python+dlib的欧式距离算法进行人脸识别

article/2025/9/15 4:39:25

资源下载地址：https://download.csdn.net/download/sheziqiong/85738944
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人脸识别的主要算法

其核心算法是欧式距离算法使用该算法计算两张脸的面部特征差异，一般在0.6 以下都可以被认为是同一张脸

人脸识别的主要步骤

1 获得人脸图片
2 将人脸图片转为128D的矩阵(这个也就是人脸特征的一种数字化表现)
3 保存人脸128D的特征到文件中
4 获取其他人脸转为128D特征通过欧式距离算法与我们保存的特征对比，如果差距在0.6以下就说明两张脸差距比较小

准备工作

wget http://dlib.net/files/shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2
wget http://dlib.net/files/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2
下载完成后通过 bzip2 -d 命令解压这两个压缩包

以下就按照上面的步骤一步一步去实现人脸识别

1 获取人脸

获取人脸的方式有两种途径
1 通过图片
2 通过摄像头采集

图片方式

通过图片获取人脸 demo(需要检查图片中是否包含了人脸)

import cv2
import dlibpicture = '/home/sunshine/faces/harden1.jpg'
detector = dlib.get_frontal_face_detector()def add_face_from_image(image):imdata = cv2.imread(image)rgb_image = cv2.cvtColor(imdata, cv2.COLOR_BGR2RGB)faces = detector(rgb_image, 1)if len(faces) == 0:print("没有检测到人脸")else:# 到此就获取到了人脸数据pass

视频方式

通过视频方式获取人脸demo 这种方式需要把视频的图片截取下来保存到指定的路径

import cv2
import dlib
from pathlib import Path
video = cv2.VideoCapture(0)
save_path = '/home/fantasy/faces'def read_camera0():"""读取摄像头"""while 1:ok, frame = video.read()if not ok:print("读取摄像头#0失败")returnelse:yield framevideo.release()def putText(image, text, location=(100, 150), font=cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, size=1.1, color=(0, 255, 255), font_weight=2):"""往视频上加文字param: image 视频/图片param: text  文字内容param: location 文字的位置param: font 字体param: size:  字体大小param: color: 字体颜色param: font_weight 字体粗细"""cv2.putText(image, text, location, font, size, color, font_weight, lineType=cv2.LINE_AA)def add_face_from_camera():frames = cv_tools.read_camera0()count = 0for frame in frames:image_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)title = 'Register'press = cv2.waitKey(2)data = detector(image_rgb)if len(data) == 0:putText(frame, "No face was detected!", color=(0, 0, 255))if press == ord('q'):breakif press == ord('a'):if len(data) == 0:putText(frame, "No face was detected!", color=(0, 0, 255))else:count += 1impath = Path(save_path).joinpath('%s.jpg' % count)print("保存照片 %s" % impath)cv2.imwrite(str(impath), frame)cv_tools.putText(frame, 'a:Add', location=(40, 300))cv_tools.putText(frame, 'q:Quit', location=(40, 350))cv_tools.putText(frame, 'save count:%s' % count, location=(40, 400), size=1.0)cv2.imshow(title, frame)cv2.destroyAllWindows()

视频的方式需要注意几点
1 我使用的是笔记本电脑因此通过 cv2.VideoCapture(0) 方法默认就是获取到笔记本默认的摄像头,如果你的台式机没有摄像头或者是外接摄像头可能就无法获取
2 视频的方式保存图片需要将光标点击到视频，然后按 a 键, 退出就按 q 键
3 视频中如果没有检查到人脸就会出现提示 No face was detected! 此时是没法保存图片的