基于python的面部识别（需导入opencv、face_recognition）

基于python的面部识别：

完成此项目需要导入两个库 opencv、face_recognition

<1>

opevcv 比较好安装，首先导入opencv库
命令符输入pip --version看是否安装有pip（没有的话去官网下载一个pip并解压，然后cmd打开命令输入

python setup.py install  （即可安装pip）

如果确认安装了，直接输入：

pip install opencv-python

安装opencv包，等待导入完成即可。

<2>

导入face_recognition，这个可能比较复杂，关于这个库github上有介绍，你可以去看看：https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition

一、如果你本机没有安装vistual studio，就先下载安装，我下载的是目前最新版本：

通过此链接https://www.visualstudio.com/zh-hans/?rr=https%3A%2F%2Fwww.baidu.com%2Flink%3Furl%3D5_Ryn-MeARNb9X8OwevGZ1ws1sOoXa-aqfaRbnEf0iuPHwUrSPhYk_7YfudLNNLh%26wd%3D%26eqid%3Df7742a880001b4cb000000055ad6bd7b

基于python的面部识别（需导入opencv、face_recognition）
下载安装好后，提示重新启动电脑。重启后接下来下面步骤。
二、接下来安装boost

通过此链接：https://www.boost.org/users/download/

进入如下页面：
基于python的面部识别（需导入opencv、face_recognition）
解压boost压缩文件，在cmd界面中，进入boost解压目录中
输入：bootstrap.bat 回车

出现如下界面：基于python的面部识别（需导入opencv、face_recognition）
继续输入：.\b2 回车这个过程比较长，大概四十分钟左右，请耐心等待。

出现下列界面情况，则说明安装成功。

三、接下来安装cmake

通过此链接：https://cmake.org/download/

进入如下页面：基于python的面部识别（需导入opencv、face_recognition）
选择加入系统环境（ Add CMake to the system PATH for all users）

安装成功后

四、接下来安装dlib

通过此链接：http://dlib.net/

进入如下页面：
基于python的面部识别（需导入opencv、face_recognition）

下载解压后，打开cmd界面内，进入dlib的解压目录，输入：python setup.py install
基于python的面部识别（需导入opencv、face_recognition）

最后，重新打开cmd界面内，输入：pip install face_recognition 导入完成即可。基于python的面部识别（需导入opencv、face_recognition）
pip list 查看安装库列表看是否成功导入以上库。

如果确认都完成了。接下来打开python 输入代码即可：
代码如下：

import face_recognition
import cv2

video_capture = cv2.VideoCapture(0)


miaojianxi_image = face_recognition.load_image_file("D:\python工作\PyCharm 工作空间i/08A15DD447960583165D6464CA74CC3C.png")#自己选择图片作为识别依据图片
aobama_image2 = face_recognition.load_image_file("D:\python工作\PyCharm 工作空间i/70JP-fyrwsqk0881071.png")#自己选择图片作为识别依据图片
miaojianxi_face_encoding =face_recognition.face_encodings(miaojianxi_image)[0]
aobama_face_encoding2 =face_recognition.face_encodings(aobama_image2)[0]

known_face_encodings = [
    miaojianxi_face_encoding,aobama_face_encoding2
]


known_face_names = [
    "Miao miao","aobama"  #名字（对应前面识别图片顺序）
]

face_locations = []
face_encodings = []
face_names = []
process_this_frame = True

while True:
    ret, frame = video_capture.read()

    small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25)

    rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1]

    if process_this_frame:
        face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame)
        face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations)

        face_names = []
        for face_encoding in face_encodings:
            matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding)
            name = "UNKONWN"

            if True in matches:
                first_match_index = matches.index(True)
                name = known_face_names[first_match_index]
            face_names.append(name)

    process_this_frame = not process_this_frame


    for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names):
        top *= 4
        right *= 4
        bottom *= 4
        left *= 4


        cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (255, 0, 255), 2)


        cv2.rectangle(frame, (left, bottom - 35), (right, bottom), (255, 0, 255), cv2.FILLED)
        font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
        cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), font, 1.0, (255, 255, 255), 1)


    cv2.imshow('Face monitor', frame)


    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(' '):  #设置以空格结束程序
        break

video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

运行效果如图：
基于python的面部识别（需导入opencv、face_recognition）

只能到这了，希望大家成功完成！
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基于python的面部识别（需导入opencv、face_recognition）

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