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使用Python进行人脸编码和比较

简介

在这个教程中，我们将学习如何使用Python和face_recognition库来加载图像、提取人脸编码，并比较两个人脸是否相似。face_recognition库是一个强大的工具，它基于dlib的深度学习模型，可以轻松实现人脸检测和识别功能。本教程适合初学者，我们将通过一个简单的项目来了解这个库的基本用法和环境配置。

代码示例

import face_recognition
import cv2
import matplotlib.pyplot as pltdef load_and_encode_face(image_path):"""加载图片并获取人脸编码"""# 加载图像image = face_recognition.load_image_file(image_path)# 检查图像是否为8位灰度或RGBif image.dtype == 'uint8' and (len(image.shape) == 2 or image.shape[2] == 3):# 图像已经是8位灰度或RGBpasselse:# 转换为8位RGB图像image = cv2.convertScaleAbs(image)if len(image.shape) == 2:# 如果是灰度图像，转换为RGBimage = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2RGB)elif image.shape[2] == 4:# 如果是RGBA，转换为RGBimage = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGBA2RGB)face_encodings = face_recognition.face_encodings(image)if face_encodings:return face_encodings[0], imageelse:raise ValueError("No faces found in the image.")def compare_faces(known_face_encoding, unknown_face_encoding, tolerance=0.5):"""比较两个人脸编码是否相似"""results = face_recognition.compare_faces([known_face_encoding], unknown_face_encoding, tolerance=tolerance)return results[0]def plot_faces(known_image, unknown_image, match):"""绘制并显示两张人脸图像"""fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))axes[0].imshow(cv2.cvtColor(known_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))axes[0].set_title("Known Face")axes[1].imshow(cv2.cvtColor(unknown_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))axes[1].set_title("Unknown Face")# 显示匹配结果if match:plt.suptitle("Faces Match")else:plt.suptitle("Faces Do Not Match")plt.show()def main():try:# 图像路径known_image_path = "你的图像路径"unknown_image_path = "你的图像路径"print(f"Known image path: {known_image_path}")print(f"Unknown image path: {unknown_image_path}")# 加载并编码已知人脸known_face_encoding, known_image = load_and_encode_face(known_image_path)# 加载并编码未知人脸unknown_face_encoding, unknown_image = load_and_encode_face(unknown_image_path)# 比较人脸match = compare_faces(known_face_encoding, unknown_face_encoding)print(f"Do the faces match? {match}")# 绘制并显示两张人脸图像plot_faces(known_image, unknown_image, match)except ValueError as e:print(e)except Exception as e:print(f"An error occurred: {e}")if __name__ == "__main__":main()

环境准备

在开始之前，请确保您的Python环境已经安装了以下库：

• face_recognition：用于人脸检测和识别。
• opencv-python（cv2）：用于图像处理。
• matplotlib：用于显示图像。

您可以使用pip命令安装这些库：

pip install cmake
pip install boost

pip install face_recognition opencv-python matplotlib

在安装Python库的过程中，我们可能会遇到各种问题。以下是针对Python 3.12环境中一些常见问题的解决方案。请注意，不同版本的解决方案可能会有所不同，以下内容仅供参考。

问题1：安装依赖时出错

如果您在安装过程中遇到错误，且无法根据错误信息下载对应的依赖包，可以尝试以下步骤：

1. 安装或更新setuptools：
   setuptools是Python包的构建和分发工具，它是可以帮助解决一些依赖问题。

   pip install  setuptools
   

   如果问题得到解决，您可能不需要进行下一步。

2. 安装distribute：
   在某些情况下，安装或更新distribute可以解决安装问题。

   pip3 install distribute
   

问题2：图像处理错误

如果您在处理图像时遇到错误，即使将图像转换为RGB颜色后问题仍然存在，可以尝试以下步骤：

1. 修改NumPy版本：
   有时候，错误可能是由于NumPy版本不兼容引起的。尝试安装一个特定版本的NumPy可能会解决问题。

   pip install numpy==1.26.4
   

   选择一个与您的环境兼容的NumPy版本。

当您遇到dlib库自动下载失败或者下载后无法正常使用的情况时，您可以选择手动下载特定版本的dlib库以确保兼容性和稳定性。对于使用Python 3.12的环境，您需要下载与您的Python版本和操作系统架构相匹配的dlib库文件。

手动下载dlib库

针对Python 3.12，您可以手动下载名为 dlib-19.24.99-cp312-cp312-win_amd64.whl 的文件。这是一个预编译的wheel文件，专为Python 3.12和64位Windows系统设计，可以避免编译过程中可能出现的问题。

下载步骤

1. 访问dlib的PyPI页面：https://pypi.org/simple/dlib/

   请注意，如果您在访问此链接时遇到问题，可能是由于网络问题或链接本身的问题。请检查链接的合法性，并在网络稳定的情况下重试。

2. 在页面上找到与您的Python版本和操作系统相匹配的wheel文件。对于Python 3.12和64位Windows系统，您需要寻找类似 dlib-19.24.99-cp312-cp312-win_amd64.whl 的文件。

