计算机视觉应用开发课件：认识face-recognition开源库

认识face_recognition开源库face_recognition基本介绍01任务face_recognition识别人脸流程02任务学习目标了解face_recognition人脸识别库掌握face_recognition识别人脸流程1face_recognition基本介绍1face_recognition基本介绍face_recognition是一个开源的，简洁的人脸识别库，基于C++的开源库dlib，具有深度学习功能。可以使用Python和命令行工具提取人脸特征、识别人脸。face_recognition安装也很简单，由于依赖dlib库，所以安装之前需要先安装好dlib，接着只需通过“pipinstallface_recognition”命令安装即可。或者从源码开始安装gitclonecdface_recognitionpythonsetup.pyinstall1face_recognition基本介绍face_recognition可以实现的功能包括：（1）人脸检测；就是要找出给定图片中包含的全部的脸的位置importface_recognitionimage=face_recognition.load_image_file("your_file.jpg")face_locations=face_recognition.face_locations(image)1face_recognition基本介绍face_recognition可以实现的功能包括：（2）人脸关键点检测；找出每个人的眼睛、鼻子、嘴巴和下巴importface_recognitionimage=face_recognition.load_image_file("your_file.jpg")face_landmarks_list=face_recognition.face_landmarks(image)（3）人脸识别等。1face_recognition基本介绍face_recognition可以实现的功能包括：（3）人脸识别等。最后一步，也是最关键的一步，识别出这张脸是属于谁的。face_recognition使用了欧几里得距离来确定是不是同一张脸。importface_recognitionknown_image=face_recognition.load_image_file("biden.jpg")unknown_image=face_recognition.load_image_file("unknown.jpg")biden_encoding=face_recognition.face_encodings(known_image)[0]unknown_encoding=face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]results=face_pare_faces([biden_encoding],unknown_encoding)2face_recognition识别人脸流程face_recognition识别人脸流程face_recognition进行人脸识别的主要步骤如下：（1）人脸编码；（2）人脸匹配。其中人脸匹配又涉及到了人脸距离（相似度）的计算。2人脸编码在人脸编码中，使用到了face_recognition.face_encodings()函数，该函数的作用就是将加载的图片转换成一个128维的包含人脸特征的数组。再使用face_distance(face_encodings,face_to_compare)函数来计算人脸特征距离，其中face_encodings为人脸编码列表（库），此处为上面的known_encodings，face_to_compare为要比较的人脸编码，此处为face_encoding2。该函数返回的是一个列表，里面是要比较的人脸编码与人脸编码库中每一张人脸经过欧几里得计算的距离。face_recognition识别人脸流程人脸匹配所谓人脸匹配，就是在人脸编码库中查找有没有与测试人脸最为相似的，其实跟相似度计算是一个道理。这里用到的是compare_faces()方法。compare_faces(known_face_encodings,face_encoding_to_check,tolerance=0.6)有三个参数：（1）known_face_encodings：人脸编码列表；（2）face_