深度有趣 | 14 Dlib快速入門

時間 2019-11-30

標籤深度有趣 dlib 快速入門简体版

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簡介

Dlib由C++編寫，提供了和機器學習、數值計算、圖模型算法、圖像處理等領域相關的一系列功能git

官方網站：dlib.net/
Github項目：github.com/davisking/d…

安裝

安裝Dlib以前須要先安裝cmake，這裏以源碼方式安裝，去官網根據系統下載相應的源碼，cmake.org/download/github

Linux、Mac OS：cmake.org/files/v3.10…
Windows：cmake.org/files/v3.10…

解壓以後，在終端裏進入源碼目錄，依次運行如下命令算法

./bootstrap
make
sudo make install
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sudo是以root權限運行命令，適用於Linux和Mac OSbootstrap

若是是Windows，則以管理員身份打開cmd，而且最後一行命令改成xcode

make install
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接下來，在終端中運行如下命令，檢查cmake是否成功安裝bash

cmake --version
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若是出現了相應的版本信息，則說明cmake安裝成功app

以後即可以使用pip安裝Dlib機器學習

pip install dlib
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安裝以後進入Python，若是能正常import，則說明Dlib安裝成功ide

import dlib
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若是是Mac OS，還須要安裝XQuartz用於顯示圖像函數

安裝XQuartz以後若是碰到相似如下問題

xcrun: error: invalid active developer path (/Library/Developer/CommandLineTools), missing xcrun at: /Library/Developer/CommandLineTools/usr/bin/xcrun
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那麼在命令行運行如下命令便可解決

xcode-select --install
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完成以上安裝工做以後，咱們來體驗下Dlib提供的一些和圖片處理相關的例子

人臉檢測

加載庫

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

import dlib
from imageio import imread
import glob
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準備好人臉檢測器和顯示窗口，獲取圖片路徑

detector = dlib.get_frontal_face_detector()
win = dlib.image_window()
paths = glob.glob('faces/*.jpg')
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對每一張圖片進行檢測，並顯示檢測結果對應的矩形框

for path in paths:
	img = imread(path)
	# 1 表示將圖片放大一倍，便於檢測到更多人臉
	dets = detector(img, 1)
	print('檢測到了 %d 我的臉' % len(dets))
	for i, d in enumerate(dets):
		print('- %d：Left %d Top %d Right %d Bottom %d' % (i, d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom()))

	win.clear_overlay()
	win.set_image(img)
	win.add_overlay(dets)
	dlib.hit_enter_to_continue()
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檢測時也能夠指定一個閾值

path = 'faces/2007_007763.jpg'
img = imread(path)
# -1 表示人臉檢測的斷定閾值
# scores 爲每一個檢測結果的得分，idx 爲人臉檢測器的類型
dets, scores, idx = detector.run(img, 1, -1)
for i, d in enumerate(dets):
	print('%d：score %f, face_type %f' % (i, scores[i], idx[i]))
win.clear_overlay()
win.set_image(img)
win.add_overlay(dets)
dlib.hit_enter_to_continue()
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人臉關鍵點檢測

使用訓練好的模型shape_predictor_68_face_landmarks.dat，在檢測出人臉的同時，檢測出人臉上的68個關鍵點

加載庫

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

import dlib
from imageio import imread
import glob
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準備好人臉檢測器、關鍵點檢測模型、顯示窗口、圖片路徑

detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor_path = 'shape_predictor_68_face_landmarks.dat'
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)
win = dlib.image_window()
paths = glob.glob('faces/*.jpg')
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檢測每一張圖片

for path in paths:
	img = imread(path)
	win.clear_overlay()
	win.set_image(img)

	# 1 表示將圖片放大一倍，便於檢測到更多人臉
	dets = detector(img, 1)
	print('檢測到了 %d 我的臉' % len(dets))
	for i, d in enumerate(dets):
		print('- %d: Left %d Top %d Right %d Bottom %d' % (i, d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom()))
		shape = predictor(img, d)
		# 第 0 個點和第 1 個點的座標
		print('Part 0: {}, Part 1: {}'.format(shape.part(0), shape.part(1)))
		win.add_overlay(shape)

	win.add_overlay(dets)
	dlib.hit_enter_to_continue()
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人臉識別

不光是檢測人臉，還要知道每張臉是誰

Dlib將每張人臉映射爲一個128維的向量，當兩個向量之間的Euclidean距離小於0.6時，能夠認爲屬於同一我的

以上斷定標準在LFW（Labeled Faces in the Wild，08課提到過）數據集上能夠得到99.38%的識別準確率

這裏須要用到兩個模型，shape_predictor_68_face_landmarks.dat和dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat，根據人臉檢測結果獲得關鍵點檢測結果，根據關鍵點檢測結果進一步獲得128維向量表示

