人脸识别数据集的建立

一、环境配置使用到的库：

库：dlib+Opencv

python版本：3.8

编译环境：Jupyter Notebook (Anaconda3)

二、构建人脸数据集

1、抓取人脸
在视频流中抓取人脸特征，并保存为20张照片
代码;

import cv2
import dlib
import os
import sys
import random
# 存储位置
output_dir = 'D:/No1WorkSpace/JupyterNotebook/Facetrainset/2Chle' #这里填编号+人名
size = 256 #图片边长
 
if not os.path.exists(output_dir):
    os.makedirs(output_dir)
# 改变图片的亮度与对比度
 
def relight(img, light=1, bias=0):
    w = img.shape[1]
    h = img.shape[0]
    #image = []
    for i in range(0,w):
        for j in range(0,h):
            for c in range(3):
                tmp = int(img[j,i,c]*light + bias)
                if tmp > 255:
                    tmp = 255
                elif tmp < 0:
                    tmp = 0
                img[j,i,c] = tmp
    return img
 
#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()
# 打开摄像头 参数为输入流，可以为摄像头或视频文件
camera = cv2.VideoCapture(0)
#camera = cv2.VideoCapture('C:/Users/CUNGU/Videos/Captures/wang.mp4')

index = 1
while True:
    if (index <= 20):#存储15张人脸特征图像
        print('Being processed picture %s' % index)
        # 从摄像头读取照片
        success, img = camera.read()
        # 转为灰度图片
        gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # 使用detector进行人脸检测
        dets = detector(gray_img, 1)
 
        for i, d in enumerate(dets):
            x1 = d.top() if d.top() > 0 else 0
            y1 = d.bottom() if d.bottom() > 0 else 0
            x2 = d.left() if d.left() > 0 else 0
            y2 = d.right() if d.right() > 0 else 0
 
            face = img[x1:y1,x2:y2]
            # 调整图片的对比度与亮度， 对比度与亮度值都取随机数，这样能增加样本的多样性
            face = relight(face, random.uniform(0.5, 1.5), random.randint(-50, 50))
 
            face = cv2.resize(face, (size,size))
 
            cv2.imshow('image', face)
 
            cv2.imwrite(output_dir+'/'+str(index)+'.jpg', face)
 
            index += 1
        key = cv2.waitKey(30) & 0xff
        if key == 27:
            break
    else:
        print('Finished!')
        # 释放摄像头 release camera
        camera.release()
        # 删除建立的窗口 delete all the windows
        cv2.destroyAllWindows()
        break

运行结果：

相应文件下会生成20张人脸特征图片。

2.分析人脸并保存为csv文件
代码：

# 从人脸图像文件中提取人脸特征存入 CSV
# Features extraction from images and save into features_all.csv

# return_128d_features()          获取某张图像的128D特征
# compute_the_mean()              计算128D特征均值

from cv2 import cv2 as cv2
import os
import dlib
from skimage import io
import csv
import numpy as np

# 要读取人脸图像文件的路径
path_images_from_camera = "D:/No1WorkSpace/JupyterNotebook/Facetrainset/"

# Dlib 正向人脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()

# Dlib 人脸预测器
predictor = dlib.shape_predictor("D:/No1WorkSpace/JupyterNotebook/model/shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

# Dlib 人脸识别模型
# Face recognition model, the object maps human faces into 128D vectors
face_rec = dlib.face_recognition_model_v1("D:/No1WorkSpace/JupyterNotebook/model/dlib_face_recognition_resnet_model_v