Face-recognition实现人脸识别

1.前置知识点

（1）Opencv中矩形，绘制文本

https://mydreamambitious.blog.youkuaiyun.com/article/details/125392536

（2）Opencv中基础的知识点

https://mydreamambitious.blog.youkuaiyun.com/article/details/125351256

（3）face_recognition.face_locations(img1ToRGB)

face_locations(img, number_of_times_to_upsample=1, model="hog")。

img： 是一个 numpy.array 指定要查找人脸位置的图像矩阵；
number_of_times_to_upsample： 指定要查找的次数；默认值为1；
model ：指定查找的模式 'hog' 不精确但是在CPU上运算速度快 'CNN' 是一种深度学习的精确查找，但是速度慢。需要GPU/CUDA加速；
返回 值为人脸的位置 list  (top, right, bottom, left)；

（4）face_recognition.face_encodings(img1ToRGB,img1Face)

face_encodings(face_image, known_face_locations=None, num_jitters=1, model="small")。

face_image ：指定数据类型为numpy.array编码的人脸矩阵数据类型；
known_face_locations： 指定人脸位置 如果值为None 则默认按照 'Hog'模式 调用 _raw_face_locations 查找人脸位置；
num_jitters： 重新采样编码次数 默认为1 ；
model： 预测人脸关键点个数 large 为68个点 small 为 5个关键点，使用small更快；
返回 128维特征向量 list。

（5）face_recognition.compare_faces(encodeings,face_encoding)

compare_faces(known_face_encodings, face_encoding_to_check, tolerance=0.6)。

known_face_encodings：  已经编码的人脸 list
face_encoding_to_check ：要检测的单个人脸
tolerance： 默认人脸对比距离长度对比方式np.linalg.norm(face_encodings - face_to_compare, axis=1)
返回值为 对比结果 list（如果匹配则为True，否则为false）

（6）face_recognition.face_distance(encodeings,face_encoding)

face_distance(face_encodings, face_to_compare)。

face_encodings:要比较的面部编码列表；
face_to_compare：要进行比较的面部编码列表。
返回值：要进行比较的面部和列表中的面部编码的距离。

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2.正文

（1）首选读取“库”中的图片

这里的“库”可以是指一个文件夹，文件夹下面包含了要进行编码的图片。

import os
import cv2
import cvzone
import numpy as np
import face_recognition
from datetime import datetime

img_path='imgFaces'
images=[]
#保存文件名，也就是图像中人物的名称
classNames=[]
#列出文件夹下的所有图片
myList=os.listdir(img_path)
# print(myList)
for pic in myList:
    img=cv2.imread(f'{img_path}/{pic}')
    images.append(img)
    classNames.append(os.path.splitext(pic)[0])

（2）对读取的所有图片进行编码

# print(classNames)
def findEncodeings(images):
    encodeList=[]
    for img in images:
        img=cv2.cvtColor(src=img,code=cv2.COLOR_BGR2RGB)
        encode=face_recognition.face_encodings(img)[0]
        encodeList.append(encode)
    return encodeList
encodeListKnown=findEncodeings(images)

（3）打开摄像头进行人脸识别

cap=cv2.VideoCapture(0)
while cap.isOpened():
    ret,frame=cap.read()
    frame=cv2.resize(src=frame,dsize=(750,600))
    frameRGB=cv2.cvtColor(src=frame,code=cv2.COLOR_BGR2RGB)
    #对摄像头读取的检测人脸
    facesLocate=face_recognition.face_locations(frameRGB)
    #进行特征编码
    faceEncoded=face_recognition.face_encodings(frameRGB,facesLocate)
	#遍历检测的人脸和库中读取的图片进行对比，计算其相似度
    for (top,right, bottom,left),face_encoding in zip(facesLocate,faceEncoded):
        #进行匹配
        matchs=face_recognition.compare_faces(encodeListKnown,face_encoding)
        #计算相似度
        distance=face_recognition.face_distance(encodeListKnown,face_encoding)
        min_distanceIndex=np.argmin(distance)
        #判断是否匹配
        name='Unknow'
        if matchs[min_distanceIndex]:
            name=classNames[min_distanceIndex]

        cv2.rectangle(img=frame,pt1=(left,top),pt2=(right,bottom),
                      color=(0,255,0),thickness=3)
        cvzone.putTextRect(img=frame,text=name,pos=(left+3,top-10),scale=1,thickness=2,colorR=(0,255,0))

    cv2.imshow('frame',frame)
    key=cv2.waitKey(1)
    if key==27:
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

注意这里是人脸识别，不是人脸检测。