人臉檢測python
『壹』 如何線上部署用python基於dlib寫的人臉識別演算法
python使用dlib進行人臉檢測與人臉關鍵點標記
Dlib簡介:
首先給大家介紹一下Dlib
我使用的版本是dlib-18.17,大家也可以在我這里下載:
之後進入python_examples下使用bat文件進行編譯,編譯需要先安裝libboost-python-dev和cmake
cd to dlib-18.17/python_examples
./compile_dlib_python_mole.bat 123
之後會得到一個dlib.so,復制到dist-packages目錄下即可使用
這里大家也可以直接用我編譯好的.so庫,但是也必須安裝libboost才可以,不然python是不能調用so庫的,下載地址:
將.so復制到dist-packages目錄下
sudo cp dlib.so /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/1
最新的dlib18.18好像就沒有這個bat文件了,取而代之的是一個setup文件,那麼安裝起來應該就沒有這么麻煩了,大家可以去直接安裝18.18,也可以直接下載復制我的.so庫,這兩種方法應該都不麻煩~
有時候還會需要下面這兩個庫,建議大家一並安裝一下
9.安裝skimage
sudo apt-get install python-skimage1
10.安裝imtools
sudo easy_install imtools1
Dlib face landmarks Demo
環境配置結束之後,我們首先看一下dlib提供的示常式序
1.人臉檢測
dlib-18.17/python_examples/face_detector.py 源程序:
#!/usr/bin/python# The contents of this file are in the public domain. See LICENSE_FOR_EXAMPLE_PROGRAMS.txt## This example program shows how to find frontal human faces in an image. In# particular, it shows how you can take a list of images from the command# line and display each on the screen with red boxes overlaid on each human# face.## The examples/faces folder contains some jpg images of people. You can run# this program on them and see the detections by executing the# following command:# ./face_detector.py ../examples/faces/*.jpg## This face detector is made using the now classic Histogram of Oriented# Gradients (HOG) feature combined with a linear classifier, an image# pyramid, and sliding window detection scheme. This type of object detector# is fairly general and capable of detecting many types of semi-rigid objects# in addition to human faces. Therefore, if you are interested in making# your own object detectors then read the train_object_detector.py example# program. ### COMPILING THE DLIB PYTHON INTERFACE# Dlib comes with a compiled python interface for python 2.7 on MS Windows. If# you are using another python version or operating system then you need to# compile the dlib python interface before you can use this file. To do this,# run compile_dlib_python_mole.bat. This should work on any operating# system so long as you have CMake and boost-python installed.# On Ubuntu, this can be done easily by running the command:# sudo apt-get install libboost-python-dev cmake## Also note that this example requires scikit-image which can be installed# via the command:# pip install -U scikit-image# Or downloaded from . import sys
import dlib
from skimage import io
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
win = dlib.image_window()
print("a");for f in sys.argv[1:]:
print("a");
print("Processing file: {}".format(f))
img = io.imread(f)
# The 1 in the second argument indicates that we should upsample the image
# 1 time. This will make everything bigger and allow us to detect more
# faces.
dets = detector(img, 1)
print("Number of faces detected: {}".format(len(dets))) for i, d in enumerate(dets):
print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}".format(
i, d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom()))
win.clear_overlay()
win.set_image(img)
win.add_overlay(dets)
