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python⼈脸识别

之前曾经写过⼀篇博客，使⽤dlib进⾏⼈脸检测，就是检测视频中是否出现了⼈脸，dlib还可以实现⼈脸识别。因此今天更新博客主要是记

录如何使⽤python+opencv+dlib实现⼈脸识别

源代码已经托管到github，下拉到底部即可看到

⼈脸识别的主要算法

其核⼼算法是欧式距离算法使⽤该算法计算两张脸的⾯部特征差异，⼀般在0.6以下都可以被认为是同⼀张脸

⼈脸识别的主要步骤

1获得⼈脸图⽚

2将⼈脸图⽚转为128D的矩阵(这个也就是⼈脸特征的⼀种数字化表现)

3保存⼈脸128D的特征到⽂件

4获取其他⼈脸转为128D特征通过欧式距离算法与我们保存的特征对⽐，如果差距在0.6以下就说明两张脸差距⽐较⼩

准备⼯作

以下就按照上⾯的步骤⼀步⼀步去实现⼈脸识别

1获取⼈脸

获取⼈脸的⽅式有两种途径

1通过图⽚

2通过摄像头采集

图⽚⽅式

通过图⽚获取⼈脸demo(需要检查图⽚中是否包含了⼈脸)

importcv2

importdlib

picture=/home/sunshine/faces/harden1.jpg

detector=dlib.get_frontal_face_detector()

defadd_face_from_image(image):

imdata=cv2.imread(image)

rgb_image=cv2.cvtColor(imdata,cv2.COLOR_BGR2RGB)

faces=detector(rgb_image,1)

iflen(faces)==0:

print(没有检测到⼈脸)

else:

#到此就获取到了⼈脸数据

pass

视频⽅式

通过视频⽅式获取⼈脸demo这种⽅式需要把视频的图⽚截取下来保存到指定的路径

importcv2

importdlib

frompathlibimportPath

video=cv2.VideoCapture(0)

save_path=/home/fantasy/faces

defread_camera0():

读取摄像头

while1:

ok,frame=video.read()

ifnotok:

print(读取摄像头#0失败)

return

else:

yieldframe

video.release()

defputText(image,text,location=(100,150),font=cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX,size=1.1,color=(0,255,255),font_weight=2):

往视频上加⽂字

param:image视频/图⽚

param:text⽂字内容

param:location⽂字的位置

param:font字体

param:size:字体⼤⼩

param:color:字体颜⾊

param:font_weight字体粗细

cv2.putText(image,text,location,font,size,color,font_weight,lineType=cv2.LINE_AA)

defadd_face_from_camera():

frames=cv_tools.read_camera0()

count=0

forframeinframes:

image_rgb=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB)

title=Register

press=cv2.waitKey(2)

data=detector(image_rgb)

iflen(data)==0:

putText(frame,Nofacewasdetected!,color=(0,0,