Github开源人脸识别项目face_recognition

face_recognition是一个基于深度学习的人脸识别开源项目，可以在图片和视频中进行人脸识别和人脸比较。该项目使用了dlib库以及深度学习模型，可以快速、准确地检测和识别人脸。

首先，我们来了解一下face_recognition库的安装过程。可以使用pip命令进行安装，如下所示：

```

pip install face_recognition

```

安装成功后，就可以开始使用face_recognition库进行人脸识别了。

首先，我们可以使用face_recognition库进行人脸检测。可以使用`face_locations`函数来获取图像中人脸的坐标，如下所示：

```python

import face_recognition

image = face_recognition.load_image_file("test.jpg")

face_locations = face_recognition.face_locations(image)

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

```

上述代码会输出在图像中找到的人脸数量。

接下来，我们可以使用face_recognition库进行人脸比较。可以使用`compare_faces`函数来比较两个人脸图像，如下所示：

```python

import face_recognition

image_of_person_1 = face_recognition.load_image_file("person_1.jpg")

person_1_face_encoding = face_recognition.face_encodings(image_of_person_1)[0]

image_of_person_2 = face_recognition.load_image_file("person_2.jpg")

person_2_face_encoding = face_recognition.face_encodings(image_of_person_2)[0]

results = face_recognition.compare_faces([person_1_face_encoding], person_2_face_encoding)

if results[0]:

print("These two faces are the same person!")

else:

print("These two faces are not the same person.")

```

上述代码会输出两个人脸是否为同一个人。

除了人脸检测和人脸比较，face_recognition库还有其他功能，比如识别在图片中的人脸，并给人脸打上标记，可以使用`face_landmarks`函数来获取人脸的特征点。

```python

import face_recognition

from PIL import Image, ImageDraw

image = face_recognition.load_image_file("test.jpg")

face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(image)

pil_image = Image.fromarray(image)

draw = ImageDraw.Draw(pil_image)

for face_landmarks in face_landmarks_list:

for facial_feature in face_landmarks.keys():

draw.point(face_landmarks[facial_feature])

pil_image.show()

```

上述代码会在图片中，将人脸的特征点打上标记（如眉毛、眼睛、鼻子等）。

face_recognition库可以用来实现很多实际的应用，比如人脸识别门禁系统、人脸支付系统等。下面是一个使用face_recognition库实现人脸识别门禁系统的示例：

```python

import face_recognition

import cv2

known_faces_encodings = []

known_faces_names = []

# 加载已知人脸的编码和姓名

for i in range(10):

name = "person_{}".format(i+1)

image = face_recognition.load_image_file("known_faces/{}.jpg".format(name))

face_encoding = face_recognition.face_encodings(image)[0]

known_faces_encodings.append(face_encoding)

known_faces_names.append(name)

# 初始化摄像头

video_capture = cv2.VideoCapture(0)

while True:

ret, frame = video_capture.read()

# 将帧图像转换为RGB格式

rgb_frame = frame[:, :, ::-1]

# 在帧图像中检测人脸

face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_frame)

face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_frame, face_locations)

for face_encoding in face_encodings:

# 与已知人脸进行比较

matches = face_recognition.compare_faces(known_faces_encodings, face_encoding)

name = "Unknown"

if True in matches:

first_match_index = matches.index(True)

name = known_faces_names[first_match_index]

# 在人脸周围画框

top, right, bottom, left = face_locations[0]

cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)

# 在人脸框下方显示姓名

cv2.putText(frame, name, (left, top + 20), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 0.8, (0, 0, 255), 1)

# 显示结果

cv2.imshow('Video', frame)

# 退出条件

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

break

# 释放摄像头和关闭窗口

video_capture.release()

cv2.destroyAllWindows()

```

上述代码使用face_recognition库实现了一个简单的人脸识别门禁系统，可以通过摄像头实时检测人脸，并与已知人脸进行比较。

总之，face_recognition是一个功能丰富而又易于使用的人脸识别库，可以广泛应用于各种实际场景中。通过使用face_recognition库，我们可以轻松实现人脸检测、人脸比较以及识别人脸的特征点等功能。无论是学术研究还是商业应用，face_recognition都是一个非常有价值的开源项目。

参考资料：

- https://github.com/ageitgey/face_recognition

- https://pypi.org/project/face-recognition/

- https://face-recognition.readthedocs.io/ 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.37seo.cn/