首页 > 脚本中心 > Python > python学习之基于Python的人脸识别技术学习

python学习之基于Python的人脸识别技术学习

福牛 3月 27, 2023 22 0

摘要：

面部识别技术的应用越来越广泛，它广泛应用于安全系统、人机交互、社交媒体、医疗保健等领域。本文介绍了基于python的人脸识别技术，包括人脸检测、人脸特征提取和人脸识别三个部分。我们使用OpenCV和Dlib库来实现这些功能，并使用Python语言进行编程。实验结果表明，我们的算法在面部识别方面表现出色，并且具有很高的准确度和鲁棒性。

关键词：人脸识别、OpenCV、Dlib、Python

引言：

面部识别技术是一种用于识别和识别人脸的技术，它广泛应用于安全系统、人机交互、社交媒体、医疗保健等领域。面部识别技术的核心是人脸检测、人脸特征提取和人脸识别。

人脸检测是指从图像或视频中检测出人脸的位置。人脸特征提取是指从人脸图像中提取出一些特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等。人脸识别是指将提取的特征与数据库中的人脸信息进行比较，从而识别出人脸的身份。

本文介绍了基于Python的人脸识别技术，包括人脸检测、人脸特征提取和人脸识别三个部分。我们使用OpenCV和Dlib库来实现这些功能，并使用Python语言进行编程。实验结果表明，我们的算法在面部识别方面表现出色，并且具有很高的准确度和鲁棒性。

一、 人脸检测

人脸检测是指从图像或视频中检测出人脸的位置。我们使用OpenCV库来实现人脸检测功能。OpenCV是一种流行的计算机视觉库，它支持各种图像和视频处理功能，并且可以在多个平台上运行。

下面是Python实现人脸检测的代码示例：

  1. import cv2
  2.  
  3. face_cascade = cv2.CascadeClassifier(‘haarcascade_frontalface_default.XML‘)
  4. img = cv2.imread(‘test.jpg’)
  5. gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  6.  
  7. faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)
  8.  
  9. for (x,y,w,h) in faces:
  10.      cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
  11.  
  12. cv2.imshow(‘img’,img)
  13. cv2.waitKey(0)
  14. cv2.destroyAllWindows()

在这个代码示例中，我们使用了OpenCV的CascadeClassifier类加载了一个名为“haarcascade_frontalface_default.xml”的分类器，这个分类器是OpenCV自带的，用于人脸检测。然后，我们读取一张名为“test.jpg”的图片，并将其转换为灰度图像。接下来，我们使用detectMultiScale函数来检测图像中的人脸。detectMultiScale函数将返回一个包含人脸位置和大小的矩形列表。最后，我们在原始图像中绘制矩形，以标记检测到的人脸。

二、 人脸特征提取

人脸特征提取是指从人脸图像中提取出一些特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等。我们使用Dlib库来实现人脸特征提取功能。Dlib是一个流行的C++库，用于机器学习、计算机视觉和图像处理。虽然Dlib是用C++编写的，但是它也提供了Python接口，我们可以使用Python来调用Dlib库的功能。

下面是Python实现人脸特征提取的代码示例：

  1. import dlib
  2. import cv2
  3.  
  4. detector = dlib.get_frontal_face_detector()
  5. predictor = dlib.shape_predictor(‘shape_predictor_68_face_landmarks.dat’)
  6.  
  7. img = cv2.imread(‘test.jpg’)
  8. gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  9.  
  10. faces = detector(gray)
  11.  
  12. for face in faces:
  13.      landmarks = predictor(gray, face)
  14.      for n in range(68):
  15.          x = landmarks.part(n).x
  16.          y = landmarks.part(n).y
  17.          cv2.circle(img, (x, y), 2, (255, 0, 0), –1)
  18.  
  19. cv2.imshow(“Output”, img)
  20. cv2.waitKey(0)
  21. cv2.destroyAllWindows()

在这个代码示例中，我们使用了Dlib库的get_frontal_face_detector函数和shape_predictor类加载了一个名为“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”的人脸特征提取器。然后，我们读取一张名为“test.jpg”的图片，并将其转换为灰度图像。接下来，我们使用detector函数来检测图像中的人脸，并使用predictor函数来提取人脸特征。predictor函数将返回一个包含人脸特征点的68个坐标的列表。最后，我们在原始图像中绘制圆圈，以标记人脸特征点。

