python實現人臉檢測

Ⅰ 有一張人臉的側臉圖像，如何用python及相關的庫來計算人臉轉過的角度。

這個很難辦到，不過可以通過判斷關鍵點的特點進行判斷，但是准確率不高
前言
很多人都認為人臉識別是一項非常難以實現的工作，看到名字就害怕，然後心懷忐忑到網上一搜，看到網上N頁的教程立馬就放棄了。這些人里包括曾經的我自己。其實如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要實現這一工作的話，人臉識別也沒那麼難。今天我們就來看看如何在40行代碼以內簡單地實現人臉識別。
一點區分
對於大部分人來說，區分人臉檢測和人臉識別完全不是問題。但是網上有很多教程有無無意地把人臉檢測說成是人臉識別，誤導群眾，造成一些人認為二者是相同的。其實，人臉檢測解決的問題是確定一張圖上有木有人臉，而人臉識別解決的問題是這個臉是誰的。可以說人臉檢測是是人識別的前期工作。今天我們要做的是人臉識別。
所用工具
Anaconda 2——Python 2
Dlib
scikit-image
Dlib
對於今天要用到的主要工具，還是有必要多說幾句的。Dlib是基於現代C++的一個跨平台通用的框架，作者非常勤奮，一直在保持更新。Dlib內容涵蓋機器學習、圖像處理、數值演算法、數據壓縮等等，涉獵甚廣。更重要的是，Dlib的文檔非常完善，例子非常豐富。就像很多庫一樣，Dlib也提供了Python的介面，安裝非常簡單，用pip只需要一句即可：
pip install dlib
上面需要用到的scikit-image同樣只是需要這么一句：
pip install scikit-image
註：如果用pip install dlib安裝失敗的話，那安裝起來就比較麻煩了。錯誤提示很詳細，按照錯誤提示一步步走就行了。

人臉識別
之所以用Dlib來實現人臉識別，是因為它已經替我們做好了絕大部分的工作，我們只需要去調用就行了。Dlib裡面有人臉檢測器，有訓練好的人臉關鍵點檢測器，也有訓練好的人臉識別模型。今天我們主要目的是實現，而不是深究原理。感興趣的同學可以到官網查看源碼以及實現的參考文獻。今天的例子既然代碼不超過40行，其實是沒啥難度的。有難度的東西都在源碼和論文里。
首先先通過文件樹看一下今天需要用到的東西：

准備了六個候選人的圖片放在candidate-faces文件夾中，然後需要識別的人臉圖片test.jpg。我們的工作就是要檢測到test.jpg中的人臉，然後判斷她到底是候選人中的誰。另外的girl-face-rec.py是我們的python腳本。shape_predictor_68_face_landmarks.dat是已經訓練好的人臉關鍵點檢測器。dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat是訓練好的ResNet人臉識別模型。ResNet是何凱明在微軟的時候提出的深度殘差網路，獲得了 ImageNet 2015 冠軍，通過讓網路對殘差進行學習，在深度和精度上做到了比
CNN 更加強大。
1. 前期准備
shape_predictor_68_face_landmarks.dat和dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat都可以在這里找到。
然後准備幾個人的人臉圖片作為候選人臉，最好是正臉。放到candidate-faces文件夾中。
本文這里准備的是六張圖片，如下：