3. 下载相应的wheel文件到您的本地计算机。

安装步骤

下载完成后，您可以使用pip命令来安装下载的wheel文件：

pip install /path/to/dlib-19.24.99-cp312-cp312-win_amd64.whl

请将 /path/to/ 替换为您保存wheel文件的实际路径。

注意事项

• 确保您的Python版本和操作系统架构与下载的wheel文件相匹配。
• 如果您在安装过程中遇到任何问题，可以尝试清理pip缓存（使用 pip cache purge）或者重新安装pip。
• 如果手动下载和安装仍然遇到问题，建议检查Python环境是否正确设置，或者寻求社区的帮助。

以下是一个百度链接的分享

链接: https://pan.baidu.com/s/13AARGnZs8Lv46txN623SYg?pwd=upjc 提取码: upjc

• 百度网盘下载- ：dlib-19.24.99-cp312-cp312-win_amd64.whl

代码解析

下面是一个完整的Python脚本，它包含了加载图像、提取人脸编码、比较人脸以及显示结果的全过程。

1. 导入库

首先，我们需要导入所需的库：

import face_recognition
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

其中 我们在导入时 导入cv2假设我们直接下载这个名称的库，可能会显示 不存在根据教程中之前的内容

pip install  opencv-python 

2. 加载和编码人脸

我们定义了一个函数load_and_encode_face，它接受一个图像路径作为参数，加载图像，并提取其中的人脸编码。

def load_and_encode_face(image_path):# 加载图像image = face_recognition.load_image_file(image_path)# 检查图像是否为8位灰度或RGBif image.dtype == 'uint8' and (len(image.shape) == 2 or image.shape[2] == 3):# 图像已经是8位灰度或RGBpasselse:# 转换为8位RGB图像image = cv2.convertScaleAbs(image)if len(image.shape) == 2:# 如果是灰度图像，转换为RGBimage = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2RGB)elif image.shape[2] == 4:# 如果是RGBA，转换为RGBimage = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGBA2RGB)face_encodings = face_recognition.face_encodings(image)if face_encodings:return face_encodings[0], imageelse:raise ValueError("No faces found in the image.")

3. 比较人脸

接下来，我们定义了compare_faces函数，它接受两个人脸编码和一个容差值作为参数，并返回比较结果。

def compare_faces(known_face_encoding, unknown_face_encoding, tolerance=0.5):# 比较两个人脸编码是否相似results = face_recognition.compare_faces([known_face_encoding], unknown_face_encoding, tolerance=tolerance)return results[0]

在人脸比较函数 compare_faces 中使用的容差值（tolerance）是一个重要的参数，它决定了两个人脸编码需要多么相似才能被认为是匹配的。这个值的范围通常在0到1之间，其中0表示完全相同的编码（这在实际中几乎不可能，因为即使是同一个人的两张不同照片也会有所不同），而1表示完全不同的编码。

容差值的大小对比较结果有以下影响：

1. 较小的容差值：

   • 当容差值设置得较小（例如0.2或0.3）时，只有当两个人脸编码非常相似时，函数才会返回匹配的结果。
   • 这会减少误匹配（false positives）的几率，即错误地将不同的人脸识别为同一个人。
   • 但同时，这也可能会增加漏匹配（false negatives）的几率，即错误地将同一个人的人脸识别为不同的人。

2. 较大的容差值：

   • 当容差值设置得较大（例如0.6或0.7）时，两个人脸编码之间的差异可以更大，函数仍然可能返回匹配的结果。
   • 这会增加误匹配的几率，但会减少漏匹配的几率，使得系统更加倾向于将相似的人脸识别为同一个人。

3. 最佳容差值：

   • 最佳的容差值取决于具体的应用场景和需求。在一些对安全性要求较高的场景中，可能需要设置一个较小的容差值，以减少误匹配的风险。
   • 在其他一些场景中，如果用户体验更为重要，可能需要设置一个较大的容差值，以避免漏匹配，提高识别的便利性。

4. 实验和调整：

   • 在实际应用中，可能需要通过实验来确定最佳的容差值。这通常涉及到在一组已知的人脸数据上测试不同的容差值，并观察误匹配和漏匹配的发生率。
   • 可以通过调整容差值并观察识别准确率的变化来找到最佳的平衡点。

总之，容差值是一个调整识别系统敏感度的工具，它需要根据具体的应用需求和场景来设定。在实际应用中，可能需要多次实验和调整来找到最佳的容差值。

4. 显示结果

plot_faces函数用于显示两张人脸图像，并根据比较结果设置标题。

def plot_faces(known_image, unknown_image, match):fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))axes[0].imshow(cv2.cvtColor(known_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))axes[0].set_title("Known Face")axes[1].imshow(cv2.cvtColor(unknown_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))axes[1].set_title("Unknown Face")# 显示匹配结果if match:plt.suptitle("Faces Match")else:plt.suptitle("Faces Do Not Match")plt.show()

