人臉辨識 Python

woff

人臉辨識於Python，很常用到dlib套件，但此套件於python3.6板之後就沒有更新。 • 於dlib官網下載資料後重新編譯，如下連結

Python 用 CMake 編譯並安裝 dlib (Win10)

• dlib是經過編譯後的dll檔案，將人臉特徵分成68個，可快速解析。


• 人臉辨識的資料，這些資料於網路上取得，僅供練習
https://drive.google.com/file/d/1UEEpq6pLJkzuompyewCa5Zr3qcOuCHqQ/view?usp=sharing
https://drive.google.com/file/d/1So1A76il9uTms9iORgjm4Svm3QO_Mwpx/view?usp=sharing
• 用於練習的影片 (新聞媒體公開影片，亦只用於練習)
https://drive.google.com/file/d/1G67R_j3R3aBfxUhFkK6y7kyBp7IOCYBV/view?usp=sharing


完整代碼

1. from imutils.face_utils import FaceAligner
   
2. from imutils.video import count_frames
   
3. import imutils
   
4. import numpy as np
   
5. import dlib
   
6. import cv2
   
7. 
   
8. detector = dlib.get_frontal_face_detector()
   
9. predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
   
10. fa = FaceAligner(predictor, desiredFaceWidth=64)
    
11. 
    
12. face_filename = 1
    
13. 
    
14. 
    
15. def detect(img, idx, totle):
    
16.     gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
17.     faces = detector(gray, 1)
    
18. 
    
19.     for face in faces:
    
20.         faceAligned = fa.align(gray, gray, face)
    
21.         global face_filename
    
22.         cv2.imwrite('./face/{0}.png'.format(face_filename), faceAligned)
    
23.         face_filename += 1
    
24.     print('Working with {0} frame. completed {1:.2f} %'.format(idx, idx / float(totle) * 100))
    
25. 
    
26. 
    
27. detect_video = '0612.mp4'
    
28. videoCapture = cv2.VideoCapture(detect_video)
    
29. success, frame = videoCapture.read()
    
30. frame_counter = 1
    
31. frame_totle = count_frames(detect_video)
    
32. while success:
    
33.     detect(frame, frame_counter, frame_totle)
    
34.     success, frame = videoCapture.read()
    
35.     frame_counter += 1
    
36. 
    
37. print("Done!!")

複製代碼

• 人臉辨識於技術上是可行，但請留意道德規範與法律規定。
• 人臉辨識1的練習，練習從影片中擷取出人臉並且進行儲存。
• 為何他可以預測?因為dlib有提供一個整理好的人臉資訊dat檔案，這是開源資訊，原目的是進行程式的練習。
• 以下三行可產生fa這個人類臉部偵測的物件。
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
fa = FaceAligner(predictor, desiredFaceWidth=64)

• dlib具有人臉68個特徵擷取功能。

    pip install imutils
• imutils可針對影片中的人臉進行偵測
    pip install face_recognition
• face_recognition這個套件安裝之前請先安裝dlib
• face_recognition可搭配機器學習svm進行分類，判斷這個人臉比較接近誰。