手把手教你用1行代碼實現人臉識別 -- Python Face_recognition

環境要求：

• Ubuntu17.10
• Python 2.7.14

環境搭建：

1. 安裝 Ubuntu17.10 > 安裝步驟在這裏

2. 安裝 Python2.7.14 (Ubuntu17.10 默認Python版本爲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這個以前須要先安裝編譯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過程當中會自動安裝 numpy、scipy 等

環境搭建完成後，在終端輸入 face_recognition 命令查看是否成功

實現人臉識別：

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示例一(1行代碼實現人臉識別)：

1. 首先你須要提供一個文件夾，裏面是全部你但願系統認識的人的圖片。其中每一個人一張圖片，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，你須要準備另外一個文件夾，裏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. 而後你就能夠運行face_recognition命令了，把剛剛準備的兩個文件夾做爲參數傳入，命令就會返回須要識別的圖片中都出現了誰：

識別成功！！！

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示例二(識別圖片中的全部人臉並顯示出來)：

# 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模型查找圖像中全部人臉
# 這個方法已經至關準確了，但仍是不如CNN模型那麼準確，由於沒有使用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)))

# 循環找到的全部人臉
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，而後顯示人臉圖片
        face_image = image[top:bottom, left:right]
        pil_image = Image.fromarray(face_image)
        pil_image.show()

以下圖爲用於識別的圖片

# 執行python文件
$ python find_faces_in_picture.py

從圖片中識別出7張人臉，並顯示出來，以下圖

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示例三(自動識別人臉特徵)：

# 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()

自動識別出人臉特徵(輪廓)

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示例四(識別人臉鑑定是哪一個人)：

# 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")

＃獲取每一個圖像文件中每一個面部的面部編碼
＃因爲每一個圖像中可能有多個面，因此返回一個編碼列表。
＃可是因爲我知道每一個圖像只有一個臉，我只關心每一個圖像中的第一個編碼，因此我取索引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 咱們從未見過的新面孔嗎? {}".format(not True in results))

顯示結果下如圖

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示例五(識別人臉特徵並美顏)：

# 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")

＃查找圖像中全部面部的全部面部特徵
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)

    ＃光澤的嘴脣
    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))

    ＃塗一些眼線
    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()

美顏先後對好比下圖

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