python计算机视觉应用：人脸识别、面部特征提取

一、面部识别

得益于大量前人的工作，如今利用Python做一些简单的计算机视觉工作已经变得非常非常简单了。像人脸识别、面部特征提取之类的工作，就可以直接拿来用，极少需要自己实现繁琐的算法。

就是一个这样的C++库，而同时它也提供了Python接口。

想必大家都有过在办公室遭遇boss探视的经历，而此时此刻你却在毫无自知地逛着淘宝/知乎/豆瓣，场面一度十分尴尬……

那我们就来尝试一下，用Python通过摄像头探测人脸。如果有人进入了摄像头范围，则让Python提出一个通知，告诉你——赶紧把不相关的东西关掉！

整个代码很短，无非几十行，为了能够使用，我们还需要安装一些包和库。这里需要用到的包括OpenCV和DLib。由于dlib需要boost-python，因此还需要安装boost和boost-python。（注意：boost-python默认情况下只编译python2依赖的库，如果使用python3，需要加编译开关；而dlib里是没有探测python版本的，所以可能还需要做一些小hack或者是直接改boost-python库里的文件名）

至于代码，可以简单地放出来：

import cv2

import dlib

from subprocess import call

from time import time

FREQ = 5

FACE_DETECTOR = dlib.get_frontal_face_detector

# macOS下可以使用AppleScript发送通知

def notify(text, title):

cmd = r'display notification "%s" with title "%s"'%(text, title)

call(["osascript", "-e", cmd])

if __name__ == '__main__':

# 初始化摄像头

cap = cv2.VideoCapture(0)

# 创建绘图窗口

# cv2.namedWindow('face')

notify_time = 0

while True:

# 获取一