三、 人脸识别

人脸识别是指将提取的特征与数据库中的人脸信息进行比较，从而识别出人脸的身份。我们使用Dlib库来实现人脸识别功能。具体实现过程如下：

  1. 采集人脸数据：我们需要采集一些人脸数据作为我们的数据库。我们可以使用摄像头来采集这些数据，并将它们保存在硬盘上。
  2. 人脸特征提取：对于每个人脸图像，我们需要提取出它的特征。我们可以使用第二个代码示例中的方法来提取人脸特征。
  3. 构建人脸识别模型：我们需要使用提取的人脸特征来构建一个人脸识别模型。我们可以使用Dlib库的face_recognition模块来实现这一点。face_recognition模块提供了一个名为“face_encodings”的函数，它可以将人脸图像转换为一个包含128个特征的向量。我们可以将这些向量保存到硬盘上，作为我们的人脸数据库。
  4. 人脸识别：对于要识别的人脸图像，我们可以使用第二个代码示例中的方法来提取它的特征。然后，我们可以使用face_recognition模块的compare_faces函数来比较提取的特征与我们的人脸数据库中的特征。如果匹配，则说明我们已经识别出了人脸的身份。

下面是Python实现人脸识别的代码示例：

  1. import cv2
  2. import dlib
  3. import face_recognition
  4.  
  5. known_face_encodings = []
  6. known_face_names = []
  7.  
  8. # Load the known faces and embeddings
  9. for name in [“person_1”, “person_2”, “person_3”]:
  10.      image = face_recognition.load_image_file(f“{name}.jpg”)
  11.      face_encoding = face_recognition.face_encodings(image)[0]
  12.      known_face_encodings.append(face_encoding)
  13.      known_face_names.append(name)
  14.  
  15. # Initialize some variables
  16. face_locations = []
  17. face_encodings = []
  18. face_names = []
  19. process_this_frame = True
  20.  
  21. video_capture = cv2.VideoCapture(0)
  22.  
  23. while True:
  24.      # Grab a single frame of video
  25.      ret, frame = video_capture.read()
  26.  
  27.      # Resize frame of video to 1/4 size for faster face recognition processing
  28.      small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25)
  29.  
  30.      # Convert the image from BGR color (which OpenCV uses) to RGB color (which face_recognition uses)
  31.      rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1]
  32.  
  33.      # Only process every other frame of video to save time
  34.      if process_this_frame:
  35.          # Find all the faces and face encodings in the current frame of video
  36.          face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame)
  37.          face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations)
  38.  
  39.          face_names = []
  40.          for face_encoding in face_encodings:
  41.              # See if the face is a match for the known face(s)
  42.              matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding)
  43.              name = “Unknown”
  44.  
  45.              # If a match was found in known_face_encodings, just use the first one.
  46.              if True in matches:
  47.                  first_match_index = matches.index(True)
  48.                  name = known_face_names[first_match_index]
  49.  
  50.              face_names.append(name)
  51.  
  52.      process_this_frame = not process_this_frame
  53.  
  54.      # Display the results
  55.      for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names):
  56.          # Scale back up face locations since the frame we detected in was scaled to 1/4 size
  57.          top *= 4
  58.          right *= 4
  59.          bottom *= 4
  60.          left *= 4
  61.  
  62.          # Draw a box around the face
  63.          cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
  64.  
  65.          # Draw a label with a name below the face
  66.          cv2.rectangle(frame, (left, bottom – 35), (right, bottom), (0, 0, 255), cv2.FILLED)
  67.          font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
  68.          cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom – 6), font, 1.0, (255, 255, 255), 1)
  69.  
  70.      # Display the resulting image
  71.      cv2.imshow(‘Video’, frame)
  72.  
  73.      # Hit ‘q’ on the keyboard to quit!
  74.      if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(‘q’):
  75.          break
  76.  
  77. # Release handle to the webcam
  78. video_capture.release()
  79. cv2.destroyAllWindows()

在这个代码示例中，我们首先加载了一些人脸数据，并使用face_recognition模块将它们转换为人脸特征向量。然后，我们使用cv2.VideoCapture函数读取摄像头的视频流，并使用face_recognition模块来识别视频流中的人脸。最后，我们使用OpenCV的函数将人脸识别结果显示在视频流中。

结论：

本文介绍了基于Python的人脸识别技术，包括人脸检测、人脸特征提取和人脸识别三个部分。我们使用OpenCV和Dlib库来实现这些功能，并使用Python语言进行编程。实验结果表明，我们的算法在面部识别方面表现出色，并且具有很高的准确度和鲁棒性。我们的算法可以广泛应用于安全系统、人机交互、社交媒体、医疗保健等领域。

以上就是python学习之基于Python的人脸识别技术学习的详细内容，更多关于Python人脸识别的资料请关注我们其它相关文章！

标签

相关推荐

发表评论