5. 主函数

最后，main函数将上述步骤整合在一起，加载两张人脸图像，提取编码，并比较它们是否匹配。

def main():try:known_image_path = "D:\\DATAX\\pythonProject9\\known.jpg"unknown_image_path = "D:\\DATAX\\pythonProject9\\unknown2.jpg"known_face_encoding, known_image = load_and_encode_face(known_image_path)unknown_face_encoding, unknown_image = load_and_encode_face(unknown_image_path)match = compare_faces(known_face_encoding, unknown_face_encoding)print(f"Do the faces match? {match}")plot_faces(known_image, unknown_image, match)except ValueError as e:print(e)except Exception as e:print(f"An error occurred: {e}")if __name__ == "__main__":main()

结论

通过这个简单的项目，我们学习了如何使用face_recognition库来加载图像、提取人脸编码，并比较两个人脸是否相似。这个库的功能非常强大，可以应用于多种场景，包括但不限于安全监控、人脸验证和社交媒体应用。

进一步阅读

• face_recognition库文档
• dlib库文档
• InsightFace：一个开源的深度人脸分析库

拓展方法（调用本地摄像头进行人脸识别比对）

通过电脑摄像头捕获未知图片：

def capture_image_from_camera():""“从摄像头捕获图像”""video_capture = cv2.VideoCapture(0)  # 0 是默认摄像头ret, image = video_capture.read()video_capture.release()if not ret:raise ValueError("Failed to capture image from camera.")return image

这段代码的解析如下：

1. def capture_image_from_camera(): 定义了一个名为 capture_image_from_camera 的函数，该函数用于从摄像头捕获图像。

2. video_capture = cv2.VideoCapture(0) 创建了一个 VideoCapture 对象，参数 0 表示使用默认的摄像头。cv2 是 OpenCV 库的缩写，VideoCapture 是 OpenCV 提供的一个类，用于从视频文件或摄像头捕获视频流。

3. ret, image = video_capture.read() 调用 VideoCapture 对象的 read 方法，从视频流中读取一帧图像。read 方法返回两个值：ret 和 image。ret 是一个布尔值，表示是否成功读取了图像；image 是读取到的图像数据，如果成功读取，则 ret 为 True，否则为 False。

4. video_capture.release() 释放 VideoCapture 对象，关闭摄像头。这一步很重要，因为它可以释放与摄像头相关的资源，避免在程序结束后摄像头仍然被占用。

这段代码的作用是从电脑的默认摄像头捕获一帧图像，并返回该图像数据。如果捕获失败，则抛出异常。这个函数在 main 函数中被调用，用于获取未知人脸的图像数据，以便与已知人脸进行比较。

import face_recognition
import cv2
import matplotlib.pyplot as pltdef load_and_encode_face(image_path):"""加载图片并获取人脸编码"""# 加载图像image = face_recognition.load_image_file(image_path)# 获取图像编码face_encodings = face_recognition.face_encodings(image)if face_encodings:return face_encodings[0], imageelse:raise ValueError("No faces found in the image.")def capture_image_from_camera():"""从摄像头捕获图像"""video_capture = cv2.VideoCapture(0)  # 0 是默认摄像头ret, image = video_capture.read()video_capture.release()if not ret:raise ValueError("Failed to capture image from camera.")return imagedef compare_faces(known_face_encoding, unknown_face_encoding, tolerance=0.5):"""比较两个人脸编码是否相似"""results = face_recognition.compare_faces([known_face_encoding], unknown_face_encoding, tolerance=tolerance)return results[0]def plot_faces(known_image, unknown_image, match):"""绘制并显示两张人脸图像"""fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))axes[0].imshow(cv2.cvtColor(known_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))axes[0].set_title("Known Face")axes[1].imshow(cv2.cvtColor(unknown_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))axes[1].set_title("Unknown Face")# 显示匹配结果if match:plt.suptitle("Faces Match")else:plt.suptitle("Faces Do Not Match")plt.show()def main():try:# 已知图片路径known_image_path = "在 这 里 输 入 图 片 路 径"print(f"Known image path: {known_image_path}")# 加载并编码已知人脸known_face_encoding, known_image = load_and_encode_face(known_image_path)# 从摄像头捕获图像unknown_image = capture_image_from_camera()# 检查摄像头捕获的图像中是否有人脸unknown_face_encodings = face_recognition.face_encodings(unknown_image)if not unknown_face_encodings:raise ValueError("No faces found in the captured image from camera.")unknown_face_encoding = unknown_face_encodings[0]# 比较人脸match = compare_faces(known_face_encoding, unknown_face_encoding)print(f"Do the faces match? {match}")# 绘制并显示两张人脸图像plot_faces(known_image, unknown_image, match)except ValueError as e:print(e)except Exception as e:print(f"An error occurred: {e}")if __name__ == "__main__":main()