        else:

									          print('Not Found')

									          return False

									    except IndexError as e:

									        print(e)

									        return e