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简介
在这个教程中#xff0c;我们将学习如何使用Python和face_recognition库来加载图像、提取人脸编码#xff0c;并比较两个人脸是否相似。face_recognition库是一个强大的工具#xff0c;它基于dlib的深度学习模型#xff0c;可以轻松实…使用Python进行人脸编码和比较
简介
在这个教程中我们将学习如何使用Python和face_recognition库来加载图像、提取人脸编码并比较两个人脸是否相似。face_recognition库是一个强大的工具它基于dlib的深度学习模型可以轻松实现人脸检测和识别功能。本教程适合初学者我们将通过一个简单的项目来了解这个库的基本用法和环境配置。
代码示例
import face_recognition
import cv2
import matplotlib.pyplot as pltdef load_and_encode_face(image_path):加载图片并获取人脸编码# 加载图像image face_recognition.load_image_file(image_path)# 检查图像是否为8位灰度或RGBif image.dtype uint8 and (len(image.shape) 2 or image.shape[2] 3):# 图像已经是8位灰度或RGBpasselse:# 转换为8位RGB图像image cv2.convertScaleAbs(image)if len(image.shape) 2:# 如果是灰度图像转换为RGBimage cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2RGB)elif image.shape[2] 4:# 如果是RGBA转换为RGBimage cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGBA2RGB)face_encodings face_recognition.face_encodings(image)if face_encodings:return face_encodings[0], imageelse:raise ValueError(No faces found in the image.)def compare_faces(known_face_encoding, unknown_face_encoding, tolerance0.5):比较两个人脸编码是否相似results face_recognition.compare_faces([known_face_encoding], unknown_face_encoding, tolerancetolerance)return results[0]def plot_faces(known_image, unknown_image, match):绘制并显示两张人脸图像fig, axes plt.subplots(1, 2, figsize(12, 6))axes[0].imshow(cv2.cvtColor(known_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))axes[0].set_title(Known Face)axes[1].imshow(cv2.cvtColor(unknown_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))axes[1].set_title(Unknown Face)# 显示匹配结果if match:plt.suptitle(Faces Match)else:plt.suptitle(Faces Do Not Match)plt.show()def main():try:# 图像路径known_image_path 你的图像路径unknown_image_path 你的图像路径print(fKnown image path: {known_image_path})print(fUnknown image path: {unknown_image_path})# 加载并编码已知人脸known_face_encoding, known_image load_and_encode_face(known_image_path)# 加载并编码未知人脸unknown_face_encoding, unknown_image load_and_encode_face(unknown_image_path)# 比较人脸match compare_faces(known_face_encoding, unknown_face_encoding)print(fDo the faces match? {match})# 绘制并显示两张人脸图像plot_faces(known_image, unknown_image, match)except ValueError as e:print(e)except Exception as e:print(fAn error occurred: {e})if __name__ __main__:main()环境准备
在开始之前请确保您的Python环境已经安装了以下库
face_recognition用于人脸检测和识别。opencv-pythoncv2用于图像处理。matplotlib用于显示图像。
您可以使用pip命令安装这些库
pip install cmake
pip install boostpip install face_recognition opencv-python matplotlib在安装Python库的过程中我们可能会遇到各种问题。以下是针对Python 3.12环境中一些常见问题的解决方案。请注意不同版本的解决方案可能会有所不同以下内容仅供参考。
问题1安装依赖时出错
如果您在安装过程中遇到错误且无法根据错误信息下载对应的依赖包可以尝试以下步骤 安装或更新setuptools setuptools是Python包的构建和分发工具它是可以帮助解决一些依赖问题。 pip install setuptools如果问题得到解决您可能不需要进行下一步。 安装distribute 在某些情况下安装或更新distribute可以解决安装问题。 pip3 install distribute问题2图像处理错误
如果您在处理图像时遇到错误即使将图像转换为RGB颜色后问题仍然存在可以尝试以下步骤
修改NumPy版本 有时候错误可能是由于NumPy版本不兼容引起的。尝试安装一个特定版本的NumPy可能会解决问题。pip install numpy1.26.4选择一个与您的环境兼容的NumPy版本。
当您遇到dlib库自动下载失败或者下载后无法正常使用的情况时您可以选择手动下载特定版本的dlib库以确保兼容性和稳定性。对于使用Python 3.12的环境您需要下载与您的Python版本和操作系统架构相匹配的dlib库文件。
手动下载dlib库
针对Python 3.12您可以手动下载名为 dlib-19.24.99-cp312-cp312-win_amd64.whl 的文件。这是一个预编译的wheel文件专为Python 3.12和64位Windows系统设计可以避免编译过程中可能出现的问题。
下载步骤 访问dlib的PyPI页面https://pypi.org/simple/dlib/ 请注意如果您在访问此链接时遇到问题可能是由于网络问题或链接本身的问题。请检查链接的合法性并在网络稳定的情况下重试。 在页面上找到与您的Python版本和操作系统相匹配的wheel文件。对于Python 3.12和64位Windows系统您需要寻找类似 dlib-19.24.99-cp312-cp312-win_amd64.whl 的文件。 下载相应的wheel文件到您的本地计算机。
