python特征点提取人脸

㈠ 有一张人脸的侧脸图像，如何用python及相关的库来计算人脸转过的角度。

这个很难办到，不过可以通过判断关键点的特点进行判断，但是准确率不高
前言
很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。
一点区分
对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有无无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。其实，人脸检测解决的问题是确定一张图上有木有人脸，而人脸识别解决的问题是这个脸是谁的。可以说人脸检测是是人识别的前期工作。今天我们要做的是人脸识别。
所用工具
Anaconda 2——Python 2
Dlib
scikit-image
Dlib
对于今天要用到的主要工具，还是有必要多说几句的。Dlib是基于现代C++的一个跨平台通用的框架，作者非常勤奋，一直在保持更新。Dlib内容涵盖机器学习、图像处理、数值算法、数据压缩等等，涉猎甚广。更重要的是，Dlib的文档非常完善，例子非常丰富。就像很多库一样，Dlib也提供了Python的接口，安装非常简单，用pip只需要一句即可：
pip install dlib
上面需要用到的scikit-image同样只是需要这么一句：
pip install scikit-image
注：如果用pip install dlib安装失败的话，那安装起来就比较麻烦了。错误提示很详细，按照错误提示一步步走就行了。

人脸识别
之所以用Dlib来实现人脸识别，是因为它已经替我们做好了绝大部分的工作，我们只需要去调用就行了。Dlib里面有人脸检测器，有训练好的人脸关键点检测器，也有训练好的人脸识别模型。今天我们主要目的是实现，而不是深究原理。感兴趣的同学可以到官网查看源码以及实现的参考文献。今天的例子既然代码不超过40行，其实是没啥难度的。有难度的东西都在源码和论文里。
首先先通过文件树看一下今天需要用到的东西：

准备了六个候选人的图片放在candidate-faces文件夹中，然后需要识别的人脸图片test.jpg。我们的工作就是要检测到test.jpg中的人脸，然后判断她到底是候选人中的谁。另外的girl-face-rec.py是我们的python脚本。shape_predictor_68_face_landmarks.dat是已经训练好的人脸关键点检测器。dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat是训练好的ResNet人脸识别模型。ResNet是何凯明在微软的时候提出的深度残差网络，获得了 ImageNet 2015 冠军，通过让网络对残差进行学习，在深度和精度上做到了比
CNN 更加强大。
1. 前期准备
shape_predictor_68_face_landmarks.dat和dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat都可以在这里找到。
然后准备几个人的人脸图片作为候选人脸，最好是正脸。放到candidate-faces文件夹中。
本文这里准备的是六张图片，如下：

她们分别是

然后准备四张需要识别的人脸图像，其实一张就够了，这里只是要看看不同的情况：

可以看到前两张和候选文件中的本人看起来还是差别不小的，第三张是候选人中的原图，第四张图片微微侧脸，而且右侧有阴影。
2.识别流程
数据准备完毕，接下来就是代码了。识别的大致流程是这样的：
3.代码
代码不做过多解释，因为已经注释的非常完善了。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 "请检查参数是否正确"
exit()
# 1.人脸关键点检测器
predictor_path = sys.argv[1]
# 2.人脸识别模型
face_rec_model_path = sys.argv[2]
# 3.候选人脸文件夹
faces_folder_path = sys.argv[3]
# 4.需识别的人脸
img_path = sys.argv[4]
# 1.加载正脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# 2.加载人脸关键点检测器
sp = dlib.shape_predictor(predictor_path)
# 3. 加载人脸识别模型
facerec = dlib.face_recognition_model_v1(face_rec_model_path)
# win = dlib.image_window()
# 候选人脸描述子list
descriptors = []
# 对文件夹下的每一个人脸进行:
# 1.人脸检测
# 2.关键点检测
# 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.人脸检测
dets = detector(img, 1)
print("Number of faces detected: {}".format(len(dets)))
for k, d in enumerate(dets):
# 2.关键点检测
shape = sp(img, d)
# 画出人脸区域和和关键点
# 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)
# 转换为numpy array
v = numpy.array(face_descriptor)
descriptors.append(v)
# 对需识别人脸进行同样处理
# 提取描述子，不再注释
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)
# 计算欧式距离
for i in descriptors:
dist_ = numpy.linalg.norm(i-d_test)
dist.append(dist_)
# 候选人名单
candidate = ['Unknown1','Unknown2','Shishi','Unknown4','Bingbing','Feifei']
# 候选人和距离组成一个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.运行结果
我们在.py所在的文件夹下打开命令行，运行如下命令
python girl-face-rec.py 1.dat 2.dat ./candidate-faecs test1.jpg
由于shape_predictor_68_face_landmarks.dat和dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat名字实在太长，所以我把它们重命名为1.dat和2.dat。
运行结果如下：
The person is Bingbing。
记忆力不好的同学可以翻上去看看test1.jpg是谁的图片。有兴趣的话可以把四张测试图片都运行下试试。
这里需要说明的是，前三张图输出结果都是非常理想的。但是第四张测试图片的输出结果是候选人4。对比一下两张图片可以很容易发现混淆的原因。
机器毕竟不是人，机器的智能还需要人来提升。
有兴趣的同学可以继续深入研究如何提升识别的准确率。比如每个人的候选图片用多张，然后对比和每个人距离的平均值之类的。全凭自己了。