她們分別是

然後准備四張需要識別的人臉圖像，其實一張就夠了，這里只是要看看不同的情況：

可以看到前兩張和候選文件中的本人看起來還是差別不小的，第三張是候選人中的原圖，第四張圖片微微側臉，而且右側有陰影。
2.識別流程
數據准備完畢，接下來就是代碼了。識別的大致流程是這樣的：
3.代碼
代碼不做過多解釋，因為已經注釋的非常完善了。以下是girl-face-rec.py
# -*- coding: UTF-8 -*-
import sys,os,dlib,glob,numpy
from skimage import io
if len(sys.argv) != 5:
print "請檢查參數是否正確"
exit()
# 1.人臉關鍵點檢測器
predictor_path = sys.argv[1]
# 2.人臉識別模型
face_rec_model_path = sys.argv[2]
# 3.候選人臉文件夾
faces_folder_path = sys.argv[3]
# 4.需識別的人臉
img_path = sys.argv[4]
# 1.載入正臉檢測器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# 2.載入人臉關鍵點檢測器
sp = dlib.shape_predictor(predictor_path)
# 3. 載入人臉識別模型
facerec = dlib.face_recognition_model_v1(face_rec_model_path)
# win = dlib.image_window()
# 候選人臉描述子list
descriptors = []
# 對文件夾下的每一個人臉進行:
# 1.人臉檢測
# 2.關鍵點檢測
# 3.描述子提取
for f in glob.glob(os.path.join(faces_folder_path, "*.jpg")):
print("Processing file: {}".format(f))
img = io.imread(f)
#win.clear_overlay()
#win.set_image(img)
# 1.人臉檢測
dets = detector(img, 1)
print("Number of faces detected: {}".format(len(dets)))
for k, d in enumerate(dets):
# 2.關鍵點檢測
shape = sp(img, d)
# 畫出人臉區域和和關鍵點
# win.clear_overlay()
# win.add_overlay(d)
# win.add_overlay(shape)
# 3.描述子提取，128D向量
face_descriptor = facerec.compute_face_descriptor(img, shape)
# 轉換為numpy array
v = numpy.array(face_descriptor)
descriptors.append(v)
# 對需識別人臉進行同樣處理
# 提取描述子，不再注釋
img = io.imread(img_path)
dets = detector(img, 1)
dist = []
for k, d in enumerate(dets):
shape = sp(img, d)
face_descriptor = facerec.compute_face_descriptor(img, shape)
d_test = numpy.array(face_descriptor)
# 計算歐式距離
for i in descriptors:
dist_ = numpy.linalg.norm(i-d_test)
dist.append(dist_)
# 候選人名單
candidate = ['Unknown1','Unknown2','Shishi','Unknown4','Bingbing','Feifei']
# 候選人和距離組成一個dict
c_d = dict(zip(candidate,dist))
cd_sorted = sorted(c_d.iteritems(), key=lambda d:d[1])
print "\n The person is: ",cd_sorted[0][0]
dlib.hit_enter_to_continue()

4.運行結果
我們在.py所在的文件夾下打開命令行，運行如下命令
python girl-face-rec.py 1.dat 2.dat ./candidate-faecs test1.jpg
由於shape_predictor_68_face_landmarks.dat和dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat名字實在太長，所以我把它們重命名為1.dat和2.dat。
運行結果如下：
The person is Bingbing。
記憶力不好的同學可以翻上去看看test1.jpg是誰的圖片。有興趣的話可以把四張測試圖片都運行下試試。
這里需要說明的是，前三張圖輸出結果都是非常理想的。但是第四張測試圖片的輸出結果是候選人4。對比一下兩張圖片可以很容易發現混淆的原因。
機器畢竟不是人，機器的智能還需要人來提升。
有興趣的同學可以繼續深入研究如何提升識別的准確率。比如每個人的候選圖片用多張，然後對比和每個人距離的平均值之類的。全憑自己了。

Ⅱ python人臉識別代碼怎麼寫

檢查cv2是否存在（看報錯）。如果不存在，用pip install cv2安裝。如果存在，請核對代碼是否存在語法錯誤。

Ⅲ 關於Python中 人臉檢測中的問題

打錯了，前面是face後面是faces

Ⅳ 如何線上部署用python基於dlib寫的人臉識別演算法

python使用dlib進行人臉檢測與人臉關鍵點標記

Dlib簡介：

首先給大家介紹一下Dlib

我使用的版本是dlib-18.17,大家也可以在我這里下載：

之後進入python_examples下使用bat文件進行編譯，編譯需要先安裝libboost-python-dev和cmake

cd to dlib-18.17/python_examples

./compile_dlib_python_mole.bat 123

之後會得到一個dlib.so，復制到dist-packages目錄下即可使用

這里大家也可以直接用我編譯好的.so庫,但是也必須安裝libboost才可以，不然python是不能調用so庫的，下載地址：

將.so復制到dist-packages目錄下

sudo cp dlib.so /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/1

最新的dlib18.18好像就沒有這個bat文件了，取而代之的是一個setup文件，那麼安裝起來應該就沒有這么麻煩了，大家可以去直接安裝18.18，也可以直接下載復制我的.so庫，這兩種方法應該都不麻煩～