安装步骤
下载完成后您可以使用pip命令来安装下载的wheel文件
pip install /path/to/dlib-19.24.99-cp312-cp312-win_amd64.whl请将 /path/to/ 替换为您保存wheel文件的实际路径。
注意事项
确保您的Python版本和操作系统架构与下载的wheel文件相匹配。如果您在安装过程中遇到任何问题可以尝试清理pip缓存使用 pip cache purge或者重新安装pip。如果手动下载和安装仍然遇到问题建议检查Python环境是否正确设置或者寻求社区的帮助。
以下是一个百度链接的分享
链接: https://pan.baidu.com/s/13AARGnZs8Lv46txN623SYg?pwdupjc 提取码: upjc
百度网盘下载- dlib-19.24.99-cp312-cp312-win_amd64.whl
代码解析
下面是一个完整的Python脚本它包含了加载图像、提取人脸编码、比较人脸以及显示结果的全过程。
1. 导入库
首先我们需要导入所需的库
import face_recognition
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt其中 我们在导入时 导入cv2假设我们直接下载这个名称的库可能会显示 不存在根据教程中之前的内容
pip install opencv-python 2. 加载和编码人脸
我们定义了一个函数load_and_encode_face它接受一个图像路径作为参数加载图像并提取其中的人脸编码。
def load_and_encode_face(image_path):# 加载图像image face_recognition.load_image_file(image_path)# 检查图像是否为8位灰度或RGBif image.dtype uint8 and (len(image.shape) 2 or image.shape[2] 3):# 图像已经是8位灰度或RGBpasselse:# 转换为8位RGB图像image cv2.convertScaleAbs(image)if len(image.shape) 2:# 如果是灰度图像转换为RGBimage cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2RGB)elif image.shape[2] 4:# 如果是RGBA转换为RGBimage cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGBA2RGB)face_encodings face_recognition.face_encodings(image)if face_encodings:return face_encodings[0], imageelse:raise ValueError(No faces found in the image.)3. 比较人脸
接下来我们定义了compare_faces函数它接受两个人脸编码和一个容差值作为参数并返回比较结果。
def compare_faces(known_face_encoding, unknown_face_encoding, tolerance0.5):# 比较两个人脸编码是否相似results face_recognition.compare_faces([known_face_encoding], unknown_face_encoding, tolerancetolerance)return results[0]在人脸比较函数 compare_faces 中使用的容差值tolerance是一个重要的参数它决定了两个人脸编码需要多么相似才能被认为是匹配的。这个值的范围通常在0到1之间其中0表示完全相同的编码这在实际中几乎不可能因为即使是同一个人的两张不同照片也会有所不同而1表示完全不同的编码。
容差值的大小对比较结果有以下影响 较小的容差值 当容差值设置得较小例如0.2或0.3时只有当两个人脸编码非常相似时函数才会返回匹配的结果。这会减少误匹配false positives的几率即错误地将不同的人脸识别为同一个人。但同时这也可能会增加漏匹配false negatives的几率即错误地将同一个人的人脸识别为不同的人。 较大的容差值 当容差值设置得较大例如0.6或0.7时两个人脸编码之间的差异可以更大函数仍然可能返回匹配的结果。这会增加误匹配的几率但会减少漏匹配的几率使得系统更加倾向于将相似的人脸识别为同一个人。 最佳容差值 最佳的容差值取决于具体的应用场景和需求。在一些对安全性要求较高的场景中可能需要设置一个较小的容差值以减少误匹配的风险。在其他一些场景中如果用户体验更为重要可能需要设置一个较大的容差值以避免漏匹配提高识别的便利性。 实验和调整 在实际应用中可能需要通过实验来确定最佳的容差值。这通常涉及到在一组已知的人脸数据上测试不同的容差值并观察误匹配和漏匹配的发生率。可以通过调整容差值并观察识别准确率的变化来找到最佳的平衡点。
总之容差值是一个调整识别系统敏感度的工具它需要根据具体的应用需求和场景来设定。在实际应用中可能需要多次实验和调整来找到最佳的容差值。
4. 显示结果
plot_faces函数用于显示两张人脸图像并根据比较结果设置标题。
def plot_faces(known_image, unknown_image, match):fig, axes plt.subplots(1, 2, figsize(12, 6))axes[0].imshow(cv2.cvtColor(known_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))axes[0].set_title(Known Face)axes[1].imshow(cv2.cvtColor(unknown_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))axes[1].set_title(Unknown Face)# 显示匹配结果if match:plt.suptitle(Faces Match)else:plt.suptitle(Faces Do Not Match)plt.show()5. 主函数
最后main函数将上述步骤整合在一起加载两张人脸图像提取编码并比较它们是否匹配。
def main():try:known_image_path D:\\DATAX\\pythonProject9\\known.jpgunknown_image_path D:\\DATAX\\pythonProject9\\unknown2.jpgknown_face_encoding, known_image load_and_encode_face(known_image_path)unknown_face_encoding, unknown_image load_and_encode_face(unknown_image_path)match compare_faces(known_face_encoding, unknown_face_encoding)print(fDo the faces match? {match})plot_faces(known_image, unknown_image, match)except ValueError as e:print(e)except Exception as e:print(fAn error occurred: {e})if __name__ __main__:main()结论
通过这个简单的项目我们学习了如何使用face_recognition库来加载图像、提取人脸编码并比较两个人脸是否相似。这个库的功能非常强大可以应用于多种场景包括但不限于安全监控、人脸验证和社交媒体应用。
进一步阅读
face_recognition库文档dlib库文档InsightFace一个开源的深度人脸分析库