加載庫

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

import dlib
from imageio import imread
import glob
import numpy as np
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準備好模型和圖片

detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor_path = 'shape_predictor_68_face_landmarks.dat'
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)
face_rec_model_path = 'dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat'
facerec = dlib.face_recognition_model_v1(face_rec_model_path)
labeled = glob.glob('labeled/*.jpg')
labeled_data = {}
unlabeled = glob.glob('unlabeled/*.jpg')
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距離計算函數

# 定義一個計算Euclidean距離的函數
def distance(a, b):
	# d = 0
	# for i in range(len(a)):
	# d += (a[i] - b[i]) * (a[i] - b[i])
	# return np.sqrt(d)
	return np.linalg.norm(np.array(a) - np.array(b), ord=2)
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獲取標註圖片對應的向量表示

# 讀取標註圖片並保存對應的128向量
for path in labeled:
	img = imread(path)
	name = path.split('/')[1].rstrip('.jpg')
	dets = detector(img, 1)
	# 這裏假設每張圖只有一我的臉
	shape = predictor(img, dets[0])
	face_vector = facerec.compute_face_descriptor(img, shape)
	labeled_data[name] = face_vector
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將未標註圖片的向量表示，和標註圖片逐一匹配

# 讀取未標註圖片，並和標註圖片進行對比
for path in unlabeled:
	img = imread(path)
	name = path.split('/')[1].rstrip('.jpg')
	dets = detector(img, 1)
	# 這裏假設每張圖只有一我的臉
	shape = predictor(img, dets[0])
	face_vector = facerec.compute_face_descriptor(img, shape)
	matches = []
	for key, value in labeled_data.items():
		d = distance(face_vector, value)
		if d < 0.6:
			matches.append(key + ' %.2f' % d)
	print('{}：{}'.format(name, ';'.join(matches)))
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結果顯示，所有標註圖片都經過了匹配，說明白百合和王珞丹是真的像……

人臉聚類

對於大量圖片中的大量人臉，基於以上人臉識別標準進行聚類，把距離較近的人臉聚爲一類，即有可能爲同一我的

加載庫

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

import dlib
from imageio import imread
import glob
import os
from collections import Counter
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準備好模型和圖片

detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor_path = 'shape_predictor_68_face_landmarks.dat'
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)
face_rec_model_path = 'dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat'
facerec = dlib.face_recognition_model_v1(face_rec_model_path)
paths = glob.glob('faces/*.jpg')
複製代碼

獲取全部圖片的關鍵點檢測結果和向量表示

vectors = []
images = []
for path in paths:
	img = imread(path)
	dets = detector(img, 1)
	for i, d in enumerate(dets):
		shape = predictor(img, d)
		face_vector = facerec.compute_face_descriptor(img, shape)
		vectors.append(face_vector)
		images.append((img, shape))
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以0.5爲閾值進行聚類，並找出人臉數量最多的類

labels = dlib.chinese_whispers_clustering(vectors, 0.5)
num_classes = len(set(labels))
print('共聚爲 %d 類' % num_classes)
biggest_class = Counter(labels).most_common(1)
print(biggest_class)
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將最大類中包含的人臉保存下來，相似的也能夠處理其餘的類

output_dir = 'most_common'
if not os.path.exists(output_dir):
	os.mkdir(output_dir)
face_id = 1
for i in range(len(images)):
	if labels[i] == biggest_class[0][0]:
		img, shape = images[i]
		dlib.save_face_chip(img, shape, output_dir + '/face_%d' % face_id, size=150, padding=0.25)
		face_id += 1
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物體追蹤

物體追蹤是指，對於視頻文件，在第一幀指定一個矩形區域，對於後續幀自動追蹤和更新區域的位置

加載庫

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

import dlib
from imageio import imread
import glob
複製代碼

準備好追蹤器和圖片

tracker = dlib.correlation_tracker()
win = dlib.image_window()
paths = sorted(glob.glob('video_frames/*.jpg'))
複製代碼

追蹤圖片中的物體

for i, path in enumerate(paths):
	img = imread(path)
	# 第一幀，指定一個區域
	if i == 0:
		tracker.start_track(img, dlib.rectangle(74, 67, 112, 153))
	# 後續幀，自動追蹤
	else:
		tracker.update(img)

	win.clear_overlay()
	win.set_image(img)
	win.add_overlay(tracker.get_position())
	dlib.hit_enter_to_continue()
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儘管物體的位置在不斷變化，Dlib始終可以比較準確地進行追蹤