使用OpenCV与Face++实现人脸解锁

近几天微软的发布会上讲到了不少认脸解锁的内容，经过探索，其实利用手头的资源我们完全自己也可以完成这样一个过程。

本文讲解了如何使用Python，基于OpenCV与Face++实现人脸解锁的功能。

本文基于Python 2.7.11，Windows 8.1 系统。

主要内容

• Windows 8.1上配置OpenCV
• OpenCV的人脸检测应用
• 使用Face++完成人脸辨识（如果你想自己实现这部分的功能，可以借鉴例如这个项目）

Windows 8.1上配置OpenCV

入门的时候配置环境总是一个非常麻烦的事情，在Windows上配置OpenCV更是如此。

既然写了这个推广的科普教程，总不能让读者卡在环境配置上吧。

下面用到的文件都可以在这里（提取码：b6ec）下载，但是注意，目前OpenCV仅支持Python2.7。

将cv2加入site-packages

将下载下来的cv2.pyd文件放入Python安装的文件夹下的Lib\site-packages目录。

就我的电脑而言，这个目录就是C:\Python27\Lib\site-packages。

记得不要直接使用pip安装，将文件拖过去即可。

安装numpy组件

在命令行下进入到下载下来的文件所在的目录（按住Shift右键有在该目录打开命令行的选项）

键入命令：

pip install numpy-1.11.0rc2-cp27-cp27m-win32.whl

如果你的系统或者Python不适配，可以在这里下载别的轮子。

测试OpenCV安装

在命令行键入命令：

python -c "import cv2"

如果没有出现错误提示，那么cv2就已经安装好了。

OpenCV的人脸检测应用

人脸检测应用，简而言之就是一个在照片里找到人脸，然后用方框框起来的过程（我们的相机经常做这件事情）

那么具体而言就是这样一个过程：
* 获取摄像头的图片
* 在图片中检测到人脸的区域
* 在人脸的区域周围绘制方框

获取摄像头的图片

这里简单的讲解一下OpenCV的基本操作。

以下操作是打开摄像头的基本操作：

#coding=utf8
import cv2

# 一般笔记本的默认摄像头都是0
capInput = cv2.VideoCapture(0)
# 我们可以用这条命令检测摄像头是否可以读取数据
if not capInput.isOpened(): print('Capture failed because of camera')

那么怎么从摄像头读取数据呢？

# 接上段程序
# 现在摄像头已经打开了，我们可以使用这条命令读取图像
# img就是我们读取到的图像，就和我们使用open('pic.jpg', 'rb').read()读取到的数据是一样的
ret, img = capInput.read()