手把手教你用1行命令实现人脸识别

环境要求

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  • Ubuntu 17.10
  • Python 2.7.14

环境搭建

1、 安装 Ubuntu17.10 > 安装步骤在这里。

2、 安装 Python2.7.14 (Ubuntu17.10 默认Python版本为2.7.14)

3、 安装 git 、cmake 、 python-pip

 
 
 
 
      
  
  
  
  1. # 安装 git 
    2.   
  
  
  
  2. $ sudo apt-get install -y git 
    3.   
  
  
  
  3. # 安装 cmake 
    4.   
  
  
  
  4. $ sudo apt-get install -y cmake 
    5.   
  
  
  
  5. # 安装 python-pip 
    6.   
  
  
  
  6. $ sudo apt-get install -y python-pip  
    7.

4、 安装编译 dlib

安装 face_recognition 这个之前需要先安装编译 dlib。

 
 
 
 
      
  
  
  
  1. # 编译dlib前先安装 boost 
    2.   
  
  
  
  2. $ sudo apt-get install libboost-all-dev 
    3.   
  
  
  
  3.  
    4.   
  
  
  
  4. # 开始编译dlib 
    5.   
  
  
  
  5. # 克隆dlib源代码 
    6.   
  
  
  
  6. $ git clone https://github.com/davisking/dlib.git 
    7.   
  
  
  
  7. $ cd dlib 
    8.   
  
  
  
  8. $ mkdir build 
    9.   
  
  
  
  9. $ cd build 
    10.   
  
  
  
  10. $ cmake .. -DDLIB_USE_CUDA=0 -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1 
    11.   
  
  
  
  11. $ cmake --build .（注意中间有个空格） 
    12.   
  
  
  
  12. $ cd .. 
    13.   
  
  
  
  13. $ python setup.py install --yes USE_AVX_INSTRUCTIONS --no DLIB_USE_CUDA  
    14.

5、 安装 face_recognition

 
 
 
 
      
  
  
  
  1. # 安装 face_recognition 
    2.   
  
  
  
  2. $ pip install face_recognition 
    3.   
  
  
  
  3. # 安装face_recognition过程中会自动安装 numpy、scipy 等  
    4.

环境搭建完成后，在终端输入 face_recognition 命令查看是否成功

实现人脸识别

示例一(1 行命令实现人脸识别)：

1、 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：

known_people 文件夹下有 babe、成龙、容祖儿的照片

2、 接下来，你需要准备另一个文件夹，里面是你要识别的图片：

unknown_pic 文件夹下是要识别的图片，其中韩红是机器不认识的

3、 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：

识别成功!!!

示例二(识别图片中的所有人脸并显示出来)：

 
 
 
 
      
  
  
  
  1. # filename : find_faces_in_picture.py 
    2.   
  
  
  
  2. # -*- coding: utf-8 -*- 
    3.   
  
  
  
  3. # 导入pil模块 ，可用命令安装 apt-get install python-Imaging 
    4.   
  
  
  
  4. from PIL import Image 
    5.   
  
  
  
  5. # 导入face_recogntion模块，可用命令安装 pip install face_recognition 
    6.   
  
  
  
  6. import face_recognition 
    7.   
  
  
  
  7.  
    8.   
  
  
  
  8. # 将jpg文件加载到numpy 数组中 
    9.   
  
  
  
  9. image = face_recognition.load_image_file("/opt/face/unknown_pic/all_star.jpg") 
    10.   
  
  
  
  10.  
    11.   
  
  
  
  11. # 使用默认的给予HOG模型查找图像中所有人脸 
    12.   
  
  
  
  12. # 这个方法已经相当准确了，但还是不如CNN模型那么准确，因为没有使用GPU加速 
    13.   
  
  
  
  13. # 另请参见: find_faces_in_picture_cnn.py 
    14.   
  
  
  
  14. face_locations = face_recognition.face_locations(image) 
    15.   
  
  
  
  15.  
    16.   
  
  
  
  16. # 使用CNN模型 
    17.   
  
  
  
  17. # face_locations = face_recognition.face_locations(image, number_of_times_to_upsample=0, model="cnn") 
    18.   
  
  
  
  18.  
    19.   
  
  
  
  19. # 打印：我从图片中找到了 多少 张人脸 
    20.   
  
  
  
  20. print("I found {} face(s) in this photograph.".format(len(face_locations))) 
    21.   
  
  
  
  21.  
    22.   
  
  
  
  22. # 循环找到的所有人脸 
    23.   
  
  
  
  23. for face_location in face_locations: 
    24.   
  
  
  
  24.  
    25.   
  
  
  
  25.         # 打印每张脸的位置信息 
    26.   
  
  
  
  26.         top, right, bottom, left = face_location 
    27.   
  
