Win7環境下VS2015+Python 2.7 編譯人臉識別開源庫 face_recognition

最近在研究一我的臉識別開源框架face_recognition，編譯須要依賴 dlib、boost、cmake 等相關環境，在編譯的時候，踩了一大堆坑，網上資料大都不是很全面再加上 Windows 環境下去配置這些自己就比 Liunx 或 Mac下配置要相對麻煩一些。若是你是準備在 Windows 環境下編譯，就作好準備踩坑吧~~~

系統環境

• Windows 7
• Python 2.7.14
• VS2015

安裝步驟

1. 首先github.com/davisking/d…  下載整個zip

git clone https://github.com/davisking/dlib](https://github.com/davisking/dlib
複製代碼

2. 前置的一些python庫要安裝, scipy, numpy+mkl  這兩個用pip安裝可能會蛋疼, www.lfd.uci.edu/~gohlke/pyt… 到這裏面找對應版本的wheel, 而後用easy_install就KO了

3. 安裝Boost  sourceforge.net/projects/bo…  下載boost-binaries, 最新的,直接點擊exe程序等待安裝完畢， 正常的話安裝的目錄是 X:\local\boost_1_XX_X (保持版本名一致, 也就是XX_X別改)

4. 這一步也貌似能夠不用  系統變量加上 VS2015的位置  新建一個

VS140COMNTOOLS 值  X:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\Common7\Tools\
複製代碼

5. 去到Boost下面, 雙擊一下 bootstrap.bat , 運行OK以後boost_1_66_0\tools\build文件夾下找到如下兩個文件

而後開啓一個命令行，定位到這個文件夾，運行命令：

b2 install
複製代碼

運行完以後再執行下面命令：

 b2 -a --with-python address-model=64 toolset=msvc runtime-link=static 
複製代碼

成功後能找到 stage 文件夾

6.在系統環境配置好下面兩個環境變量

BOOST_ROOT=C:\local\boost_X_XX_X

BOOST_LIBRARYDIR=C:\local\boost_X_XX_X\stage\lib 

複製代碼

最後執行如下命令：

python setup.py install --yes USE_AVX_INSTRUCTIONS --yes DLIB_USE_CUDA
複製代碼

CUDA這個, 主要是用在有顯卡的機器學習, 若是沒有能夠不加 完成! 打開python shell 試一下 import dlib 沒問題就能夠

pip install face_recognition
複製代碼

安裝成功以後，咱們能夠在python中正常 import face_recognition 了

編寫人臉檢測程序

此demo主要展現了識別指定圖片中人臉的特徵數據，下面就是人臉的八個特徵，咱們就是要獲取特徵數據

'chin',
    'left_eyebrow',
    'right_eyebrow',
    'nose_bridge',
    'nose_tip',
    'left_eye',
    'right_eye',
    'top_lip',
    'bottom_lip'
複製代碼

人臉檢測代碼

# -*- coding: utf-8 -*-
# 自動識別人臉特徵
# filename : find_facial_features_in_picture.py

# 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("mayun.jpg")

#查找圖像中全部面部的全部面部特徵
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:

   #打印此圖像中每一個面部特徵的位置
    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]))

   #讓咱們在圖像中描繪出每一個人臉特徵！
    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() 
複製代碼

運行結果： 自動識別圖片中的人臉，而且識別它的特徵

原圖：

運行效果：

編寫人臉識別程序

注意：這裏使用了 python-opencv，必定要配置好了opencv才能運行成功。 opencv選擇跟本身python版本相匹配的版本，能夠在這個網站（www.lfd.uci.edu/~gohlke/pyt… .whl(個人python版本是2.7因此選擇該版本安裝)，安裝完成以後，打開 cmd 輸入 import cv2 沒有提示任何錯誤說明安裝成功。

# -*- coding: utf-8 -*-
#

# 檢測人臉
import face_recognition
import cv2

# 讀取圖片並識別人臉
img = face_recognition.load_image_file("mayun.jpeg")
face_locations = face_recognition.face_locations(img)
print face_locations

# 調用opencv函數顯示圖片
img = cv2.imread("mayun.jpeg")
cv2.namedWindow("原圖")
cv2.imshow("原圖", img)

# 遍歷每一個人臉，並標註
faceNum = len(face_locations)
for i in range(0, faceNum):
    top =  face_locations[i][0]
    right =  face_locations[i][1]
    bottom = face_locations[i][2]
    left = face_locations[i][3]
    
    start = (left, top)
    end = (right, bottom)
    
    color = (55,255,155)
    thickness = 3
    cv2.rectangle(img, start, end, color, thickness)