㈡ 如何用Python实现简单人脸识别

你可以使用opencv库提供的人脸识别模块，这样子会比较快

㈢ 如何利用python进行精准人脸识别

要调用api接口，建议用face++的，支付宝的人脸识别都是用的这个。可能需要一点费用，不贵，代码里把fece++的api接口放进代码就行，还可以可以检测情绪，年龄等等的。

当然也有其他公司人脸识别的api接口，自己发现吧，其实很多，但基本都不会免费，有的可以试用

㈣ 如何获取人脸 68个关键点 python代码

可以使用OpenCV，OpenCV的人脸检测功能在一般场合还是不错的。而ubuntu正好提供了python-opencv这个包，用它可以方便地实现人脸检测的代码。 写代码之前应该先安装python-opencv： #!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*- # face_detect.py #...

㈤ python opencv 怎么利用csv文件训练人脸识别模型代码

1.1.介绍Introction
从OpenCV2.4开始，加入了新的类FaceRecognizer，我们可以使用它便捷地进行人脸识别实验。本文既介绍代码使用，又介绍算法原理。(他写的源代码，我们可以在OpenCV的opencv\moles\contrib\doc\facerec\src下找到，当然也可以在他的github中找到，如果你想研究源码，自然可以去看看，不复杂)

目前支持的算法有
Eigenfaces特征脸createEigenFaceRecognizer()
Fisherfaces createFisherFaceRecognizer()
LocalBinary Patterns Histograms局部二值直方图 createLBPHFaceRecognizer()
下面所有的例子中的代码在OpenCV安装目录下的samples/cpp下面都能找到，所有的代码商用或者学习都是免费的。

1.2.人脸识别Face Recognition
对人类来说，人脸识别很容易。文献[Tu06]告诉我们，仅仅是才三天的婴儿已经可以区分周围熟悉的人脸了。那么对于计算机来说，到底有多难？其实，迄今为止，我们对于人类自己为何可以区分不同的人所知甚少。是人脸内部特征(眼睛、鼻子、嘴巴)还是外部特征(头型、发际线)对于人类识别更有效?我们怎么分析一张图像，大脑是如何对它编码的？David Hubel和TorstenWiesel向我们展示，我们的大脑针对不同的场景，如线、边、角或者运动这些局部特征有专门的神经细胞作出反应。显然我们没有把世界看成零散的块块，我们的视觉皮层必须以某种方式把不同的信息来源转化成有用的模式。自动人脸识别就是如何从一幅图像中提取有意义的特征，把它们放入一种有用的表示方式，然后对他们进行一些分类。基于几何特征的人脸的人脸识别可能是最直观的方法来识别人脸。第一个自动人脸识别系统在[Kanade73]中又描述：标记点(眼睛、耳朵、鼻子等的位置)用来构造一个特征向量(点与点之间的距离、角度等)。通过计算测试和训练图像的特征向量的欧氏距离来进行识别。这样的方法对于光照变化很稳健，但也有巨大的缺点：标记点的确定是很复杂的，即使是使用最先进的算法。一些几何特征人脸识别近期工作在文献[Bru92]中有描述。一个22维的特征向量被用在一个大数据库上，单靠几何特征不能提供足够的信息用于人脸识别。

特征脸方法在文献[TP91]中有描述，他描述了一个全面的方法来识别人脸：面部图像是一个点，这个点是从高维图像空间找到它在低维空间的表示，这样分类变得很简单。低维子空间低维是使用主元分析(Principal Component Analysis,PCA)找到的，它可以找拥有最大方差的那个轴。虽然这样的转换是从最佳重建角度考虑的，但是他没有把标签问题考虑进去。[gm:读懂这段需要一些机器学习知识]。想象一个情况，如果变化是基于外部来源，比如光照。轴的最大方差不一定包含任何有鉴别性的信息，因此此时的分类是不可能的。因此，一个使用线性鉴别(Linear Discriminant Analysis,LDA)的特定类投影方法被提出来解决人脸识别问题[BHK97]。其中一个基本的想法就是，使类内方差最小的同时，使类外方差最大。
近年来，各种局部特征提取方法出现。为了避免输入的图像的高维数据，仅仅使用的局部特征描述图像的方法被提出，提取的特征(很有希望的)对于局部遮挡、光照变化、小样本等情况更强健。有关局部特征提取的方法有盖伯小波(Gabor Waelets)([Wiskott97])，离散傅立叶变换(DiscreteCosinus Transform,DCT)([Messer06])，局部二值模式(LocalBinary Patterns,LBP)([AHP04])。使用什么方法来提取时域空间的局部特征依旧是一个开放性的研究问题，因为空间信息是潜在有用的信息。
1.3.人脸库Face Database
我们先获取一些数据来进行实验吧。我不想在这里做一个幼稚的例子。我们在研究人脸识别，所以我们需要一个真的人脸图像！你可以自己创建自己的数据集，也可以从这里(http://face-rec.org/databases/)下载一个。
AT&TFacedatabase又称ORL人脸数据库，40个人，每人10张照片。照片在不同时间、不同光照、不同表情(睁眼闭眼、笑或者不笑)、不同人脸细节(戴眼镜或者不戴眼镜)下采集。所有的图像都在一个黑暗均匀的背景下采集的，正面竖直人脸(有些有有轻微旋转)。

