python识别人脸并删除该真人图片全部代码

Python中识别人脸并删除包含特定人物的所有图片通常涉及两个步骤：人脸识别和图像处理。这里我们将使用OpenCV库进行人脸检测，以及PIL（Pillow）库用于图像操作。请注意，这需要安装`face_recognition`和`Pillow`库，可以使用pip安装：

# 安装所需库
!pip install face_recognition Pillow

import os
import cv2
from PIL import Image
import face_recognition

# 读取图片
def detect_faces_and_remove_person(image_path, target_face_encodings):
    # 加载图片
    image = face_recognition.load_image_file(image_path)

    # 转换为RGB格式 (OpenCV默认为BGR)
    rgb_image = image[:, :, ::-1]

    # 找到所有人脸的面部编码
    face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_image)
    known_face_encodings = [target_face_encoding for target_face_encoding in target_face_encodings]

    # 遍历每一张图片
    for i, (top, right, bottom, left) in enumerate(face_locations):
        # 确保人脸存在并匹配目标人
        if len(known_face_encodings) > i:
            match = face_recognition.compare_faces([known_face_encodings[i]], face_recognition.face_encodings(rgb_image[top:bottom, left:right]), tolerance=0.6)  # 可调整容忍度
            if match[0]:
                # 如果找到匹配的人脸，从原图中裁剪出来并保存
                cropped_face = rgb_image[top:bottom, left:right]
                pil_img = Image.fromarray(cropped_face)
                pil_img.save(f'removed_{os.path.basename(image_path)}')

    # 删除原始图片
    os.remove(image_path)

# 例子中的目标人脸编码（你需要先通过人脸检测得到）
target_face_encodings = []  # 这里填写实际的目标人脸面部编码，通常是通过训练得到的

# 指定要处理的目录及其下的所有图片
image_dir = 'path_to_your_directory'
for filename in os.listdir(image_dir):
    if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png'):  # 检查文件是否是图片
        image_path = os.path.join(image_dir, filename)
        detect_faces_and_remove_person(image_path, target_face_encodings)