# 顯示識別結果
cv2.namedWindow("人臉識別")
cv2.imshow("人臉識別", img)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
複製代碼

運行結果： 程序會讀取當前目錄下指定的圖片，而後識別其中的人臉，並標註每一個人臉。

攝像頭實時識別人臉

此處由於公司臺式機沒有攝像頭，因此用的Mac上運行這個demo，配置都是差很少的，環境配置好，運行下面代碼便可

# -*- coding: utf-8 -*-
# 攝像頭實時識別人臉
import face_recognition
import cv2

video_capture = cv2.VideoCapture(0)
# 加載本地圖片
xhb_img = face_recognition.load_image_file("xhb.jpg")
xhb_face_encoding = face_recognition.face_encodings(xhb_img)[0]

# 初始化變量
face_locations = []
face_encodings = []
face_names = []
process_this_frame = True

while True:
    ret, frame = video_capture.read()
    
    small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25)
    
    if process_this_frame:
        face_locations = face_recognition.face_locations(small_frame)
        face_encodings = face_recognition.face_encodings(small_frame, face_locations)
        
        face_names = []
        for face_encoding in face_encodings:
            # 能夠自定義設置識別閾值（tolerance）此處設置爲0.5，默認爲0.6，過小可能識別不出來，太大可能形成識別混淆
            match = face_recognition.compare_faces([xhb_face_encoding], face_encoding,tolerance=0.5)
            
            if match[0]:
                name = "xiaohaibin"
            else:
                name = "unknown"
            
            face_names.append(name)

    process_this_frame = not process_this_frame
    
    for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names):
        top *= 4
        right *= 4
        bottom *= 4
        left *= 4
        
        cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255),  2)
        
        cv2.rectangle(frame, (left, bottom - 35), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
        font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
        cv2.putText(frame, name, (left+6, bottom-6), font, 1.0, (255, 255, 255), 1)

    cv2.imshow('Video', frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()
複製代碼

運行結果展現

相關資料

• face_recognition
• OpenCv
• Boost C++ Libraries
• 人工智能之Python人臉識別技術--face_recognition模塊
• 應用一個基於Python的開源人臉識別庫face_recognition

踩坑

1.解決 cl.exe 找不到的問題

在裝VS2015時，默認是不安裝C++，你須要從新運行setup ，而後選擇modify,選擇 language 下的C++，而後開始安裝，就能夠解決問題了 –來自stackoverflow.com/

2.解決執行 pip install face_recognition 出錯，報SSL Error

方案一(推薦)：在pip安裝所在文件夾路徑下，創造python文件(.py)

import os  

ini="""[global] index-url = https://pypi.doubanio.com/simple/ [install] trusted-host=pypi.doubanio.com """  
pippath=os.environ["USERPROFILE"]+"\\pip\\"  

if not os.path.exists(pippath):  
    os.mkdir(pippath)  

with open(pippath+"pip.ini","w+") as f:  
    f.write(ini)  
複製代碼

在cmd上運行這個.py文件便可 以後再用pip install安裝指令下載速度會很是快

方案二：修改加大超時時間

pip --default-timeout=100 install -U pip
複製代碼

再執行下面指令進行安裝

pip --default-timeout=100 install -U face_recognition
複製代碼

3.Python腳本報錯AttributeError: ‘module’ object has no attribute’xxx’解決方法

最近在編寫Python腳本過程當中遇到一個問題比較奇怪：Python腳本徹底正常沒問題，但執行總報錯"AttributeError: 'module' object has no attribute 'xxx'"。這實際上是.pyc文件存在問題。

問題定位：

查看import庫的源文件，發現源文件存在且沒有錯誤，同時存在源文件的.pyc文件

問題解決方法：

1. 命名py腳本時，不要與python預留字，模塊名等相同
2. 刪除該庫的.pyc文件（由於py腳本每次運行時均會生成.pyc文件；在已經生成.pyc文件的狀況下，若代碼不更新，運行時依舊會走pyc，因此要刪除.pyc文件），從新運行代碼；或者找一個能夠運行代碼的環境，拷貝替換當前機器的.pyc文件便可

若是以爲文章幫到你，喜歡個人文章能夠關注我和朋友一塊兒運營的微信公衆號，將會按期推送優質技術文章，求關注~~~

歡迎加入「大話安卓」技術交流羣，一塊兒分享，共同進步