  
  
  27.         print("A face is located at pixel location Top: {}, Left: {}, Bottom: {}, Right: {}".format(top, left, bottom, right)) 
    28.   
  
  
  
  28.  
    29.   
  
  
  
  29.         # 指定人脸的位置信息，然后显示人脸图片 
    30.   
  
  
  
  30.         face_image = image[top:bottom, left:right] 
    31.   
  
  
  
  31.         pil_image = Image.fromarray(face_image) 
    32.   
  
  
  
  32.         pil_image.show()  
    33.

用于识别的图片

 
 
 
 
      
  
  
  
  1. # 执行python文件 
    2.   
  
  
  
  2. $ python find_faces_in_picture.py  
    3.

从图片中识别出 7 张人脸，并显示出来

示例三(自动识别人脸特征)：

 
 
 
 
      
  
  
  
  1. # filename : find_facial_features_in_picture.py 
    2.   
  
  
  
  2. # -*- coding: utf-8 -*- 
    3.   
  
  
  
  3. # 导入pil模块 ，可用命令安装 apt-get install python-Imaging 
    4.   
  
  
  
  4. from PIL import Image, ImageDraw 
    5.   
  
  
  
  5. # 导入face_recogntion模块，可用命令安装 pip install face_recognition 
    6.   
  
  
  
  6. import face_recognition 
    7.   
  
  
  
  7.  
    8.   
  
  
  
  8. # 将jpg文件加载到numpy 数组中 
    9.   
  
  
  
  9. image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg") 
    10.   
  
  
  
  10.  
    11.   
  
  
  
  11. ＃查找图像中所有面部的所有面部特征 
    12.   
  
  
  
  12. face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(image) 
    13.   
  
  
  
  13.  
    14.   
  
  
  
  14. print("I found {} face(s) in this photograph.".format(len(face_landmarks_list))) 
    15.   
  
  
  
  15.  
    16.   
  
  
  
  16. for face_landmarks in face_landmarks_list: 
    17.   
  
  
  
  17.  
    18.   
  
  
  
  18.    ＃打印此图像中每个面部特征的位置 
    19.   
  
  
  
  19.     facial_features = [ 
    20.   
  
  
  
  20.         'chin', 
    21.   
  
  
  
  21.         'left_eyebrow', 
    22.   
  
  
  
  22.         'right_eyebrow', 
    23.   
  
  
  
  23.         'nose_bridge', 
    24.   
  
  
  
  24.         'nose_tip', 
    25.   
  
  
  
  25.         'left_eye', 
    26.   
  
  
  
  26.         'right_eye', 
    27.   
  
  
  
  27.         'top_lip', 
    28.   
  
  
  
  28.         'bottom_lip' 
    29.   
  
  
  
  29.     ] 
    30.   
  
  
  
  30.  
    31.   
  
  
  
  31.     for facial_feature in facial_features: 
    32.   
  
  
  
  32.         print("The {} in this face has the following points: {}".format(facial_feature, face_landmarks[facial_feature])) 
    33.   
  
  
  
  33.  
    34.   
  
  
  
  34.    ＃让我们在图像中描绘出每个人脸特征！ 
    35.   
  
  
  
  35.     pil_image = Image.fromarray(image) 
    36.   
  
  
  
  36.     d = ImageDraw.Draw(pil_image) 
    37.   
  
  
  
  37.  
    38.   
  
  
  
  38.     for facial_feature in facial_features: 
    39.   
  
  
  
  39.         d.line(face_landmarks[facial_feature], width=5) 
    40.   
  
  
  
  40.  
    41.   
  
  
  
  41.     pil_image.show() 
    42.

自动识别出人脸特征

示例四(识别人脸鉴定是哪个人)：

 
 
 
 
      
  
  
  
  1. # filename : recognize_faces_in_pictures.py 
    2.   
  
  
  
  2. # -*- conding: utf-8 -*- 
    3.   
  
  
  
  3. # 导入face_recogntion模块，可用命令安装 pip install face_recognition 
    4.   
  
  
  
  4. import face_recognition 
    5.   
  
  
  
  5.  
    6.   
  
  
  
  6. ＃将jpg文件加载到numpy数组中 
    7.   
  
  
  
  7. babe_image = face_recognition.load_image_file("/opt/face/known_people/babe.jpeg") 
    8.   
  
  
  
  8. Rong_zhu_er_image = face_recognition.load_image_file("/opt/face/known_people/Rong zhu er.jpg") 
    9.   
  
  
  
  9. unknown_image = face_recognition.load_image_file("/opt/face/unknown_pic/babe2.jpg") 
    10.   
  
  
  
  10.  
    11.   
  
  
  
  11. ＃获取每个图像文件中每个面部的面部编码 
    12.   
  
