facenet人脸识别源代码

Facenet是由Google开发的一种人脸识别模型，其源码已经开放，可以在Github上进行下载和使用。在人脸识别领域，Facenet是一种可以实现高精度和高效率的模型。它利用深度卷积神经网络，将图像中的面部特征提取出来，并且用这些特征来进行人脸识别。

Facenet的源码中包含了训练和测试代码，以及一些预处理和后处理的程序。在使用Facenet进行人脸识别时，需要进行以下步骤：首先，将输入图像放入模型中进行特征提取。然后，用提取出的特征与数据库中的已知人脸特征进行比对，计算相似度。最后，根据相似度的大小来识别该人脸的身份。

Facenet的源码中还包括了一些预训练模型和数据集，这些能够简化模型的训练和测试过程，并且提高了模型的准确性。通过对Facenet源码的学习和使用，研究人员和工程师可以更好地了解人脸识别技术的实现和优化，并且可以将其应用到实际的识别场景中。

相关问题

facenet人脸识别代码

Facenet是一种基于深度学习的人脸识别算法，其代码实现可以使用TensorFlow框架。以下是一个简单的Facenet人脸识别代码示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import cv2
import os

# 加载模型
model_path = 'models/20180402-114759.pb'
model = tf.Graph()
with model.as_default():
    graph_def = tf.GraphDef()
    with tf.gfile.GFile(model_path, 'rb') as f:
        serialized_graph = f.read()
        graph_def.ParseFromString(serialized_graph)
        tf.import_graph_def(graph_def, name='')

# 获取输入和输出张量
input_name = 'input:0'
embeddings_name = 'embeddings:0'
phase_train_name = 'phase_train:0'
with model.as_default():
    input_tensor = model.get_tensor_by_name(input_name)
    embeddings_tensor = model.get_tensor_by_name(embeddings_name)
    phase_train_tensor = model.get_tensor_by_name(phase_train_name)

# 加载人脸检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 加载人脸图像
img_path = 'test.jpg'
img = cv2.imread(img_path)

# 检测人脸
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

# 提取人脸特征
with tf.Session(graph=model) as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for (x, y, w, h) in faces:
        face_img = img[y:y+h, x:x+w]
        face_img = cv2.resize(face_img, (160, 160))
        face_img = cv2.cvtColor(face_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        face_img = np.expand_dims(face_img, axis=0)
        feed_dict = {input_tensor: face_img, phase_train_tensor: False}
        embeddings = sess.run(embeddings_tensor, feed_dict=feed_dict)
        print(embeddings)

# 相关问题:

用tensorflow实现facenet人脸识别代码

以下是使用 TensorFlow 实现 FaceNet 人脸识别的代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
import urllib.request
import tarfile
import zipfile
import sys
import math
import pickle
from scipy import misc
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.utils import shuffle

# 下载和提取数据集
def download_and_extract_model():
    model_dir = 'model'
    if not os.path.exists(model_dir):
        os.makedirs(model_dir)
    model_url = 'https://github.com/davidsandberg/facenet/releases/download/v1.0/20170512-110547.zip'
    urllib.request.urlretrieve(model_url, os.path.join(model_dir, '20170512-110547.zip'))
    zip_ref = zipfile.ZipFile(os.path.join(model_dir, '20170512-110547.zip'), 'r')
    zip_ref.extractall(model_dir)
    zip_ref.close()

# 加载预训练模型
def load_model(model_dir):
    model_path = os.path.join(model_dir, '20170512-110547', 'model-20170512-110547.ckpt-250000')
    metagraph_path = os.path.join(model_dir, '20170512-110547', 'model-20170512-110547.meta')
    saver = tf.train.import_meta_graph(metagraph_path)
    sess = tf.Session()
    saver.restore(sess, model_path)
    return sess

# 将图片转换为 160x160 的大小
def prewhiten(x):
    mean = np.mean(x)
    std = np.std(x)
    std_adj = np.maximum(std, 1.0 / np.sqrt(x.size))
    y = np.multiply(np.subtract(x, mean), 1 / std_adj)
    return y

# 从图片路径中提取人名和图片名
def get_name(path):
    parts = path.split('/')
    return parts[-2]

def get_image(path):
    img = misc.imread(path)
    img = prewhiten(img)
    return img

# 加载数据集
def load_dataset(data_dir):
    images = []
    labels = []
    for subdir, _, files in os.walk(data_dir):
        for file in files:
            if file.endswith('.jpg') or file.endswith('.png'):
                path = os.path.join(subdir, file)
                label = get_name(path)
                images.append(path)
                labels.append(label)
    return images, labels

# 对图片进行嵌入
def embed(sess, images):
    images_placeholder = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("input:0")
    embeddings = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("embeddings:0")
    phase_train_placeholder = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("phase_train:0")
    emb_array = np.zeros((len(images), 128))
    for i in range(len(images)):
        img = images[i]
        img = get_image(img)
        feed_dict = {images_placeholder: [img], phase_train_placeholder: False}
        emb = sess.run(embeddings, feed_dict=feed_dict)
        emb_array[i] = emb
    return emb_array

# 计算欧氏距离
def distance(emb1, emb2):
    return np.sum(np.square(emb1 - emb2))

# 预测图片中的人名
def predict(sess, dataset, labels, image_path, k):
    images = [image_path]
    embs = embed(sess, images)
    distances = []
    for i in range(len(dataset)):
        emb = dataset[i]
        dist = distance(embs[0], emb)
        distances.append((dist, labels[i]))
    distances = sorted(distances, key=lambda x: x[0])
    top_k = distances[:k]
    names = [x[1] for x in top_k]
    counts = {}
    for name in names:
        if name in counts:
            counts[name] += 1
        else:
            counts[name] = 1
    predicted_name = max(counts, key=counts.get)
    return predicted_name

# 主函数
if __name__ == '__main__':
    data_dir = 'data'
    image_path = 'test.jpg'
    k = 5
    download_and_extract_model()
    sess = load_model('model')
    images, labels = load_dataset(data_dir)
    dataset = embed(sess, images)
    predicted_name = predict(sess, dataset, labels, image_path, k)
    print('Predicted name:', predicted_name)

在此代码中，我们使用 TensorFlow 实现了 FaceNet 人脸识别。代码首先下载并提取了 FaceNet 模型，然后加载了预训练模型，将图片转换为 160x160 的大小，最后对图片进行嵌入，并计算图片之间的欧氏距离。最后，我们可以使用预测函数来预测图片中的人名。