face_recognition庫安裝詳解

一、facerecognition怎麼安裝?

Face_recognition是一個強大而簡單的Python庫，它使用dlib的深度學習算法來識別和操作人臉。安裝face_recognition庫需要在安裝dlib庫的基礎上進行。

以下是在Windows系統下如何安裝face_recognition:

pip install cmake
pip install dlib
pip install face_recognition

以下是在Mac或Linux系統下如何安裝face_recognition:

pip3 install cmake
pip3 install dlib
pip3 install face_recognition

在安裝dlib過程中可能會遇到一些困難，此時可以使用conda或者從dlib的源碼安裝。安裝步驟詳見dlib官方文檔。

二、編寫一個人臉檢測程序

安裝好face_recognition庫之後，我們可以編寫一個簡單的人臉檢測程序。下面是代碼示例：

import face_recognition

# 加載圖片
image = face_recognition.load_image_file("test.jpg")

# 獲取圖片中所有人臉的位置
face_locations = face_recognition.face_locations(image)

# 打印出檢測到的人臉數
print("I found {} face(s) in this photograph.".format(len(face_locations)))

# 在圖片中標記出所有人臉的位置
for face_location in face_locations:
    top, right, bottom, left = face_location
    print("A face is located at pixel location Top: {}, Left: {}, Bottom: {}, Right: {}".format(top, left, bottom, right))

我們在這裡使用了名為test.jpg的圖片進行測試。face_recognition庫中的face_locations()函數可以返回圖片中所有人臉的位置信息，單位是像素值。代碼運行後，將會輸出檢測到的人臉數以及每個人臉的位置信息。

三、人臉識別與標記

除了檢測人臉位置，face_recognition庫還可以進行人臉識別和標記。下面是一個例子，演示如何在一張照片中識別一個人：

import face_recognition

# 加載已知人臉的圖片
known_image = face_recognition.load_image_file("obama.jpg")

# 加載未知圖片，進行人臉檢測
unknown_image = face_recognition.load_image_file("unknown.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations(unknown_image)

# 獲取已知人臉的面部編碼（128維）
obama_face_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0]

# 獲取未知圖片中所有人臉的面部編碼（128維）
unknown_face_encodings = face_recognition.face_encodings(unknown_image, face_locations)

# 匹配已知和未知人臉，得出是否匹配的結果
for unknown_face_encoding in unknown_face_encodings:
    results = face_recognition.compare_faces([obama_face_encoding], unknown_face_encoding)
    if results[0] == True:
        print("This is Barack Obama.")
    else:
        print("This is not Barack Obama.")

在這個實例中，我們將使用兩張照片：一個已知的人臉（obama.jpg）和一個未知的人臉（unknown.jpg）。face_recognition庫中的face_encodings()函數可以將一個人臉圖像轉換為一個128維的面部編碼向量。我們可以將已知人臉的面部編碼保存為一個列表，然後對於未知圖片中的每個人臉編碼，進行與已知的編碼匹配，從而確定是否識別到了已知人臉。

四、面部特徵標記

另一個方面是標記面部特徵點，下面是一個簡單的示例程序，展示如何在一張照片中標記面部特徵點：

import face_recognition
from PIL import Image, ImageDraw

# 加載圖片
image = face_recognition.load_image_file("test.jpg")

# 獲取每個面部特徵點的位置
face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(image)

# 將特徵點標記在圖片上
pil_image = Image.fromarray(image)
draw = ImageDraw.Draw(pil_image)
for face_landmarks in face_landmarks_list:
    for name, list_of_points in face_landmarks.items():
        for point in list_of_points:
            draw.point(point)
pil_image.show()

這個程序將加載一個名為test.jpg的圖片，使用face_landmarks()函數返回面部特徵點的位置信息，然後使用Python Imaging Library（PIL）庫將這些特徵點標記在圖片上。特徵點包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴唇等部位，每個部位都是一個具有坐標的點集列表。

五、使用face_recognition庫進行面部識別

在以上示例中，我們看到了如何使用face_recognition庫進行人臉檢測、識別和面部特徵點標記。這些方法可以被進一步處理和擴展，以創建一個完整的面部識別系統。face_recognition庫提供了一些有用的函數，可以提取用於監控或識別目的所需的面部特徵信息。它可以用於許多用例，包括自動化考勤、照片管理、社交網絡等。