  
  
  12. ＃由于每个图像中可能有多个面，所以返回一个编码列表。 
    13.   
  
  
  
  13. ＃但是由于我知道每个图像只有一个脸，我只关心每个图像中的第一个编码，所以我取索引0。 
    14.   
  
  
  
  14. babe_face_encoding = face_recognition.face_encodings(babe_image)[0] 
    15.   
  
  
  
  15. Rong_zhu_er_face_encoding = face_recognition.face_encodings(Rong_zhu_er_image)[0] 
    16.   
  
  
  
  16. unknown_face_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0] 
    17.   
  
  
  
  17.  
    18.   
  
  
  
  18. known_faces = [ 
    19.   
  
  
  
  19.     babe_face_encoding, 
    20.   
  
  
  
  20.     Rong_zhu_er_face_encoding 
    21.   
  
  
  
  21. ] 
    22.   
  
  
  
  22.  
    23.   
  
  
  
  23. ＃结果是True/false的数组，未知面孔known_faces阵列中的任何人相匹配的结果 
    24.   
  
  
  
  24. results = face_recognition.compare_faces(known_faces, unknown_face_encoding) 
    25.   
  
  
  
  25.  
    26.   
  
  
  
  26. print("这个未知面孔是 Babe 吗? {}".format(results[0])) 
    27.   
  
  
  
  27. print("这个未知面孔是 容祖儿 吗? {}".format(results[1])) 
    28.   
  
  
  
  28. print("这个未知面孔是 我们从未见过的新面孔吗? {}".format(not True in results)) 
    29.

显示结果如图

示例五(识别人脸特征并美颜)：

 
 
 
 
      
  
  
  
  1. # filename : digital_makeup.py 
    2.   
  
  
  
  2. # -*- coding: utf-8 -*- 
    3.   
  
  
  
  3. # 导入pil模块 ，可用命令安装 apt-get install python-Imaging 
    4.   
  
  
  
  4. from PIL import Image, ImageDraw 
    5.   
  
  
  
  5. # 导入face_recogntion模块，可用命令安装 pip install face_recognition 
    6.   
  
  
  
  6. import face_recognition 
    7.   
  
  
  
  7. ＃将jpg文件加载到numpy数组中 
    8.   
  
  
  
  8. image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg") 
    9.   
  
  
  
  9. ＃查找图像中所有面部的所有面部特征 
    10.   
  
  
  
  10. face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(image) 
    11.   
  
  
  
  11. for face_landmarks in face_landmarks_list: 
    12.   
  
  
  
  12.     pil_image = Image.fromarray(image) 
    13.   
  
  
  
  13.     d = ImageDraw.Draw(pil_image, 'RGBA') 
    14.   
  
  
  
  14.     ＃让眉毛变成了一场噩梦 
    15.   
  
  
  
  15.     d.polygon(face_landmarks['left_eyebrow'], fill=(68, 54, 39, 128)) 
    16.   
  
  
  
  16.     d.polygon(face_landmarks['right_eyebrow'], fill=(68, 54, 39, 128)) 
    17.   
  
  
  
  17.     d.line(face_landmarks['left_eyebrow'], fill=(68, 54, 39, 150), width=5) 
    18.   
  
  
  
  18.     d.line(face_landmarks['right_eyebrow'], fill=(68, 54, 39, 150), width=5) 
    19.   
  
  
  
  19.     ＃光泽的嘴唇 
    20.   
  
  
  
  20.     d.polygon(face_landmarks['top_lip'], fill=(150, 0, 0, 128)) 
    21.   
  
  
  
  21.     d.polygon(face_landmarks['bottom_lip'], fill=(150, 0, 0, 128)) 
    22.   
  
  
  
  22.     d.line(face_landmarks['top_lip'], fill=(150, 0, 0, 64), width=8) 
    23.   
  
  
  
  23.     d.line(face_landmarks['bottom_lip'], fill=(150, 0, 0, 64), width=8) 
    24.   
  
  
  
  24.     ＃闪耀眼睛 
    25.   
  
  
  
  25.     d.polygon(face_landmarks['left_eye'], fill=(255, 255, 255, 30)) 
    26.   
  
  
  
  26.     d.polygon(face_landmarks['right_eye'], fill=(255, 255, 255, 30)) 
    27.   
  
  
  
  27.     ＃涂一些眼线 
    28.   
  
  
  
  28.     d.line(face_landmarks['left_eye'] + [face_landmarks['left_eye'][0]], fill=(0, 0, 0, 110), width=6) 
    29.   
  
  
  
  29.     d.line(face_landmarks['right_eye'] + [face_landmarks['right_eye'][0]], fill=(0, 0, 0, 110), width=6) 
    30.   
  
  
  
  30.     pil_image.show() 
    31.

美颜前后对比

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