python呼叫Dlib做人臉識別

參考：

安裝dlib：cmd裡輸入，pip install dlib即可自動安裝

# coding=utf-8

import cv2
import dlib
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
def discern(img):
gray = cv2.cvtcolor(img, cv2.color_bgr2gray)
dets = detector(gray, 1)
for face in dets:
left = face.left()
top = face.top()
right = face.right()
bottom = face.bottom()
cv2.rectangle(img, (left, top), (right, bottom), (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow("image", img)
cap = cv2.videocapture(0)
while (1):
ret, img = cap.read()
discern(img)
if cv2.waitkey(1) & 0xff == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyallwindows()

人臉實時識別**如下：

# coding=utf-8

import sys, os, dlib, glob, numpy
import cv2
# if len(sys.ar**) != 5:
# print("請檢查引數是否正確")
# exit()
# 1.人臉關鍵點檢測器
# predictor_path = sys.ar**[1]
predictor_path = "./dlib_data/shape_predictor_68_face_landmarks.dat"
# 2.人臉識別模型
# face_rec_model_path = sys.ar**[2]
face_rec_model_path = "./dlib_data/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat"
# 3.候選人臉資料夾
# faces_folder_path = sys.ar**[3]
faces_folder_path = "./candidate-faces"
# 4.需要識別的人臉
# 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()
# 候選人名單
candidate = ['unknown1', 'unknown2', 'shishi', 'unknown4', 'bingbing', 'feifei'，'your name',]
# 候選人臉描述子list
descriptors = 
# 對資料夾下的每乙個人臉進行：人臉檢測、關鍵點檢測、描述子提取
# 人臉檢測
dets = detector(img, 1)
print("number of faces detected：{}".format(len(dets)))
for k, d in enumerate(dets):
# 關鍵點檢測
shape = sp(img, d)
# 畫出人臉區域和關鍵點
win.clear_overlay()
win.add_overlay(d)
win.add_overlay(shape)
#描述運算元提取，128d向量
face_descriptor = facerec.compute_face_descriptor(img, shape)
# 轉換為numpy array
v = numpy.array(face_descriptor)
# 對需要識別人臉進行同樣處理
def discern(img):
dets = detector(img, 1)
dist = 
for face in dets:
left = face.left()
top = face.top()
right = face.right()
bottom = face.bottom()
cv2.rectangle(img, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
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)
c_d = dict(zip(candidate, dist))
cd_sorted = sorted(c_d.items(), key=lambda d:d[1])
# print("\n the person is:{}".format(cd_sorted[0][0]))
# dlib.hit_enter_to_continue()
if('right' in locals()):
img = cv2.puttext(img, cd_sorted[0][0], (right, bottom), cv2.font_hershey_******x, 1.2, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow("image", img)
cap = cv2.videocapture(0)
while(1):
ret, img = cap.read()
discern(img)
if cv2.waitkey(1) & 0xff == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyallwindows()

•速度比較慢，實時性不好（可以考慮gpu加速）

•**也可以識別，可以研究下活體檢測

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