有時候還會需要下面這兩個庫，建議大家一並安裝一下

9.安裝skimage

sudo apt-get install python-skimage1

10.安裝imtools

sudo easy_install imtools1

Dlib face landmarks Demo

環境配置結束之後，我們首先看一下dlib提供的示常式序

1.人臉檢測

dlib-18.17/python_examples/face_detector.py 源程序：

#!/usr/bin/python# The contents of this file are in the public domain. See LICENSE_FOR_EXAMPLE_PROGRAMS.txt## This example program shows how to find frontal human faces in an image. In# particular, it shows how you can take a list of images from the command# line and display each on the screen with red boxes overlaid on each human# face.## The examples/faces folder contains some jpg images of people. You can run# this program on them and see the detections by executing the# following command:# ./face_detector.py ../examples/faces/*.jpg## This face detector is made using the now classic Histogram of Oriented# Gradients (HOG) feature combined with a linear classifier, an image# pyramid, and sliding window detection scheme. This type of object detector# is fairly general and capable of detecting many types of semi-rigid objects# in addition to human faces. Therefore, if you are interested in making# your own object detectors then read the train_object_detector.py example# program. ### COMPILING THE DLIB PYTHON INTERFACE# Dlib comes with a compiled python interface for python 2.7 on MS Windows. If# you are using another python version or operating system then you need to# compile the dlib python interface before you can use this file. To do this,# run compile_dlib_python_mole.bat. This should work on any operating# system so long as you have CMake and boost-python installed.# On Ubuntu, this can be done easily by running the command:# sudo apt-get install libboost-python-dev cmake## Also note that this example requires scikit-image which can be installed# via the command:# pip install -U scikit-image# Or downloaded from . import sys

import dlib

from skimage import io

detector = dlib.get_frontal_face_detector()

win = dlib.image_window()

print("a");for f in sys.argv[1:]:

print("a");

print("Processing file: {}".format(f))
img = io.imread(f)
# The 1 in the second argument indicates that we should upsample the image
# 1 time. This will make everything bigger and allow us to detect more
# faces.
dets = detector(img, 1)
print("Number of faces detected: {}".format(len(dets))) for i, d in enumerate(dets):
print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}".format(
i, d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom()))

win.clear_overlay()
win.set_image(img)
win.add_overlay(dets)
dlib.hit_enter_to_continue()# Finally, if you really want to you can ask the detector to tell you the score# for each detection. The score is bigger for more confident detections.# Also, the idx tells you which of the face sub-detectors matched. This can be# used to broadly identify faces in different orientations.if (len(sys.argv[1:]) > 0):
img = io.imread(sys.argv[1])
dets, scores, idx = detector.run(img, 1) for i, d in enumerate(dets):
print("Detection {}, score: {}, face_type:{}".format(
d, scores[i], idx[i]))5767778798081

我把源代碼精簡了一下，加了一下注釋： face_detector0.1.py

# -*- coding: utf-8 -*-import sys

import dlib

from skimage import io#使用dlib自帶的frontal_face_detector作為我們的特徵提取器detector = dlib.get_frontal_face_detector()#使用dlib提供的圖片窗口win = dlib.image_window()#sys.argv[]是用來獲取命令行參數的，sys.argv[0]表示代碼本身文件路徑，所以參數從1開始向後依次獲取圖片路徑for f in sys.argv[1:]: #輸出目前處理的圖片地址
print("Processing file: {}".format(f)) #使用skimage的io讀取圖片
img = io.imread(f) #使用detector進行人臉檢測 dets為返回的結果
dets = detector(img, 1) #dets的元素個數即為臉的個數
print("Number of faces detected: {}".format(len(dets))) #使用enumerate 函數遍歷序列中的元素以及它們的下標
#下標i即為人臉序號
#left：人臉左邊距離圖片左邊界的距離 ；right：人臉右邊距離圖片左邊界的距離
#top：人臉上邊距離圖片上邊界的距離 ；bottom：人臉下邊距離圖片上邊界的距離
for i, d in enumerate(dets):
print("dets{}".format(d))
print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}"
.format( i, d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom())) #也可以獲取比較全面的信息，如獲取人臉與detector的匹配程度
dets, scores, idx = detector.run(img, 1)
for i, d in enumerate(dets):
print("Detection {}, dets{},score: {}, face_type:{}".format( i, d, scores[i], idx[i]))

#繪制圖片(dlib的ui庫可以直接繪制dets)
win.set_image(img)
win.add_overlay(dets) #等待點擊
dlib.hit_enter_to_continue()041424344454647484950

