face_recognition库的使用

一：简介 

 face_recognition库是世界上最简洁的人脸识别库，可以使用Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。

        face_recognition库的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib中的深度学习模型，用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试，有高达99.38%的准确率。但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升。

对应的github链接：https://github.com/ageitgey/face_recognition

二：安装

1：要求

2：在 Windows 上安装

看了很多的介绍，感觉特别麻烦，我们采用最简单的方法，直接下载对应的dilb的 .whl包直接安装。

dlib对应的whl的网址：Links for dlib

face_recognition库的使用

该网站dilb的.whl库支持到cp36，即python3.6，那如果你的python的版本高于3.6去哪里拿呢，我这边也是有的，3.7——3.10版本的都有，下载链接：包含：dlibcp37、38、39、310-Python文档类资源-CSDN下载

pip install face_recognition

这个就可以在代码中进行调用了

import face_recognition

 再次用pip的命令执行下载看下，像我这边的显示如下

face_recognition库的使用

可以看出，其实是已近下载好了，在电脑中打开所在的位置是可以看到face_recognition库的，但在项目的lib下面就是没看到，怎么处理呢，点击file——Reload All from Disk，刷新下内存，就可以了。

face_recognition库的使用

 经过上面的操作，在对应的Lib包下面可看到，安装face_recognition库需要依赖很多模块

face_recognition库的使用

 三：face_recognition库的使用

1：load_image_file加载要识別的人脸图像

import face_recognition
# load_image_file 将图像文件（.jpg，.png等）加载到（多维数组）numpy数组中，
# 记录图片的所有像数的特征向量
image = face_recognition.load_image_file('images/img_2.png')
print(image)

face_recognition库的使用

1：face_locations定位图中所有的人脸的像素位置   

具体作用，代码中都有标注，就不一一说明了，图片可随意一张带有人脸的图片，只会识别五官完整的图片，有被遮挡的人脸是无法识别的

import face_recognition
import cv2
# load_image_file 将图像文件（.jpg，.png等）加载到（多维数组）numpy数组中，
# 记录图片的所有像数的特征向量
image = face_recognition.load_image_file('images/img_2.png')
# print(image)
# 通过face_locations方法，得到图像中所有人脸的位置
# 返回值是一个列表形式，列表中每一行是一张人脸的位置信息，包括[top,right,bottom,left],
# 也可以认为每个人脸就是一组元组信息，主要用于标识图像中所有人脸的位置信息
face_locations = face_recognition.face_locations(image)
print(face_locations)
for face_location in face_locations:
    top, right, bottom, left = face_location  # 解包操作，得到图片种每张人脸的四个位置信息
    star = (left, top)
    end = (right, bottom)
    # 在图片上绘制人脸的矩形框，以star开始 end结束，矩形框的颜色(0,0,255) 边框粗细为2
    cv2.rectangle(image, star, end, (0, 0, 255), thickness=2)
#  用cv2 将结果显示在window窗口进行展示
cv2.imshow('window', image)
cv2.waitKey()

以下11个位置信息，对应底下图片中的11个人脸

[(70, 325, 106, 289), (58, 241, 94, 205), (62, 501, 98, 465), (66, 593, 102, 557),
(62, 157, 98, 121), (130, 429, 166, 393), (134, 245, 170, 209), (62, 417, 98, 381),
 (158, 341, 194, 305), (132, 660, 175, 616), (118, 549, 161, 506)]

face_recognition库的使用

 2：检测和标记图像中的人脸特征

    2.1、68个人脸特征点

face_recognition库的使用 面部特征包含以下几个部分 chin（下巴）, left_eyebrow（左眼眉）, right_eyebrow'（右眼眉）, left_eye（左眼）, right_eye（右眼）, nose_bridge（鼻梁）,nose_tip（鼻下部）, bottom_lip（下嘴唇）, top_lip（上嘴唇）

2.2、face_landmarks 识别人脸关键特征点。

import face_recognition
# load_image_file 主要用于加载要识别的人脸图像，加载返回的数据是（多维数组）Numpy数组，记录图片的所有像数的特征向量
image = face_recognition.load_image_file('images/img.png')
face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(image)
print(face_landmarks_list)

