一行代码搞定人脸识别

摘要：什么，只要一行代码就能搞定人脸识别当然是假的啦。虽然不能一行就搞定，依靠强大的人脸识别包，只要十多行代码完全可以实现人脸识别的功能。经测试识别正确率高达。下安装比较简单，命令行下几行代码就搞定，安装见这里。

什么，只要一行代码就能搞定人脸识别？当然是假的啦。

虽然不能一行就搞定，依靠python强大的人脸识别包，只要十多行代码完全可以实现人脸识别的功能。这就叫站在巨人的肩膀上，看得更高更远。

face-recognition，使用最先进的人脸识别技术构建而成的python包，而且具有深度学习功能。经测试识别正确率高达99.38％。确实很高。

因为face-recognition使用到了dlib库，这是c++写的一个包含机器学习，计算机视觉等算法的库，所以使用之前要先安装dlib。不过这还不行，dlib库又依赖一个叫做boost的东西，总之有些麻烦，所以我就不写详细步骤啦╰(￣▽￣)╭。linux下安装比较简单，命令行下几行代码就搞定，windows安装见这里。

所有工作准备好之后，使用pip安装：

pip install face-recognition

如何检测一张图片中的人脸？face-recognition把带人脸的图片看成是由像素组成的二维数组，使用face_locations方法返回识别到的人脸的坐标（上下左右）。

这样就可以啦，接下来只要把这些人脸坐标用矩形框圈出来，然后保存即可。

import face_recognition
from skimage import draw, io
%matplotlib inline
# 图片文件
files = "F:datapeople.jpg"
# 加载图片
image = face_recognition.load_image_file(files)
# 识别人脸坐标
face_locations = face_recognition.face_locations(image)

# 我们在此使用之前介绍过的skimage库进行绘制
# 读出的图片在skimage中不能使用，故重新导入
img = io.imread(files)

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

# 循环标记人脸
for face_location in face_locations:
    # 每个人脸的坐标
    top, right, bottom, left = face_location
    # 为每个人脸画四边形
    # polygon_perimeter作用是绘制不填充的多边形
    rr, cc = draw.polygon_perimeter([top, top, bottom, bottom], [left, right, right, left])
    # 设置颜色为红色
    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.

我们打开图片看看效果。

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)

效果不错，都识别出来了。

既然能够识别出有没有人脸，有可能知道这个人是谁吗？当然可以了，前提是你要提供一张包含某个人脸的照片。使用face_encodings对人脸进行编码，然后使用compare_faces方法比较即可。看代码。

import face_recognition

# 首先打开一张已经知道是谁的照片，然后打开另一张照片
zhuyizhi_image = face_recognition.load_image_file("F:zhuyizhi.jpg")
unknown_image = face_recognition.load_image_file("F:unknow.jpg")

# 识别出已知和未知人脸的面部特征
zhu_face_encoding = face_recognition.face_encodings(zhuyizhi_image)[0]
unknown_face_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]

# 可以添加多个已知的人脸照片
known_faces = [
    zhu_face_encoding,
 
]

# 比较已知人脸和未知人脸，返回结果为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

除了能检测出和识别出人脸之外，face-recognition还提供深度学习参数的支持，使得识别率更高。

本人才疏学浅，上文中难免有些错误，还请各位品评指正。如果觉得写的还行，欢迎大家多多分享哈。