facenet人脸识别源代码

FaceNet是Google开发的一种人脸识别系统，它可以将人脸图像嵌入到一个高维度的空间中，并且可以通过计算两个人脸图像在这个空间中的距离来判断它们是否属于同一个人。FaceNet的核心是使用深度学习技术对人脸图像进行特征提取，并且使用三元组损失函数来优化模型。

FaceNet的源代码在GitHub上公开发布，你可以通过以下链接访问它：

https://github.com/davidsandberg/facenet

该代码库包含了使用TensorFlow实现的FaceNet的完整源代码，其中包括了数据集的预处理、模型的定义和训练、以及测试和验证的代码。如果你想要了解更多关于FaceNet的实现细节，这个代码库是一个非常好的起点。

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。