㈥ python人脸识别所用的优化算法有什么

python三步实现人脸识别

Face Recognition软件包

这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它，来管理和识别人脸。

该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法，使得识别准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了99.38%。

它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具，以便你可以用命令行对一个文件夹中的图片进行识别操作。

特性

在图片中识别人脸

找到图片中所有的人脸

这里是一个例子：

㈦ 如何线上部署用python基于dlib写的人脸识别算法

python使用dlib进行人脸检测与人脸关键点标记

Dlib简介：

首先给大家介绍一下Dlib

我使用的版本是dlib-18.17,大家也可以在我这里下载：

之后进入python_examples下使用bat文件进行编译，编译需要先安装libboost-python-dev和cmake

cd to dlib-18.17/python_examples

./compile_dlib_python_mole.bat 123

之后会得到一个dlib.so，复制到dist-packages目录下即可使用

这里大家也可以直接用我编译好的.so库,但是也必须安装libboost才可以，不然python是不能调用so库的，下载地址：

将.so复制到dist-packages目录下

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

最新的dlib18.18好像就没有这个bat文件了，取而代之的是一个setup文件，那么安装起来应该就没有这么麻烦了，大家可以去直接安装18.18，也可以直接下载复制我的.so库，这两种方法应该都不麻烦～

有时候还会需要下面这两个库，建议大家一并安装一下

9.安装skimage

sudo apt-get install python-skimage1

10.安装imtools

sudo easy_install imtools1

Dlib face landmarks Demo

环境配置结束之后，我们首先看一下dlib提供的示例程序

1.人脸检测

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

我把源代码精简了一下，加了一下注释： face_detector0.1.py

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

import dlib

from skimage import io#使用dlib自带的frontal_face_detector作为我们的特征提取器detector = dlib.get_frontal_face_detector()#使用dlib提供的图片窗口win = dlib.image_window()#sys.argv[]是用来获取命令行参数的，sys.argv[0]表示代码本身文件路径，所以参数从1开始向后依次获取图片路径for f in sys.argv[1:]: #输出目前处理的图片地址
print("Processing file: {}".format(f)) #使用skimage的io读取图片
img = io.imread(f) #使用detector进行人脸检测 dets为返回的结果
dets = detector(img, 1) #dets的元素个数即为脸的个数
print("Number of faces detected: {}".format(len(dets))) #使用enumerate 函数遍历序列中的元素以及它们的下标
#下标i即为人脸序号
#left：人脸左边距离图片左边界的距离 ；right：人脸右边距离图片左边界的距离
#top：人脸上边距离图片上边界的距离 ；bottom：人脸下边距离图片上边界的距离
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())) #也可以获取比较全面的信息，如获取人脸与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]))

#绘制图片(dlib的ui库可以直接绘制dets)
win.set_image(img)
win.add_overlay(dets) #等待点击
dlib.hit_enter_to_continue()041424344454647484950

分别测试了一个人脸的和多个人脸的，以下是运行结果：

运行的时候把图片文件路径加到后面就好了

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

一张脸的：

两张脸的：

这里可以看出侧脸与detector的匹配度要比正脸小的很多

2.人脸关键点提取

人脸检测我们使用了dlib自带的人脸检测器（detector），关键点提取需要一个特征提取器（predictor），为了构建特征提取器，预训练模型必不可少。

除了自行进行训练外，还可以使用官方提供的一个模型。该模型可从dlib sourceforge库下载：

arks.dat.bz2

也可以从我的连接下载：

这个库支持68个关键点的提取，一般来说也够用了，如果需要更多的特征点就要自己去训练了。

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

㈧ 关于Python中 人脸检测中的问题

打错了，前面是face后面是faces

㈨ Python如何图像识别

pillow包可以处理图像
pillow：（了解）（python image library）是一个有关图像图片处理的包，这个包底层用的C C++,但PIL包是python2下使用。所以又更新了一个适合python3版本的、基于PIL包的新包pillow。
安装pillow：
pip install pillow
至于识别，那就可能是文字识别或人脸识别。这需要学习很多东西，建议小白还是先把基础学好吧。