社区编辑申请
注册/登录
用Python进行人脸识别「包括源代码」
开发 后端 人脸识别
在这个python项目中,我们将构建一个机器学习模型,该模型从图像中识别人。我们在项目中使用了人脸识别API和OpenCV。

Python可以从图像或视频中检测和识别你的脸。

人脸检测与识别是计算机视觉领域的研究热点之一。

人脸识别的应用包括人脸解锁、安全防护等,医生和医务人员利用人脸识别来获取病历和病史,更好地诊断疾病。

关于Python人脸识别

在这个python项目中,我们将构建一个机器学习模型,该模型从图像中识别人。我们在项目中使用了人脸识别API和OpenCV。

随时了解最新的技术趋势

加入DataFlair的电报!

工具与图书馆

  • Python-3.x
  • CV2-4.5.2
  • 矮胖-1.20.3
  • 人脸识别-1.3.0

若要安装上述软件包,请使用以下命令。

pip install numpy opencv-python

要安装FaceRecognition,首先安装dlib包。

pip install dlib

现在,使用以下命令安装面部识别模块

pip install face_recognition

下载人脸识别Python代码

请下载python面部识别项目的源代码: 人脸识别工程代码

项目数据集

我们可以使用我们自己的数据集来完成这个人脸识别项目。对于这个项目,让我们以受欢迎的美国网络系列“老友记”为数据集。该数据集包含在面部识别项目代码中,您在上一节中下载了该代码。

建立人脸识别模型的步骤

在继续之前,让我们知道什么是人脸识别和检测。

人脸识别是从照片和视频帧中识别或验证一个人的脸的过程。

人脸检测是指在图像中定位和提取人脸(位置和大小)以供人脸检测算法使用的过程。

人脸识别方法用于定位图像中唯一指定的特征。在大多数情况下,面部图片已经被移除、裁剪、缩放和转换为灰度。人脸识别包括三个步骤:人脸检测、特征提取、人脸识别。

OpenCV是一个用C++编写的开源库.它包含了用于计算机视觉任务的各种算法和深度神经网络的实现。

1.准备数据集

创建2个目录,训练和测试。从互联网上为每个演员选择一个图片,并下载到我们的“火车”目录中。确保您所选择的图像能够很好地显示人脸的特征,以便对分类器进行分类。

为了测试模型,让我们拍摄一张包含所有强制转换的图片,并将其放到我们的“test”目录中。

为了您的舒适,我们增加了培训和测试数据与项目代码。

2.模型的训练

首先导入必要的模块。

import face_recognition as fr
import cv2
import numpy as np
import os

人脸识别库包含帮助人脸识别过程的各种实用程序的实现。

现在,创建2个列表来存储图像(人员)的名称及其各自的脸编码。

path = "./train/"
known_names = []
known_name_encodings = []
images = os.listdir(path)

人脸编码是一种值的矢量,它代表着脸部特征之间的重要度量,如眼睛之间的距离、额头的宽度等。

我们循环遍历火车目录中的每个图像,提取图像中的人的姓名,计算其脸编码向量,并将信息存储在相应的列表中。

for _ in images:
image = fr.load_image_file(path + _)
image_path = path + _
encoding = fr.face_encodings(image)[0]
known_name_encodings.append(encoding)
known_names.append(os.path.splitext(os.path.basename(image_path))[0].capitalize())

3.在测试数据集中测试模型

如前所述,我们的测试数据集只包含一个包含所有人员的图像。

使用CV2 imread()方法读取测试映像。

test_image = "./test/test.jpg"
image = cv2.imread(test_image)

人脸识别库提供了一种名为Face_Locations()的有用方法,它定位图像中检测到的每个人脸的坐标(左、下、右、上)。使用这些位置值,我们可以很容易地找到脸编码。

face_locations = fr.face_locations(image)
face_encodings = fr.face_encodings(image, face_locations)

我们循环遍历每个面部位置及其在图像中的编码。然后,我们将这种编码与“列车”数据集中的人脸编码进行比较。

然后计算人脸距离,即计算测试图像编码和训练图像编码之间的相似性。现在,我们从它选取最小值距离,表示测试图像的这张脸是训练数据集中的人之一。

现在,使用CV2模块中的方法绘制一个带有面部位置坐标的矩形。

for (top, right, bottom, left), face_encoding in zip(face_locations, face_encodings):
matches = fr.compare_faces(known_name_encodings, face_encoding)
name = ""
face_distances = fr.face_distance(known_name_encodings, face_encoding)
best_match = np.argmin(face_distances)
if matches[best_match]:
name = known_names[best_match]
cv2.rectangle(image, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
cv2.rectangle(image, (left, bottom - 15), (right, bottom), (0, 0, 255), cv2.FILLED)
font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
cv2.putText(image, name, (left + 6, bottom - 6), font, 1.0, (255, 255, 255), 1)

使用CV2模块的imShow()方法显示图像。

cv2.imshow("Result", image)

使用imwrite()方法将图像保存到当前工作目录中。

cv2.imwrite("./output.jpg", image)

释放未被释放的资源(如果有的话)。

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Python人脸识别输出

让我们看看模型的输出。

责任编辑:庞桂玉 来源: python
相关推荐

2022-05-06 10:21:22

Python人脸识别

2022-06-12 06:48:34

2017-10-17 13:30:32

Python人脸识别

2018-05-11 14:10:17

2022-06-05 21:09:47

Python办公自动化

2018-11-27 11:58:34

Python人脸识别编程语言

2022-06-17 09:08:27

代码Python内置库

2022-05-11 09:02:27

Python数据库Excel

2018-01-23 09:17:22

Python人脸识别

2022-06-27 19:01:04

Python应用程序数据

2022-06-16 07:32:38

VSCodePython插件

2019-12-31 15:20:43

Python人脸识别人工智能

2022-05-03 22:25:57

Python浏览器语言

2018-11-06 21:00:09

Python编程语言人脸识别

2022-06-28 09:34:24

可视化Python代码

2022-04-27 09:30:01

Python爬虫人工智能

2022-06-16 21:01:32

人脸识别人工智能生物识别

2022-06-21 09:02:49

python技巧

2022-06-15 08:25:07

Python天气数据可视化分析

2022-06-28 12:35:21

DockerPython

同话题下的热门内容

源码探秘:Python 中对象是如何被调用的?吐血推荐17个提升开发效率的“轮子”超全!Python 中常见的配置文件写法Pandas 新手容易犯的六个错误Python 中的万能之王 Lambda 函数整理了100个Python精选库,建议收藏!Python进行数据可视化,你会用什么库来做呢?Spring MVC中@InitBinder注解是如何应用的?

编辑推荐

使用Kotlin做开发一个月后的感想面试官问你什么是消息队列?把这篇甩给他!五大自动化测试的Python框架图文详解两种算法:深度优先遍历(DFS)和广度优先遍历(BFS)2018年最流行的十大编程语言,其中包括你用的语言吗?
我收藏的内容
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号