CNN實現人臉識別

一：dlib庫踩的坑

Import dlib報錯：

但是已經安裝了dlib庫：

嘗試卸載在安裝：
conda uninstall dlib命令失敗：

改用pip uninstall dlib命令成功卸載：

從新安裝：pip install dlib失敗，報錯，又試了幾遍仍是一樣的錯：

後來嘗試：從 https://pypi.org/ 將dlib庫下載到本地安裝以下圖，安裝成功：

然而任然不能import：

經查，說是py36沒有dlib庫的穩定版本，通常裝19.6.1就能夠用，結果也報錯：

將dlib-19.6.1版本的whl文件下載到本地安裝，安裝成功，import可行：

二：OpenCV庫踩得坑：

報錯截圖：

提示代碼：

success, img = camera.read() 

\#灰度化           

gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

後來得知：除了路徑問題還有多是攝像頭ID沒對！
打開攝像頭代碼以下：

camera = cv2.VideoCapture(0)     

success,frame = camera.read()

以上代碼裏：

一、cap = cv2.VideoCapture(0)

​ VideoCapture()中參數是0，表示打開筆記本的內置攝像頭，其餘數字則表明其餘設備；參數是視頻文件路徑則打開視頻，如cap = cv2.VideoCapture(「../demo.mp4」)

二、ret,frame = cap.read()

cap.read()按幀讀取視頻，ret,frame是獲cap.read()方法的兩個返回值。其中ret是布爾值，若是讀取幀是正確的則返回True，若是文件讀取到結尾，它的返回值就爲False。frame就是每一幀的圖像，是個三維矩陣。

然而：默認攝像頭是自帶的那個攝像頭，索引號爲0，但是若是外接USB攝像頭，它的索引號就不必定是0 ；另外，像個人筆記本自帶攝像頭索引傳0一直報錯，因此我先暴力破解一下攝像頭的索引號，確認一下究竟是不是0！代碼以下：

import cv2    
ID = 0         
while(1):
	camera = cv2.VideoCapture(ID)
	success,frame = camera.read()
	if success==False:
		ID += 1
	else:
		print(ID)
		break

打印的結果是700！！

將原來代碼裏的索引號替換後果真OK！

importcv2

ID=700
camera=cv2.VideoCapture(ID)
while(1):
    success,frame=camera.read()
    cv2.imshow("hello",frame)
    if cv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'):
    	break
camera.release()
cv2.destroyAllWindows()

攝像頭的索引號改爲了700，代碼能打開攝像頭了，可是窗口一片漆黑！以下：

——重啓解決了問題，不過此後又出現了這個狀況，後來才發現是我在某軟件中設置了關於攝像頭的安全規則——不容許非法打開攝像頭，我先扶牆緩緩。

代碼以下：

"""
經過攝像頭檢測並標記人臉
"""
import cv2

# 加載人臉特徵庫
face_engine = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
# 加載人眼特徵庫
eye_engine = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_eye.xml')

# 打開攝像頭，700是攝像頭索引號（0表示默認攝像頭）
camera = cv2.VideoCapture(700)

while(True):
    # 讀取一幀的圖像
    success, img = camera.read()
    # 灰度化
    # img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 檢測人臉：1.3是放大比例（此參數必須大於1）；13是重複識別次數（此參數用來調整精確度，越大則越精確）
    faces = face_engine.detectMultiScale(img, scaleFactor=1.3, minNeighbors=13)
    # 對每一張臉，進行如下操做
    for (x, y, w, h) in faces:
        # 用矩形框出人臉：BGR色彩體系；2表示畫筆寬度
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)  # 用矩形圈出人臉

        # 記錄下臉部位置，做爲識別眼睛的區域範圍
        face_area = img[y:y + h, x:x + w]
        # 在記錄下的臉部區域識別人眼
        eyes = eye_engine.detectMultiScale(face_area)
        # 對每個識別出的人眼，進行如下操做
        for (xe, ye, we, he) in eyes:
            cv2.rectangle(face_area, (xe, ye), (xe + we, ye + he), (0, 255, 0), 1)

    cv2.imshow('Face Recognition', img)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 關閉攝像頭
camera.release()
# 關閉全部窗口
cv2.destroyAllWindows()

三：實現人臉識別

項目詳見GitHub地址。具體功能：支持從照片、視頻文件、攝像頭獲取人臉數據；支持本身訓練模型；支持識別照片、視頻文件、攝像頭中的人臉。

GitHub：https://github.com/PanWeiw/CNN_FacesRecognition.git

項目環境：詳見requirements.txt文件；

項目結構如圖：

注：

1. dataset文件夾是數據集；

2. MyModel文件夾存放訓練的模型問價；

3. model_test文件夾是測試模型時，存放待測照片、視頻所用；

4. my_faces 和 MySource_faces文件夾是測試採集人臉數據集時所用的。

5. 採集人臉數據集：
   從照片採集：faces_from_Photo.py
   從視頻文件採集：faces_from_Video.py
   從攝像頭採集：faces_from_Camera.py
   加載照片的函數：read_img.py

6. 處理照片並加載標籤:load_dataset.py

7. 構建並訓練模型:train_model.py
   處理數據集的函數：dataSet.py

8. 模型測試
   識別照片中的人臉：Recognize_From_Photo.py、Recognize_From_Photo(2).py
   識別視頻文件中的人臉：Recognize_From_Vedio.py
   識別攝像頭中的人臉：Recognize_From_Camera.py