通过该方法可找出人脸对应的68个人脸特征点的向量，参数是待检测的图像，返回值包含面部特征点字典的列表，列表长度就是图像中的人脸数，下面展示的是一张人脸的特征信息

[{
'chin': [(176, 164), (179, 188), (185, 210), (190, 232), (198, 254), (209, 274), 
         (225, 291), (246, 302), (268, 304), (290, 299), (310, 284), (326, 266), 
         (338, 245), (345, 223), (347, 199), (349, 176), (350, 153)],
'left_eyebrow': [(184, 150), (196, 141), (213, 140), (229, 143), (246, 149)], 
'right_eyebrow': [(273, 149), (289, 140), (305, 135), (322, 134), (336, 142)], 
'nose_bridge': [(261, 163), (262, 180), (263, 197), (264, 213)], 
'nose_tip': [(251, 224), (257, 226), (265, 229), (272, 226), (279, 222)], 
'left_eye': [(204, 168), (213, 160), (227, 160), (238, 169), (226, 173), (213, 173)], 
'right_eye': [(286, 167), (295, 157), (309, 156), (319, 162), (310, 169), (297, 169)], 
'top_lip': [(231, 250), (244, 245), (257, 241), (265, 244), (273, 241), (285, 244), 
            (298, 248), (292, 250), (274, 252), (266, 253), (257, 253), (237, 252)], 
'bottom_lip': [(298, 248), (286, 261), (274, 267), (266, 268), (256, 268), (244, 263), 
               (231, 250), (237, 252), (257, 253), (265, 254), (273, 252), (292, 250)]}]

用代码将特征点在图片上勾勒显示：

import face_recognition
from PIL import Image, ImageDraw
# load_image_file 主要用于加载要识别的人脸图像，加载返回的数据是（多维数组）Numpy数组，记录图片的所有像数的特征向量
image = face_recognition.load_image_file('images/yml.png')
face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(image)
# print(face_landmarks_list)
pil_image = Image.fromarray(image)
d = ImageDraw.Draw(pil_image)  # 生成一张pil图像
for face_landmarks in face_landmarks_list:
    facial_features = [
        'chin',
        'left_eyebrow',
        'right_eyebrow',
        'left_eye',
        'right_eye',
        'nose_bridge',
        'nose_tip',
        'bottom_lip',
        'top_lip'
    ]
    for facial_feature in facial_features:
        # print("{}每个人的面部特征显示在以下位置：{}".format(facial_feature,face_landmarks[facial_feature]))
        # 调用pil的line方法，绘制所有特征点
        d.line(face_landmarks[facial_feature], width=2)
pil_image.show()

结果展示：

face_recognition库的使用

 3：face_encodings 获取图像文件中所有面部编码信息

import face_recognition
# load_image_file 主要用于加载要识别的人脸图像，加载返回的数据是（多维数组）Numpy数组，记录图片的所有像数的特征向量
image = face_recognition.load_image_file('images/img.png')
face_encodings = face_recognition.face_encodings(image)
for face_encoding in face_encodings:
    print("信息编码长度为:{}\n编码信息为：{}".format(len(face_encoding), face_encoding))

 face_recognition库的使用

 4：compare_faces 由面部编码信息进行面部识别匹配

import face_recognition
# 加载一张合照
image1 = face_recognition.load_image_file('images/yml.png')
# 加载一张单人照
image2 = face_recognition.load_image_file('images/yami.png')
# 获取多人图片的面部编码信息
known_face_encodings = face_recognition.face_encodings(image1)
# 要进行识别的单张图片的特征   只需要拿到第一个人脸的编码信息
compare_face_encoding = face_recognition.face_encodings(image2)[0]
# 注意第二个参数，只能是单个面部特征编码，不能列表
matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, compare_face_encoding, tolerance=0.39)
print(matches)

face_recognition库的使用

5：识别图像中对应的人脸

import face_recognition
import cv2
def compareFaces(known_image, name):
    known_face_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0]
    for i in range(len(face_locations)):  # face_Locations的长度就代表有多少张脸
        top1, right1, bottom1, left1 = face_locations[i]
        face_image = unknown_image[top1:bottom1, left1:right1]
        face_encoding = face_recognition.face_encodings(face_image)
        if face_encoding:
            result = {}
            matches = face_recognition.compare_faces([unknown_face_encodings[i]], known_face_encoding, tolerance=0.39)
            if True in matches:
                print('在未知图片中找到了已知面孔')
                result['face_encoding'] = face_encoding
                result['is_view'] = True
                result['location'] = face_locations[i]
                result['face_id'] = i + 1
                result['face_name'] = name
                results.append(result)
                if result['is_view']:
                    print('已知面孔匹配照片上的第{}张脸!!'.format(result['face_id']))
unknown_image = face_recognition.load_image_file('images/yml.png')
known_image1 = face_recognition.load_image_file('images/yami.png')
known_image2 = face_recognition.load_image_file('images/lkw.png')
results = []
unknown_face_encodings = face_recognition.face_encodings(unknown_image)
face_locations = face_recognition.face_locations(unknown_image)
compareFaces(known_image1, 'yami')
compareFaces(known_image2, 'lkw')
view_faces = [i for i in results if i['is_view']]
if len(view_faces) > 0:
    for view_face in view_faces:
        top, right, bottom, left = view_face['location']
        start = (left, top)
        end = (right, bottom)
        cv2.rectangle(unknown_image, start, end, (0, 0, 255), thickness=2)
        font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
        cv2.putText(unknown_image, view_face['face_name'], (left+6, bottom+16), font, 1.0, (255, 255, 255), thickness=1)
cv2.imshow('windows', unknown_image)
cv2.waitKey()

face_recognition库的使用​​​​​​​

 下篇文章，介绍下人脸识别、活体检测的实现

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