Python中的计算机视觉实例：人脸识别-Python教程-PHP中文网

Python中的计算机视觉实例：人脸识别

WBOY

发布： 2023-06-10 13:28:38

原创

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python是一门高级的编程语言，易学易懂、适合初学者和专业开发人员使用。python在人工智能领域中有着广泛的应用，计算机视觉是其中的一项非常重要的应用之一。人脸识别是计算机视觉领域中最重要的应用之一，本文将介绍如何使用python实现人脸识别。

一、人脸识别简介

人脸识别技术是指将数字图像中的人脸进行自动定位、跟踪、识别和验证的技术。人脸识别可以通过光学、红外和人工增强等多种方法获取图像。通过计算机视觉算法获取人脸图像的特征信息，并将其与已有的人脸特征库进行比对，从而进行身份验证或者身份识别操作。

人脸识别技术已经得到广泛应用，在金融、安防、智能家居等领域发挥着越来越重要的作用。Python中有着丰富的计算机视觉库可以支持人脸识别技术的实现，下面将介绍人脸识别技术的实现方法。

二、Python中的人脸识别库

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Python中提供了多种人脸识别库，包括OpenCV、dlib等。这些库支持计算机视觉技术，如人脸检测、人脸识别、人脸跟踪和人脸标记等功能。

OpenCV是Python中最流行的计算机视觉库之一，它提供了多种算法库用于实现人脸识别技术。图像处理、人脸检测、特征提取、分类器训练等都有非常完备的支持。dlib是一个优秀的人脸识别库，它使用了深度学习技术，对人脸检测有很好的支持。

三、Python实现人脸识别

下面我们将通过一个简单的例子来实现Python中的人脸识别。

首先，我们需要安装OpenCV和dlib库。我们可以使用pip安装这些库，如下所示：

pip install opencv-python
pip install dlib

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接下来，我们需要准备一组人脸图像作为模板，这些图像可以用于比较和识别。我们可以在本地文件系统中保存这些图像文件。

在Python中，我们需要使用计算机视觉库对图像进行处理，如下所示：

import cv2 
import dlib
import numpy as np 

detector = dlib.get_frontal_face_detector() 

predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

face_path = './faces'

def get_face_list(face_path): 
    return os.listdir(face_path) 

faces_list = get_face_list(face_path)

face_descriptors = []

for face in faces_list: 
    img = cv2.imread(os.path.join(face_path, face)) 
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
    faces = detector(gray) 
    for rect in faces: 
        shape = predictor(gray, rect) 
        face_descriptor = np.array(face_rec_model.compute_face_descriptor(img, shape)) 
        face_descriptors.append(face_descriptor)

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上述代码实现了将图像中的人脸进行检测的功能。我们使用了dlib库中的人脸检测器，将图像中的人脸检测并获取人脸特征，将这些特征记录下来。

在获取到人脸特征后，我们需要使用这些特征来进行人脸识别，如下所示：

def recognize_face(): 
    img = cv2.imread('test.jpg') 
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
    faces = detector(gray) 
    for rect in faces: 
        shape = predictor(gray, rect) 
        face_descriptor = np.array(face_rec_model.compute_face_descriptor(img, shape)) 
        for i, face in enumerate(face_descriptors): 
            dist = np.linalg.norm(face - face_descriptor) 
            if dist < 0.6: 
                return "This is " + faces_list[i][:-4] 
    return "Unknown face"

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上述代码实现了将图像中的人脸与已有的人脸库进行比对的功能。我们使用numpy计算了图像中人脸特征值与模板库中特征值的欧氏距离，如果距离小于一定阈值（一般是0.6），则认为是同一张脸。最终，我们将比对得到的结果输出。

四、总结

本文介绍了如何使用Python实现人脸识别技术。我们使用了OpenCV和dlib库实现了人脸检测和特征提取的功能，并使用numpy库计算了人脸特征值之间的欧氏距离，从而实现了人脸识别技术的实现。Python在计算机视觉领域中有着广泛的应用，在实际开发中也有着非常重要的作用。

以上就是Python中的计算机视觉实例：人脸识别的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！