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環(huán)境要求：

• Ubuntu17.10
• Python 2.7.14

環(huán)境搭建：

1. 安裝 Ubuntu17.10 > 安裝步驟在這里

2. 安裝 Python2.7.14 (Ubuntu17.10 默認(rèn)Python版本為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這個之前需要先安裝編譯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過程中會自動安裝 numpy、scipy 等

環(huán)境搭建完成后，在終端輸入 face_recognition 命令查看是否成功

實現(xiàn)人臉識別：

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示例一(1行代碼實現(xiàn)人臉識別)：

1. 首先你需要提供一個文件夾，里面是所有你希望系統(tǒng)認(rèn)識的人的圖片。其中每個人一張圖片，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，你需要準(zhǔn)備另一個文件夾，里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(rèn)識的

3. 然后你就可以運行face_recognition命令了，把剛剛準(zhǔn)備的兩個文件夾作為參數(shù)傳入，命令就會返回需要識別的圖片中都出現(xiàn)了誰：

識別成功！！！

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示例二(識別圖片中的所有人臉并顯示出來)：

# filename : find_faces_in_picture.py # -*- coding: utf-8 -*- # 導(dǎo)入pil模塊 ，可用命令安裝 apt-get install python-Imaging from PIL import Image # 導(dǎo)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(shù)組中 image = face_recognition.load_image_file("/opt/face/unknown_pic/all_star.jpg")# 使用默認(rèn)的給予HOG模型查找圖像中所有人臉 # 這個方法已經(jīng)相當(dāng)準(zhǔn)確了，但還是不如CNN模型那么準(zhǔn)確，因為沒有使用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(huán)找到的所有人臉 for face_location in face_locations:# 打印每張臉的位置信息top, right, bottom, left = face_locationprint("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，然后顯示人臉圖片face_image = image[top:bottom, left:right]pil_image = Image.fromarray(face_image)pil_image.show()

如下圖為用于識別的圖片

# 執(zhí)行python文件 $ python find_faces_in_picture.py

從圖片中識別出7張人臉，并顯示出來，如下圖

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示例三(自動識別人臉特征)：

# filename : find_facial_features_in_picture.py # -*- coding: utf-8 -*- # 導(dǎo)入pil模塊 ，可用命令安裝 apt-get install python-Imaging from PIL import Image, ImageDraw # 導(dǎo)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(shù)組中 image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg")＃查找圖像中所有面部的所有面部特征 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:＃打印此圖像中每個面部特征的位置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]))＃讓我們在圖像中描繪出每個人臉特征！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()

自動識別出人臉特征(輪廓)

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示例四(識別人臉鑒定是哪個人)：

# filename : recognize_faces_in_pictures.py # -*- conding: utf-8 -*- # 導(dǎo)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(shù)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")＃獲取每個圖像文件中每個面部的面部編碼 ＃由于每個圖像中可能有多個面，所以返回一個編碼列表。 ＃但是由于我知道每個圖像只有一個臉，我只關(guān)心每個圖像中的第一個編碼，所以我取索引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(jié)果是True/false的數(shù)組，未知面孔known_faces陣列中的任何人相匹配的結(jié)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 我們從未見過的新面孔嗎? {}".format(not True in results))

顯示結(jié)果下如圖

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示例五(識別人臉特征并美顏)：

# filename : digital_makeup.py # -*- coding: utf-8 -*- # 導(dǎo)入pil模塊 ，可用命令安裝 apt-get install python-Imaging from PIL import Image, ImageDraw # 導(dǎo)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(shù)組中 image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg")＃查找圖像中所有面部的所有面部特征 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)＃光澤的嘴唇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))＃涂一些眼線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()

美顏前后對比如下圖

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的手把手教你用1行代码实现人脸识别 -- Python Face_recognition的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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