利用python进行人脸识别的基本开发（2）

上一讲，我给大家介绍了基本开发环境的搭建以及一些常见的必坑指南。这一篇我准备给大家上上干货。我们首先来进行一个人脸识别的准确率较低的代码进行讲解，让大家对人脸识别的原理以及编程步骤有一个初始化的了解，并且可以一目了然发现程序的不足。

import face_recognition
import cv2

video_capture = cv2.VideoCapture(1)
# VideoCapture打开摄像头，0为笔记本内置摄像头，1为外USB摄像头，或写入视频路径
mayun_img = face_recognition.load_image_file("lixing.jpg")
jobs_img = face_recognition.load_image_file("sunbiao.jpg")

mayun_face_encoding = face_recognition.face_encodings(mayun_img)[0]
jobs_face_encoding = face_recognition.face_encodings(jobs_img)[0]


face_locations = []
face_encodings = []
face_names = []
process_this_frame = True

while True:
    ret, frame = video_capture.read()
    #  video_capture.read()按帧读取视频，ret,frame是获video_capture.read()方法的两个返回值。
    #  其中ret是布尔值，如果读取帧是正确的则返回True，
    #  如果文件读取到结尾，它的返回值就为False。frame就是每一帧的图像，是个三维矩阵。

    small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25)
    # 对截取到的图像进行处理

    if process_this_frame:
        face_locations = face_recognition.face_locations(small_frame)
        face_encodings = face_recognition.face_encodings(small_frame, face_locations)

        face_names = []
        for face_encoding in face_encodings:
            match = face_recognition.compare_faces([mayun_face_encoding, jobs_face_encoding], face_encoding)

            if match[0]:
                name = "lixing"
            elif match[1]:
                name = "sunbiao"
            else:
                name = "unknown"
            print(name)

            face_names.append(name)

    process_this_frame = not process_this_frame

    for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names):
        top *= 4
        right *= 4
        bottom *= 4
        left *= 4

        cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255),  2)

        cv2.rectangle(frame, (left, bottom - 35), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
        font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
        cv2.putText(frame, name, (left+6, bottom-6), font, 1.0, (255, 255, 255), 1)

    cv2.imshow('Video', frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

这段代码在网上很多地方都可以找到,希望各位小白能读懂他,并且可以根据自己的实际情况进行修改,前提是Import那两个库不会出错!
通过编译以及测试本段代码,可以发现人脸识别的精度并不是想象的那么高,不是为什么呢？难道代码当中就不存在可以提高精度的函数吗？第三方库当中没有这样的函数吗？
不要幼稚了,老外做东西还是很严谨的!预知详情,请听下回分解!
注意,这段代码只是可以玩玩而已,千万不能当真哟!
希望大家可以通过这段代码,掌握开启摄像头,摄像头截图,人脸识别预处理,第三方库应用函数基本入门.