python三步实现人脸识别
Face Recognition软件包
这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它,来管理和识别人脸。
该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法,使得识别准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了99.38%。
它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具,以便你可以用命令行对一个文件夹中的图片进行识别操作。
特性
在图片中识别人脸
找到图片中所有的人脸
找到并操作图片中的脸部特征
获得图片中人类眼睛、鼻子、嘴、下巴的位置和轮廓
找到脸部特征有很多超级有用的应用场景,当然你也可以把它用在最显而易见的功能上:美颜功能(就像美图秀秀那样)。
鉴定图片中的脸
识别图片中的人是谁。
你甚至可以用这个软件包做人脸的实时识别。
这里有一个实时识别的例子:
1https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/facerec_from_webcam_faster.py安装
环境要求
Python3.3+或者Python2.7
MacOS或者Linux(Windows不做支持,但是你可以试试,也许也能运行)
- https://gist.github.com/ageitgey/629d75c1baac34dfa5ca2a1928a7aeaf
- https://medium.com/@ageitgey/try-deep-learning-in-python-now-with-a-fully-pre-configured-vm-1d97d4c3e9b
- https://gist.github.com/ageitgey/1ac8dbe8572f3f533df6269dab35df65
- https://github.com/ageitgey/face_recognition/issues/175#issue-257710508
- https://medium.com/@ageitgey/try-deep-learning-in-python-now-with-a-fully-pre-configured-vm-1d97d4c3e9b
- https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/find_faces_in_picture.py
- https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/find_faces_in_picture_cnn.py
- https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/find_faces_in_batches.py
- https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/find_facial_features_in_picture.py
- https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/recognize_faces_in_picture
安装步骤
在MacOS或者Linux上安装
首先,确保你安装了dlib,以及该软件的Python绑定接口。如果没有的话,看这篇安装说明:
1然后,用pip安装这个软件包:
如果你安装遇到问题,可以试试这个安装好了的虚拟机:
1在树莓派2+上安装
看这篇说明:
1在Windows上安装
虽然Windows不是官方支持的,但是有热心网友写出了一个Windows上的使用指南,请看这里:
1使用已经配置好的虚拟机(支持VMWare和VirtualBox)
看这篇说明:
1使用方法
命令行接口
如果你已经安装了face_recognition,那么你的系统中已经有了一个名为face_recognition的命令,你可以使用它对图片进行识别,或者对一个文件夹中的所有图片进行识别。
首先你需要提供一个文件夹,里面是所有你希望系统认识的人的图片。其中每个人一张图片,图片以人的名字命名。
然后你需要准备另一个文件夹,里面是你要识别的图片。
然后你就可以运行face_recognition命令了,把刚刚准备的两个文件夹作为参数传入,命令就会返回需要识别的图片中都出现了谁。
输出中,识别到的每张脸都单独占一行,输出格式为
通过Python模块使用
你可以通过导入face_recognition模块来使用它,使用方式超级简单,文档在这里:https://face-recognition.readthedocs.io
自动找到图片中所有的脸
看看这个例子自己实践一下:
1你还可以自定义替换人类识别的深度学习模型。
注意:想获得比较好的性能的话,你可能需要GPU加速(使用英伟达的CUDA库)。所以编译的时候你也需要开启dlib的GPU加速选项。
你也可以通过这个例子实践一下:
1如果你有很多图片和GPU,你也可以并行快速识别,看这篇文章:
1自动识别人脸特征
试试这个例子:
1识别人脸鉴定是哪个人
这里是一个例子:
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