dlib.hit_enter_to_continue()# Finally, if you really want to you can ask the detector to tell you the score# for each detection. The score is bigger for more confident detections.# Also, the idx tells you which of the face sub-detectors matched. This can be# used to broadly identify faces in different orientations.if (len(sys.argv[1:]) > 0):
img = io.imread(sys.argv[1])
dets, scores, idx = detector.run(img, 1) for i, d in enumerate(dets):
print("Detection {}, score: {}, face_type:{}".format(
d, scores[i], idx[i]))5767778798081
我把源代碼精簡了一下,加了一下注釋: face_detector0.1.py
# -*- coding: utf-8 -*-import sys
import dlib
from skimage import io#使用dlib自帶的frontal_face_detector作為我們的特徵提取器detector = dlib.get_frontal_face_detector()#使用dlib提供的圖片窗口win = dlib.image_window()#sys.argv[]是用來獲取命令行參數的,sys.argv[0]表示代碼本身文件路徑,所以參數從1開始向後依次獲取圖片路徑for f in sys.argv[1:]: #輸出目前處理的圖片地址
print("Processing file: {}".format(f)) #使用skimage的io讀取圖片
img = io.imread(f) #使用detector進行人臉檢測 dets為返回的結果
dets = detector(img, 1) #dets的元素個數即為臉的個數
print("Number of faces detected: {}".format(len(dets))) #使用enumerate 函數遍歷序列中的元素以及它們的下標
#下標i即為人臉序號
#left:人臉左邊距離圖片左邊界的距離 ;right:人臉右邊距離圖片左邊界的距離
#top:人臉上邊距離圖片上邊界的距離 ;bottom:人臉下邊距離圖片上邊界的距離
for i, d in enumerate(dets):
print("dets{}".format(d))
print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}"
.format( i, d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom())) #也可以獲取比較全面的信息,如獲取人臉與detector的匹配程度
dets, scores, idx = detector.run(img, 1)
for i, d in enumerate(dets):
print("Detection {}, dets{},score: {}, face_type:{}".format( i, d, scores[i], idx[i]))
#繪制圖片(dlib的ui庫可以直接繪制dets)
win.set_image(img)
win.add_overlay(dets) #等待點擊
dlib.hit_enter_to_continue()041424344454647484950
分別測試了一個人臉的和多個人臉的,以下是運行結果:
運行的時候把圖片文件路徑加到後面就好了
python face_detector0.1.py ./data/3.jpg12
一張臉的:
兩張臉的:
這里可以看出側臉與detector的匹配度要比正臉小的很多
2.人臉關鍵點提取
人臉檢測我們使用了dlib自帶的人臉檢測器(detector),關鍵點提取需要一個特徵提取器(predictor),為了構建特徵提取器,預訓練模型必不可少。
除了自行進行訓練外,還可以使用官方提供的一個模型。該模型可從dlib sourceforge庫下載:
arks.dat.bz2
也可以從我的連接下載:
這個庫支持68個關鍵點的提取,一般來說也夠用了,如果需要更多的特徵點就要自己去訓練了。
dlib-18.17/python_examples/face_landmark_detection.py 源程序:
#!/usr/bin/python# The contents of this file are in the public domain. See LICENSE_FOR_EXAMPLE_PROGRAMS.txt## This example program shows how to find frontal human faces in an image and# estimate their pose. The pose takes the form of 68 landmarks. These are# points on the face such as the corners of the mouth, along the eyebrows, on# the eyes, and so forth.## This face detector is made using the classic Histogram of Oriented# Gradients (HOG) feature combined with a linear
『貳』 人臉識別為什麼用python開發
可以使用OpenCV,OpenCV的人臉檢測功能在一般場合還是不錯的。而ubuntu正好提供了python-opencv這個包,用它可以方便地實現人臉檢測的代碼。
寫代碼之前應該先安裝python-opencv:
#!/usr/bin/python
#-*-coding:UTF-8-*-
#face_detect.py
#FaceDetectionusingOpenCV.Basedonsamplecodefrom:
#http://python.pastebin.com/m76db1d6b
#Usage:pythonface_detect.py<image_file>
importsys,os
fromopencv.cvimport*
fromopencv.highguiimport*
fromPILimportImage,ImageDraw
frommathimportsqrt
defdetectObjects(image):
""""""
grayscale=cvCreateImage(cvSize(image.width,image.height),8,1)
cvCvtColor(image,grayscale,CV_BGR2GRAY)
storage=cvCreateMemStorage(0)
cvClearMemStorage(storage)
cvEqualizeHist(grayscale,grayscale)
cascade=cvLoadHaarClassifierCascade(
'/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml',
cvSize(1,1))