分別測試了一個人臉的和多個人臉的，以下是運行結果：

運行的時候把圖片文件路徑加到後面就好了

python face_detector0.1.py ./data/3.jpg12

一張臉的：

兩張臉的：

這里可以看出側臉與detector的匹配度要比正臉小的很多

2.人臉關鍵點提取

人臉檢測我們使用了dlib自帶的人臉檢測器（detector），關鍵點提取需要一個特徵提取器（predictor），為了構建特徵提取器，預訓練模型必不可少。

除了自行進行訓練外，還可以使用官方提供的一個模型。該模型可從dlib sourceforge庫下載：

arks.dat.bz2

也可以從我的連接下載：

這個庫支持68個關鍵點的提取，一般來說也夠用了，如果需要更多的特徵點就要自己去訓練了。

dlib-18.17/python_examples/face_landmark_detection.py 源程序：

#!/usr/bin/python# The contents of this file are in the public domain. See LICENSE_FOR_EXAMPLE_PROGRAMS.txt## This example program shows how to find frontal human faces in an image and# estimate their pose. The pose takes the form of 68 landmarks. These are# points on the face such as the corners of the mouth, along the eyebrows, on# the eyes, and so forth.## This face detector is made using the classic Histogram of Oriented# Gradients (HOG) feature combined with a linear

Ⅳ 如何用pca做人臉識別 python實現

基於特徵臉(PCA)的人臉識別方法
特徵臉方法是基於KL變換的人臉識別方法，KL變換是圖像壓縮的一種最優正交變換。高敗神維的圖像空間經過KL變換後得到一組新的正交基，保留其中重要的正交基，由這些基可以張成低維線性空間。如果假設人臉在這些低維線性空間的投影具有可分性，就可以將這些投影用作識別的特徵矢量，這就是特徵臉方法喊枯陸的基本思想。這些方法需要較多的訓練樣本，而且完全是基於圖像灰度的統計特性的。目前有一些改進型的特徵臉方法。


比如人臉灰度照片40x40=1600個像素點，用每個像素的灰度值組成的矩陣代表這個人的人臉。那麼這個人人臉就要1600 個特徵。拿一堆這樣的樣本過來做pca，抽取得到的只是在統計意義下能代表某個樣本的幾個特徵。


人臉識別可以採用神經網 絡深度學習的思路，國內的ColorReco在這邊有比較多的鄭頃案例。

Ⅵ 人臉識別為什麼用python開發

可以使用OpenCV，OpenCV的人臉檢測功能在一般場合還是不錯的。而ubuntu正好提供了python-opencv這個包，用它可以方便地實現人臉檢測的代碼。

寫代碼之前應該先安裝python-opencv：

#!/usr/bin/python
#-*-coding:UTF-8-*-

#face_detect.py

#FaceDetectionusingOpenCV.Basedonsamplecodefrom:
#http://python.pastebin.com/m76db1d6b

#Usage:pythonface_detect.py<image_file>

importsys,os
fromopencv.cvimport*
fromopencv.highguiimport*
fromPILimportImage,ImageDraw
frommathimportsqrt

defdetectObjects(image):
""""""
grayscale=cvCreateImage(cvSize(image.width,image.height),8,1)
cvCvtColor(image,grayscale,CV_BGR2GRAY)

storage=cvCreateMemStorage(0)
cvClearMemStorage(storage)
cvEqualizeHist(grayscale,grayscale)

cascade=cvLoadHaarClassifierCascade(
'/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml',
cvSize(1,1))
faces=cvHaarDetectObjects(grayscale,cascade,storage,1.1,2,
CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING,cvSize(20,20))

result=[]
forfinfaces:
result.append((f.x,f.y,f.x+f.width,f.y+f.height))

returnresult

defgrayscale(r,g,b):
returnint(r*.3+g*.59+b*.11)

defprocess(infile,outfile):

image=cvLoadImage(infile);
ifimage:
faces=detectObjects(image)

im=Image.open(infile)

iffaces:
draw=ImageDraw.Draw(im)
forfinfaces:
draw.rectangle(f,outline=(255,0,255))

im.save(outfile,"JPEG",quality=100)
else:
print"Error:cannotdetectfaceson%s"%infile

if__name__=="__main__":
process('input.jpg','output.jpg')