容忍度|同人_人脸识别face_recognition安装与应用（附代码）

篇首语：本文由编程笔记#小编为大家整理，主要介绍了人脸识别----face_recognition安装与应用（附代码）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

  face_recognition号称是世界上最简单的基于python的人脸识别库&＃xff0c;是在大名鼎鼎的深度学习框架dlib上做的整合&＃xff0c;dlib模型在LFW(Labeled Faces in the Wild)能有99.38的准确率。另外face_recognition提供了相应的命令行工具&＃xff0c;可以通过命令行来对图片文件夹进行人脸识别&＃xff0c;非常的酷&＃xff0c;跟随着文章开启步伐前行吧&＃xff01;

一、pip安装dlib库&＃xff08;建议第二种方法&＃xff09;

pip install Cmake
pip install boost

注意&＃xff1a;一般还需要下载VS2019&＃xff08;建议不要用更老的版本&＃xff01;&＃xff09;社区版即可。安装好配置完进入下一步。

输入pip install dlib


二、下载whl文件安装

本人用的是python3.8 ,需要该文件请留言或者自行下载&＃xff0c;请一定要根据版本下载对应的whl文件。

打开cmd,进入存放whl文件目录&＃xff0c;如图&＃xff1a;

二、安装face_recognition

pip install face_recognition

人脸识别并不需要使用dlib&＃xff0c;但是安装face_recognition一定要先存在dlib库

三、使用pycharm进行人脸识别

如图&＃xff0c;计算器已经存在face_recognition。

 views.py代码&＃xff1a;

import os
import face_recognition
from django.http import HttpResponse
from numpy import ndarray
import numpy as np
from app.models import csone,ccun
import cv2
def cs(request):#拍照储存生成特征值并存储
# images &＃61; os.listdir(&＃39;D:/opencv.img&＃39;)
# 加载图像
a &＃61; input() #输入的是摄像头拍下图片的命名
print(&＃39;ok&＃39;)
cap &＃61; cv2.VideoCapture(0) # 打开摄像头&＃xff0c;如果外加摄像头便不是0哦
while (1):
# get a frame
ret, frame &＃61; cap.read()
frame &＃61; cv2.flip(frame, 1) # 摄像头是和人对立的&＃xff0c;将图像左右调换回来正常显示
# show a frame
cv2.imshow("capture", frame) # 生成摄像头窗口
b &＃61; input()
print(&＃39;ok&＃39;)
b&＃61;int(b)
if cv2.waitKey(1) & b&＃61;&＃61;1: # 按下1 类似于摄像头拍照
cv2.imwrite("D:/opencv.img/" &＃43; a &＃43;".jpg", frame) # 并把图片保存到路径的文件夹
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
image_to_be_matched &＃61; face_recognition.load_image_file("D:/opencv.img/" &＃43; a &＃43;".jpg")

# 将加载图像编码为特征向量&＃xff0c;这句是参考别人的代码哦
image_to_be_matched_encoded &＃61; face_recognition.face_encodings(image_to_be_matched)[0]
alist &＃61; ndarray.tolist(image_to_be_matched_encoded)#将矩阵转化为list,便于储存进mysql
print(alist)
for i in alist:
print(i)
people&＃61;ccun()#ccun是自定义的一个models
people.tezheng&＃61;i
people.name&＃61;a
people.save()
return HttpResponse("tt")
def opencvcs(request):#人脸识别
list &＃61; []
students &＃61; ccun.objects.filter(name&＃61;&＃39;thth&＃39;)#筛选出某人的特征值
for student in students:
studentlist&＃61;[student.tezheng]
list.extend(studentlist)
print(list)
c &＃61; np.array(list)#从list变成矩阵
# 遍历每张图像
images &＃61; os.listdir(&＃39;D:/opencv.img&＃39;)
for image in images:
# 加载图像
current_image &＃61; face_recognition.load_image_file("D:/opencv.img/" &＃43; image)
# 将加载图像编码为特征向量
current_image_encoded &＃61; face_recognition.face_encodings(current_image)[0]
# 将你的图像和图像对比&＃xff0c;看是否为同一人
result &＃61; face_recognition.compare_faces([c], current_image_encoded, tolerance&＃61;0.48) # 容忍度范围&＃xff0c;越大要求越低
# 检查是否一致
if result[0] &＃61;&＃61; True:
piutuce&＃61;cv2.imread("D:/opencv.img/" &＃43; image)
res &＃61; cv2.resize(piutuce, (126, 126))
cv2.imshow(&＃39;yes&＃39;, res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()#将正确的图像输出
else:
print("不同人: " &＃43; image)

#
return HttpResponse("tt")


models.py代码&＃xff1a;

from django.db import models
class ccun(models.Model):
name &＃61; models.CharField(max_length&＃61;16)
tezheng &＃61; models.FloatField(default&＃61;1)

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