64行代码实现简单人脸识别

文章目录

一、技术栈

1、首先，最重要的一点！！！你的设备要有摄像头！！！
2、Python库：
Dlib库： 机器学习开源库，有很多机器学习算法。
openCV库： 最常用的图像处理工具
scikit-image： 图像处理库
face_recognition： 人脸识别开源库
3、数据集：
可以使用目前人脸识别最常用的LFW数据集。
下载地址

我用的是自己准备的几张照片。

二、准备数据集(图片）

数据集中准备了三种不同人的图片。

三、测试

1、用wanghao.jpg测试

2、chenliujing.jpg测试

3、wanghao+chenliujing测试

4、未知人测试

三、代码实现

import os
import face_recognition
import cv2

# 读取到数据库中的人名和面部特征
face_databases_dir ='face_databases'
user_names =[]
user_faces_encodings =[]# 得到face_databases中所有文件
files = os.listdir('face_databases')# 循环读取for image_shot_name in files:# 截取文件名作为用户名 存入user_names列表中
    user_name, _ = os.path.splitext(image_shot_name)
    user_names.append(user_name)# 读取图片文件中的面部特征信息存入user_faces_encodings列表中
    image_file_name = os.path.join(face_databases_dir, image_shot_name)# 加载图片
    image_file = face_recognition.load_image_file(image_file_name)# 读取图片信息
    face_encoding = face_recognition.face_encodings(image_file)[0]
    user_faces_encodings.append(face_encoding)print("数据库加载完毕！")# 打开摄像头，读取摄像头拍摄到的画面# 定位到画面中人的脸部，并用绿色的框框把人脸框住# 用拍摄到人的脸部特征和数据库中的面部特征去匹配# 并在用户头像的绿框上方用用户的姓名做标识，未知用户统一用Unknown# 1、打开摄像头 获取摄像头对象
video_capture = cv2.VideoCapture(0)# 2、循环不停的获取摄像头拍摄的画面，并做进一步处理whileTrue:# 2.1获取摄像头拍摄的画面
    ret, frame = video_capture.read()# 2.2从拍摄到的画面中提取出人的脸部所在区域
    face_locations = face_recognition.face_locations(frame)# 2.2.1从所有人的头像所在区域提取出脸部特征
    face_encodings = face_recognition.face_encodings(frame, face_locations)
    names =[]# 2.2.2 匹配 遍历face_encodings和数据库中的去比对for face_encoding in face_encodings:
        matchers = face_recognition.compare_faces(user_faces_encodings, face_encoding)
        name ="Unknown"for index, is_match inenumerate(matchers):if is_match:
                name = user_names[index]break
        names.append(name)# 2.3循环遍历人到额脸部所在区域 并画框 在框框上标识姓名for(top, right, bottom, left), name inzip(face_locations, names):# 2.3.1画框# BGR
        cv2.rectangle(frame,(left, top),(right, bottom),(0,255,0),2)
        font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
        cv2.putText(frame, name,(left, top -10), font,0.5,(0,255,0),1)# 2.4通过opencv把画面展示出来
    cv2.imshow("Video", frame)# 2.5按q循环退出(关闭摄像头)if cv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'):break# 3、释放摄像头资源
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

四、总结

准确率其实也不太高。未知人有时也会识别成数据集中的人