python dlib人脸识别代码实例


						本文实例为大家分享了python dlib人脸识别的具体代码，供大家参考，具体内容如下







import matplotlib.pyplot as plt

import dlib

import numpy as np

import glob

import re

 

#正脸检测器

detector=dlib.get_frontal_face_detector()

#脸部关键形态检测器

sp=dlib.shape_predictor(r"D:\LB\JAVASCRIPT\shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

#人脸识别模型

facerec = dlib.face_recognition_model_v1(r"D:\LB\JAVASCRIPT\dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat")

 

#候选人脸部描述向量集

descriptors=[]

 

photo_locations=[]

 

for photo in glob.glob(r'D:\LB\JAVASCRIPT\faces\*.jpg'):

  photo_locations.append(photo)

  img=plt.imread(photo)

  img=np.array(img)

  

  #开始检测人脸

  dets=detector(img,1)

  

  for k,d in enumerate(dets):

    #检测每张照片中人脸的特征

    shape=sp(img,d)

    face_descriptor=facerec.compute_face_descriptor(img,shape)

    v=np.array(face_descriptor)

    descriptors.append(v)

		

#输入的待识别的人脸处理方法相同

img=plt.imread(r'D:\test_photo10.jpg')

img=np.array(img)

dets=detector(img,1)

#计算输入人脸和已有人脸之间的差异程度（比如用欧式距离来衡量）

differences=[]

for k,d in enumerate(dets):

  shape=sp(img,d)

  face_descriptor=facerec.compute_face_descriptor(img,shape)

  d_test=np.array(face_descriptor)

  

  #计算输入人脸和所有已有人脸描述向量的欧氏距离

  for i in descriptors:

    distance=np.linalg.norm(i-d_test)

    differences.append(distance)

 

#按欧式距离排序 欧式距离最小的就是匹配的人脸

candidate_count=len(photo_locations)

candidates_dict=dict(zip(photo_locations,differences))

candidates_dict_sorted=sorted(candidates_dict.items(),key=lambda x:x[1])

 

#matplotlib要正确显示中文需要设置

plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

 

plt.rcParams['figure.figsize'] = (20.0, 70.0) 

 

ax=plt.subplot(candidate_count+1,4,1)

ax.set_title("输入的人脸")

ax.imshow(img)

 

for i,(photo,distance) in enumerate(candidates_dict_sorted):

  img=plt.imread(photo)

  

  face_name=""

  photo_name=re.search(r'([^\\]*)\.jpg$',photo)

  if photo_name:

    face_name=photo_name[1]

    

  ax=plt.subplot(candidate_count+1,4,i+2)

  ax.set_xticks([])

  ax.set_yticks([])

  ax.spines['top'].set_visible(False)

  ax.spines['right'].set_visible(False)

  ax.spines['bottom'].set_visible(False)

  ax.spines['left'].set_visible(False)

  

  if i==0:

    ax.set_title("最匹配的人脸\n\n"+face_name+"\n\n差异度："+str(distance))

  else:

    ax.set_title(face_name+"\n\n差异度："+str(distance))

  ax.imshow(img)

 

plt.show()









以上所述是小编给大家介绍的python dlib人脸识别详解整合，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对中文源码网网站的支持！