基于facenet的人脸识别代码

以下是基于Python的基于facenet的人脸识别代码示例：

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

# 加载facenet模型
model_path = 'model/facenet.pb'
sess = tf.Session()
with tf.gfile.FastGFile(model_path, 'rb') as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())
    sess.graph.as_default()
    tf.import_graph_def(graph_def, name='')

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

# 加载人脸数据库
database = {}
for file in os.listdir('database'):
    if file.endswith('.jpg'):
        name = file.replace('.jpg', '')
        img_path = os.path.join('database', file)
        img = cv2.imread(img_path)
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)
        for (x, y, w, h) in faces:
            face_img = img[y:y+h, x:x+w]
            face_img = cv2.resize(face_img, (160, 160))
            # 将人脸图像转换为128维特征向量
            embeddings = sess.run('embeddings:0', feed_dict={'input:0': face_img.reshape(-1, 160, 160, 3)})
            database[name] = embeddings

cap = cv2.VideoCapture(0) # 打开摄像头

while True:
    ret, frame = cap.read() # 读取摄像头数据
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换为灰度图像

    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5) # 检测人脸

    for (x, y, w, h) in faces:
        face_img = frame[y:y+h, x:x+w]
        face_img = cv2.resize(face_img, (160, 160))
        # 将人脸图像转换为128维特征向量
        embeddings = sess.run('embeddings:0', feed_dict={'input:0': face_img.reshape(-1, 160, 160, 3)})

        # 在人脸数据库中查找最相似的人脸
        min_dist = 100
        identity = None
        for name, emb in database.items():
            dist = np.linalg.norm(embeddings - emb)
            if dist < min_dist:
                min_dist = dist
                identity = name

        # 绘制矩形框和名字
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame, identity, (x+5, y-5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow('frame', frame) # 显示图像

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): # 按下q键退出
        break

cap.release() # 释放摄像头
cv2.destroyAllWindows() # 关闭所有窗口

这段代码中，我们使用了基于facenet的人脸识别算法。首先，我们加载了一个名为“facenet.pb”的模型，这是一个预训练好的人脸识别模型，用于将人脸图像转换为128维特征向量。然后，我们加载了一个名为“haarcascade_frontalface_default.xml”的分类器，用于检测人脸。接着，我们加载了一个人脸数据库，其中包含了多个人脸图像和对应的人名。对于每个人脸图像，我们使用人脸检测器检测人脸，并将人脸图像转换为128维特征向量，然后将其存储到数据库中。在识别阶段，我们首先使用人脸检测器检测人脸，然后将人脸图像转换为128维特征向量，并在人脸数据库中查找最相似的人脸。最后，我们在图像上绘制矩形框和名字，并显示图像。