人脸检测python
‘壹’ 如何线上部署用python基于dlib写的人脸识别算法
python使用dlib进行人脸检测与人脸关键点标记
Dlib简介:
首先给大家介绍一下Dlib
我使用的版本是dlib-18.17,大家也可以在我这里下载:
之后进入python_examples下使用bat文件进行编译,编译需要先安装libboost-python-dev和cmake
cd to dlib-18.17/python_examples
./compile_dlib_python_mole.bat 123
之后会得到一个dlib.so,复制到dist-packages目录下即可使用
这里大家也可以直接用我编译好的.so库,但是也必须安装libboost才可以,不然python是不能调用so库的,下载地址:
将.so复制到dist-packages目录下
sudo cp dlib.so /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/1
最新的dlib18.18好像就没有这个bat文件了,取而代之的是一个setup文件,那么安装起来应该就没有这么麻烦了,大家可以去直接安装18.18,也可以直接下载复制我的.so库,这两种方法应该都不麻烦~
有时候还会需要下面这两个库,建议大家一并安装一下
9.安装skimage
sudo apt-get install python-skimage1
10.安装imtools
sudo easy_install imtools1
Dlib face landmarks Demo
环境配置结束之后,我们首先看一下dlib提供的示例程序
1.人脸检测
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
我把源代码精简了一下,加了一下注释: face_detector0.1.py
# -*- coding: utf-8 -*-import sys
import dlib
from skimage import io#使用dlib自带的frontal_face_detector作为我们的特征提取器detector = dlib.get_frontal_face_detector()#使用dlib提供的图片窗口win = dlib.image_window()#sys.argv[]是用来获取命令行参数的,sys.argv[0]表示代码本身文件路径,所以参数从1开始向后依次获取图片路径for f in sys.argv[1:]: #输出目前处理的图片地址
print("Processing file: {}".format(f)) #使用skimage的io读取图片
img = io.imread(f) #使用detector进行人脸检测 dets为返回的结果
dets = detector(img, 1) #dets的元素个数即为脸的个数
print("Number of faces detected: {}".format(len(dets))) #使用enumerate 函数遍历序列中的元素以及它们的下标
#下标i即为人脸序号
#left:人脸左边距离图片左边界的距离 ;right:人脸右边距离图片左边界的距离
#top:人脸上边距离图片上边界的距离 ;bottom:人脸下边距离图片上边界的距离
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())) #也可以获取比较全面的信息,如获取人脸与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]))
#绘制图片(dlib的ui库可以直接绘制dets)
win.set_image(img)
win.add_overlay(dets) #等待点击
dlib.hit_enter_to_continue()041424344454647484950
分别测试了一个人脸的和多个人脸的,以下是运行结果:
运行的时候把图片文件路径加到后面就好了
python face_detector0.1.py ./data/3.jpg12
一张脸的:
两张脸的:
这里可以看出侧脸与detector的匹配度要比正脸小的很多
2.人脸关键点提取
人脸检测我们使用了dlib自带的人脸检测器(detector),关键点提取需要一个特征提取器(predictor),为了构建特征提取器,预训练模型必不可少。
除了自行进行训练外,还可以使用官方提供的一个模型。该模型可从dlib sourceforge库下载:
arks.dat.bz2
也可以从我的连接下载:
这个库支持68个关键点的提取,一般来说也够用了,如果需要更多的特征点就要自己去训练了。
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
‘贰’ 人脸识别为什么用python开发
可以使用OpenCV,OpenCV的人脸检测功能在一般场合还是不错的。而ubuntu正好提供了python-opencv这个包,用它可以方便地实现人脸检测的代码。
写代码之前应该先安装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')
‘叁’ Python太好用了!AI初学者快速体验人脸检测
我们使用python进行AI识别测试,具体方式是是开启本地电脑的摄像头进行实时的识别,或者直接传入一张图片进行行人检测,在分析代码把数据源传入到识别,看到的是source=’0’,但是这个参数是打开本地电脑的摄像头流,再进行行人检测。
但我们需要对此处进行修改,使用rtsp流,进行AI行人识别,下面需要进行分析代码,找到可以修改的地方,或者摸个参数,来进行RTSP流的修改。
