关键词:
官方网址:https://github.com/ageitgey/face_recognition
在图片中查找面孔:
import face_recognition
image = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations(image)
查找和操作图片中的面部特征
import face_recognition
image = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg")
face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(image)
应用数字化妆
import face_recognition
known_image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg")
unknown_image = face_recognition.load_image_file("unknown.jpg")
biden_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0]
unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]
results = face_recognition.compare_faces([biden_encoding], unknown_encoding)
将此库与其他 Python 库一起使用来进行实时人脸识别:
要求
- Python 3.3+ 或 Python 2.7
- macOS 或 Linux(Windows 不受官方支持,但可能有效)
pip3
最后,使用(或pip2
用于 Python 2)从 pypi 安装此模块:
pip3 install face_recognition
人脸检测
面部特征
面部识别
- 根据已知人物的照片查找和识别照片中的未知面孔
- 识别并在照片中的每个人周围画出方框
- 通过数字人脸距离比较人脸,而不仅仅是真/假匹配
- 使用网络摄像头识别实时视频中的人脸 - 简单/慢速版本(需要安装 OpenCV)
- 使用网络摄像头识别实时视频中的人脸 - 更快版本(需要安装 OpenCV)
- 识别视频文件中的人脸并写出新的视频文件(需要安装 OpenCV)
- 使用摄像头识别 Raspberry Pi 上的人脸
- 运行 Web 服务以通过 HTTP 识别人脸(需要安装 Flask)
- 使用 K 近邻分类器识别人脸
- 每人训练多张图像,然后使用 SVM 识别人脸
我字节写了个demo:
#1、导入库
#2、显示图片
#3、绘制Landmarks关键点
#4、主函数
#注意本想母官方只支持mac和linux系统,windows不支持,还没解决
import face_recognition
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
#显示关键点
def show_landmarks(image,landmarks):
for landmarks_dict in landmarks:
for landmarks_key in landmarks_dict.keys():
for point in landmarks_dict[landmarks_key]:
cv2.circle(image,point,3,(0,0,255),-1)
#返回绘制后的图片
return image
def show_img(image,title): #传过来图片和标题
plt.title(title)
plt.imshow(image)
plt.axis("off") #关闭x轴和y轴
def main():
#5、读取图片
image = cv2.imread("../images/liuyifei.jpg")
#6、图片灰度转换
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#7、调用face_recognition库方法:face_landmarks()获取人脸关键点
face_marks = face_recognition.face_landmarks(gray,None,"large")#None不知道几个人脸,让系统自己去找;large是68个点,small是5个点
print(face_marks)
#8、绘制关键点
img_result = show_landmarks(image.copy(),face_marks) #复制一份原始图片
#9、创建画布
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.suptitle("Face Landmarks with face_recognition",fontsize=14,fontweight="bold")
#10、显示整体效果
show_img(img_result, "landmarks")
if __name__ == "__main__":
main()
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