python相册中的人脸聚类_Dlib-人脸聚类

本文介绍了如何使用Dlib库在Python中进行人脸聚类。通过无监督学习的方法,对一组未标记的面部照片进行分类。示例代码展示了处理图片、检测人脸、计算特征并应用Chinese Whispers聚类算法的过程,最终成功将不同人的肖像分开。

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人脸聚类

人脸聚类属于无监督学习. 当你有许多未标记的待分类的照片时, 使用人脸聚类是非常有用的. 其 python 脚本位于 /python_examples/face_clustering.py.

待分类目录下有两张神仙的肖像和两张观海的肖像, 使用如下代码可以将神仙和观海分开.

import os

import sys

import dlib

import skimage.draw

import skimage.io

predictor_path = 'shape_predictor_68_face_landmarks.dat'

face_rec_model_path = 'dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat'

faces_folder_path = sys.argv[1]

detector = dlib.get_frontal_face_detector()

sp = dlib.shape_predictor(predictor_path)

facerec = dlib.face_recognition_model_v1(face_rec_model_path)

face_results = []

for entry in os.scandir(faces_folder_path):

print(f'Processing file: {entry.path}')

img = skimage.io.imread(entry.path)

dets = detector(img, 1)

print("Number of faces detected: {}".format(len(dets)))

for k, d in enumerate(dets):

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