faces=cvHaarDetectObjects(grayscale,cascade,storage,1.1,2,
CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING,cvSize(20,20))
result=[]
forfinfaces:
result.append((f.x,f.y,f.x+f.width,f.y+f.height))
returnresult
defgrayscale(r,g,b):
returnint(r*.3+g*.59+b*.11)
defprocess(infile,outfile):
image=cvLoadImage(infile);
ifimage:
faces=detectObjects(image)
im=Image.open(infile)
iffaces:
draw=ImageDraw.Draw(im)
forfinfaces:
draw.rectangle(f,outline=(255,0,255))
im.save(outfile,"JPEG",quality=100)
else:
print"Error:cannotdetectfaceson%s"%infile
if__name__=="__main__":
process('input.jpg','output.jpg')
『叄』 Python太好用了!AI初學者快速體驗人臉檢測
我們使用python進行AI識別測試,具體方式是是開啟本地電腦的攝像頭進行實時的識別,或者直接傳入一張圖片進行行人檢測,在分析代碼把數據源傳入到識別,看到的是source=』0』,但是這個參數是打開本地電腦的攝像頭流,再進行行人檢測。
但我們需要對此處進行修改,使用rtsp流,進行AI行人識別,下面需要進行分析代碼,找到可以修改的地方,或者摸個參數,來進行RTSP流的修改。
已經找到了視頻流在哪裡傳進去的了,下面就是進行分析裡面的代碼進行改成rtsp流,把rtsp流寫進去,來做到實時分析,實現行人檢測的效果。
在進行分析的時候,發現source這個參數只有LoadStreams用到過,而且是直接傳進去的。
進入source參數裡面查看,發現裡面有一個默認的值,就是讀文件,如果不是文件,就把source=[source],再進行source值遍歷。在遍歷中還使用到了opencv打開本地電腦的攝像機流,再開一個線程進行實時行人識別。
代碼中使用了opencv中cv2.VideoCapture的函數,從網上查找這個函數的用法得知,此函數是可以直接傳入rtsp流地址的,所以問題解決就簡單多了。cv2.VideoCapture這個函數是可以傳入rtsp地址的,所以傳入rtsp地址進行嘗試,發現傳入rtsp地址是沒有問題的。
只要修改source這個參數即可,最終實現了檢測:
『肆』 opencv用c++還是python好
python更好。
opencv內置支持的主要語言為python和c++,如果你用戶不是特別大)(比如10000次以上的人臉識別每秒),一般python就綽綽有餘了。當然如果是安卓客戶端的話,還是c++或java方便點,如果是後台或者樹莓派之類的,python就更方便。
這里有個python的例子。
opencv 3.3+已經內置了人臉識別功能。
可以很輕松的完成相關畢業設計。
使用OpenCV提供的預先訓練的深度學習面部檢測器模型,可快速,准確的進行人臉識別。
Python優點:
學習難易:Python與C++對比是一門易於學習的語言所以很適合作為第一門語言來學習編程。
可視化調試:Matplotlib進行結果可視化這方法,與C++的窗體調試比起來那是好了很多啊。
『伍』 python人臉識別代碼怎麼寫
檢查cv2是否存在(看報錯)。如果不存在,用pip install cv2安裝。如果存在,請核對代碼是否存在語法錯誤。
『陸』 python人臉檢測的程序報錯 line 15, in <mole> if faces: NameError: name 'faces' is not defined
faces 是定義在detectObject函數的局部變數,函數外不能訪問。
類似:
deftest():
a=[1,2,3,4]
printa
執行上面的代碼,a就是undefined的。
『柒』 html如何調用python的opencv人臉識別
html嵌入python代碼(python做人臉識別)
2022-07-31 14:19:00閱讀 2300
大家好,又見面了,我是你們的朋友全棧君。
最近閑來無事,研究研究在安卓上跑Python。
想起以前玩過的kivy技術,kivy[1]是一個跨平台的UI框架。當然對我們最有用的是,kivy可以把python代碼打包成安卓App。但是由於安卓打包的工具鏈很長,包括android sdk打包java代碼、ndk編譯python、 編譯各種python依賴包,經常花一整天從入門到放棄。這次使出認真研究的心態,終於找到一個解決方案,於是有了這篇文章:
•只要會python就能寫安卓App,無需安卓開發基礎,無需編譯•手機上也有互動式python解釋器,直接調試python代碼•可以使用各種python庫,包括numpy/opencv等機器學習包•可以與安卓介面交互,使用手機硬體,比如攝像頭
那麼我們就以人臉識別App為例,看看如何簡單幾步搞定。先看看成品的效果:
第一步:安裝airport.apk
AirPort是我編譯好的一個安卓App,裡麵包含了python解釋器和一些常用的python庫。
第二步:連接手機的python解釋器
啟動手機上的AirPort應用,就會運行python解釋器。我內置了一個ssh伺服器,用於調試代碼非常方便。應用啟動時會顯示手機的ip地址。
在電腦上使用ssh命令,就可以連接到手機。
注意:確保你的手機和電腦在同一區域網中。
#在電腦上連接手機,注意這里ip需要替換成AirPort顯示的ipssh -p 8000 [email protected]#輸入密碼meteorix
然後你就可以在手機上盡情使用python了,比如試試
>>>import os>>>os.getcwd()』/data/data/org.airtest.airport/files/app』>>>import requests>>>r = requests.get(「https://www..com」)>>>r.status_code200
第三步: 一個攝像頭的App
在kivy的官方文檔中,我們可以找到這樣一個攝像頭的example[2]
代碼非常簡單,Builder.load_string函數載入了一段配
『捌』 關於Python中 人臉檢測中的問題
打錯了,前面是face後面是faces
『玖』 python人臉識別所用的優化演算法有什麼
python三步實現人臉識別
Face Recognition軟體包
這是世界上最簡單的人臉識別庫了。你可以通過Python引用或者命令行的形式使用它,來管理和識別人臉。
該軟體包使用dlib中最先進的人臉識別深度學習演算法,使得識別准確率在《Labled Faces in the world》測試基準下達到了99.38%。
它同時提供了一個叫face_recognition的命令行工具,以便你可以用命令行對一個文件夾中的圖片進行識別操作。
特性
在圖片中識別人臉
找到圖片中所有的人臉
這里是一個例子:
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