python 人脸识别

Python 中有很多优秀的人脸识别库，比如 OpenCV、dlib、face_recognition 等等。这里介绍一下使用 face_recognition 库实现人脸识别的方法。

1. 安装 face_recognition 库

可以使用 pip 直接安装 face_recognition 库。

pip install face_recognition

2. 准备训练数据

将需要识别的人脸图片放在同一个文件夹中，并将文件夹命名为该人的名字。例如，将张三的人脸图片放在名为“zhangsan”的文件夹中。

3. 训练模型

使用 face_recognition 库提供的 `face_encodings()` 方法，将训练数据转换为特征向量。特征向量是一个 128 维的向量，可以用于比较两张人脸的相似度。

import face_recognition

# 加载训练数据
image = face_recognition.load_image_file("zhangsan.jpg")
# 获取特征向量
encoding = face_recognition.face_encodings(image)[0]

将所有人的训练数据特征向量保存起来，以便后续使用。

4. 识别人脸

使用 face_recognition 库提供的 `compare_faces()` 方法，比较两个人脸特征向量的相似度，从而判断是否为同一个人。

import face_recognition

# 加载需要识别的人脸图片
unknown_image = face_recognition.load_image_file("unknown.jpg")
# 获取特征向量
unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]

# 加载训练数据
known_encodings = []
known_names = []
for name in ["zhangsan", "lisi", "wangwu"]:
    image = face_recognition.load_image_file(name + ".jpg")
    encoding = face_recognition.face_encodings(image)[0]
    known_encodings.append(encoding)
    known_names.append(name)

# 比较人脸相似度
results = face_recognition.compare_faces(known_encodings, unknown_encoding)

# 获取最相似的人脸
for i in range(len(results)):
    if results[i]:
        print("This is " + known_names[i])
        break

以上就是使用 face_recognition 库实现人脸识别的基本流程。