已经找到了视频流在哪里传进去的了,下面就是进行分析里面的代码进行改成rtsp流,把rtsp流写进去,来做到实时分析,实现行人检测的效果。
在进行分析的时候,发现source这个参数只有LoadStreams用到过,而且是直接传进去的。
进入source参数里面查看,发现里面有一个默认的值,就是读文件,如果不是文件,就把source=[source],再进行source值遍历。在遍历中还使用到了opencv打开本地电脑的摄像机流,再开一个线程进行实时行人识别。
代码中使用了opencv中cv2.VideoCapture的函数,从网上查找这个函数的用法得知,此函数是可以直接传入rtsp流地址的,所以问题解决就简单多了。cv2.VideoCapture这个函数是可以传入rtsp地址的,所以传入rtsp地址进行尝试,发现传入rtsp地址是没有问题的。
只要修改source这个参数即可,最终实现了检测:
‘肆’ opencv用c++还是python好
python更好。
opencv内置支持的主要语言为python和c++,如果你用户不是特别大)(比如10000次以上的人脸识别每秒),一般python就绰绰有余了。当然如果是安卓客户端的话,还是c++或java方便点,如果是后台或者树莓派之类的,python就更方便。
这里有个python的例子。
opencv 3.3+已经内置了人脸识别功能。
可以很轻松的完成相关毕业设计。
使用OpenCV提供的预先训练的深度学习面部检测器模型,可快速,准确的进行人脸识别。
Python优点:
学习难易:Python与C++对比是一门易于学习的语言所以很适合作为第一门语言来学习编程。
可视化调试:Matplotlib进行结果可视化这方法,与C++的窗体调试比起来那是好了很多啊。
‘伍’ python人脸识别代码怎么写
检查cv2是否存在(看报错)。如果不存在,用pip install cv2安装。如果存在,请核对代码是否存在语法错误。
‘陆’ python人脸检测的程序报错 line 15, in <mole> if faces: NameError: name 'faces' is not defined
faces 是定义在detectObject函数的局部变量,函数外不能访问。
类似:
deftest():
a=[1,2,3,4]
printa
执行上面的代码,a就是undefined的。
‘柒’ html如何调用python的opencv人脸识别
html嵌入python代码(python做人脸识别)
2022-07-31 14:19:00阅读 2300
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。
最近闲来无事,研究研究在安卓上跑Python。
想起以前玩过的kivy技术,kivy[1]是一个跨平台的UI框架。当然对我们最有用的是,kivy可以把python代码打包成安卓App。但是由于安卓打包的工具链很长,包括android sdk打包java代码、ndk编译python、 编译各种python依赖包,经常花一整天从入门到放弃。这次使出认真研究的心态,终于找到一个解决方案,于是有了这篇文章:
•只要会python就能写安卓App,无需安卓开发基础,无需编译•手机上也有交互式python解释器,直接调试python代码•可以使用各种python库,包括numpy/opencv等机器学习包•可以与安卓接口交互,使用手机硬件,比如摄像头
那么我们就以人脸识别App为例,看看如何简单几步搞定。先看看成品的效果:
第一步:安装airport.apk
AirPort是我编译好的一个安卓App,里面包含了python解释器和一些常用的python库。
第二步:连接手机的python解释器
启动手机上的AirPort应用,就会运行python解释器。我内置了一个ssh服务器,用于调试代码非常方便。应用启动时会显示手机的ip地址。
在电脑上使用ssh命令,就可以连接到手机。
注意:确保你的手机和电脑在同一局域网中。
#在电脑上连接手机,注意这里ip需要替换成AirPort显示的ipssh -p 8000 [email protected]#输入密码meteorix
然后你就可以在手机上尽情使用python了,比如试试
>>>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: 一个摄像头的App
在kivy的官方文档中,我们可以找到这样一个摄像头的example[2]
代码非常简单,Builder.load_string函数加载了一段配
‘捌’ 关于Python中 人脸检测中的问题
打错了,前面是face后面是faces
‘玖’ python人脸识别所用的优化算法有什么
python三步实现人脸识别
Face Recognition软件包
这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它,来管理和识别人脸。
该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法,使得识别准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了99.38%。
它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具,以便你可以用命令行对一个文件夹中的图片进行识别操作。
特性
在图片中识别人脸
找到图片中所有的人脸
这里是一个例子:
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