摘要：什么，只要一行代碼就能搞定人臉識別當(dāng)然是假的啦。雖然不能一行就搞定，依靠強(qiáng)大的人臉識別包，只要十多行代碼完全可以實(shí)現(xiàn)人臉識別的功能。經(jīng)測試識別正確率高達(dá)。下安裝比較簡單，命令行下幾行代碼就搞定，安裝見這里。

什么，只要一行代碼就能搞定人臉識別？當(dāng)然是假的啦。

雖然不能一行就搞定，依靠python強(qiáng)大的人臉識別包，只要十多行代碼完全可以實(shí)現(xiàn)人臉識別的功能。這就叫站在巨人的肩膀上，看得更高更遠(yuǎn)。

face-recognition，使用最先進(jìn)的人臉識別技術(shù)構(gòu)建而成的python包，而且具有深度學(xué)習(xí)功能。經(jīng)測試識別正確率高達(dá)99.38％。確實(shí)很高。

因?yàn)閒ace-recognition使用到了dlib庫，這是c++寫的一個(gè)包含機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺等算法的庫，所以使用之前要先安裝dlib。不過這還不行，dlib庫又依賴一個(gè)叫做boost的東西，總之有些麻煩，所以我就不寫詳細(xì)步驟啦╰(￣▽￣)╭。linux下安裝比較簡單，命令行下幾行代碼就搞定，windows安裝見這里。

所有工作準(zhǔn)備好之后，使用pip安裝：

pip install face-recognition

如何檢測一張圖片中的人臉？face-recognition把帶人臉的圖片看成是由像素組成的二維數(shù)組，使用face_locations方法返回識別到的人臉的坐標(biāo)（上下左右）。

這樣就可以啦，接下來只要把這些人臉坐標(biāo)用矩形框圈出來，然后保存即可。

import face_recognition
from skimage import draw, io
%matplotlib inline
# 圖片文件
files = "F:datapeople.jpg"
# 加載圖片
image = face_recognition.load_image_file(files)
# 識別人臉坐標(biāo)
face_locations = face_recognition.face_locations(image)

# 我們在此使用之前介紹過的skimage庫進(jìn)行繪制
# 讀出的圖片在skimage中不能使用，故重新導(dǎo)入
img = io.imread(files)

print("I found {} face(s) in this photograph.".format(len(face_locations)))

# 循環(huán)標(biāo)記人臉
for face_location in face_locations:
    # 每個(gè)人臉的坐標(biāo)
    top, right, bottom, left = face_location
    # 為每個(gè)人臉畫四邊形
    # polygon_perimeter作用是繪制不填充的多邊形
    rr, cc = draw.polygon_perimeter([top, top, bottom, bottom], [left, right, right, left])
    # 設(shè)置顏色為紅色
    draw.set_color(img, [rr, cc], [255, 0, 0])

# 保存
io.imsave("F:result.jpg", img)

I found 24 face(s) in this photograph.

我們打開圖片看看效果。

import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io

origin = io.imread(files)
reco = io.imread("f:result.jpg")

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(origin)
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(reco)

效果不錯(cuò)，都識別出來了。

既然能夠識別出有沒有人臉，有可能知道這個(gè)人是誰嗎？當(dāng)然可以了，前提是你要提供一張包含某個(gè)人臉的照片。使用face_encodings對人臉進(jìn)行編碼，然后使用compare_faces方法比較即可?？创a。

import face_recognition

# 首先打開一張已經(jīng)知道是誰的照片，然后打開另一張照片
zhuyizhi_image = face_recognition.load_image_file("F:zhuyizhi.jpg")
unknown_image = face_recognition.load_image_file("F:unknow.jpg")

# 識別出已知和未知人臉的面部特征
zhu_face_encoding = face_recognition.face_encodings(zhuyizhi_image)[0]
unknown_face_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]

# 可以添加多個(gè)已知的人臉照片
known_faces = [
    zhu_face_encoding,
 
]

# 比較已知人臉和未知人臉，返回結(jié)果為true或者false。
results = face_recognition.compare_faces(known_faces, unknown_face_encoding)

print("Is the unknown face a picture of zhuyizhi? {}".format(results[0]))
print("Is the unknown face a new person that we"ve never seen before? {}".format(not True in results))

Is the unknown face a picture of zhuyizhi? True
Is the unknown face a new person that we"ve never seen before? False

除了能檢測出和識別出人臉之外，face-recognition還提供深度學(xué)習(xí)參數(shù)的支持，使得識別率更高。

本人才疏學(xué)淺，上文中難免有些錯(cuò)誤，還請各位品評指正。如果覺得寫的還行，歡迎大家多多分享哈。