用Python实现一个简单的——人脸相似度对比

好的，人脸相似度对比可以通过计算两张人脸图像的相似度来实现。在Python中，我们可以使用开源的人脸识别库dlib和OpenCV来实现。

具体步骤如下：

1. 安装dlib和OpenCV库，可以通过pip命令进行安装：

   pip install dlib
   pip install opencv-python

2. 加载需要对比的两张人脸图像，可以使用OpenCV的imread函数进行读取：

   import cv2
   
   img1 = cv2.imread("img1.jpg")
   img2 = cv2.imread("img2.jpg")

3. 对图像进行预处理，使用dlib库中的人脸检测器和关键点检测器进行人脸对齐和裁剪：

   import dlib

   detector = dlib.get_frontal_face_detector()
   predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

   def align_face(img):
       gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
       rects = detector(gray, 1)
       if len(rects) == 0:
           return None
       shape = predictor(gray, rects[0])
       face_img = dlib.get_face_chip(img, shape, size=160)
       return face_img

   aligned_img1 = align_face(img1)
   aligned_img2 = align_face(img2)

4. 使用OpenCV的ORB算法提取图像特征，并计算两张图像的相似度：

   orb = cv2.ORB_create()

   kp1, des1 = orb.detectAndCompute(aligned_img1, None)
   kp2, des2 = orb.detectAndCompute(aligned_img2, None)

   bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
   matches = bf.match(des1, des2)

   score = sum([match.distance for match in matches]) / len(matches)

这里使用了ORB算法和汉明距离作为相似度度量。score的值越小表示两张图像越相似。

完整代码如下：

import cv2
import dlib

detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
orb = cv2.ORB_create()
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)

def align_face(img):
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    rects = detector(gray, 1)
    if len(rects) == 0:
        return None
    shape = predictor(gray, rects[0])
    face_img = dlib.get_face_chip(img, shape, size=160)
    return face_img

def compare_faces(img1, img2):
    aligned_img1 = align_face(img1)
    aligned_img2 = align_face(img2)
    if aligned_img1 is None or aligned_img2 is None:
        return None
    kp1, des1 = orb.detectAndCompute(aligned_img1, None)
    kp2, des2 = orb.detectAndCompute(aligned_img2, None)
    matches = bf.match(des1, des2)
    score = sum([match.distance for match in matches]) / len(matches)
    return score

img1 = cv2.imread("img1.jpg")
img2 = cv2.imread("img2.jpg")
score = compare_faces(img1, img2)
print("相似度：", score)