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Python3利用Dlib19.7实现摄像头人脸识别的方法

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Python3利用Dlib19.7实现摄像头人脸识别的方法

Dlib是一个C++的机器学习库，提供了多种机器学习算法和工具，包括人脸检测、人脸识别等。本文将详细介绍Python3利用Dlib19.7实现摄像头人脸识别的方法。

安装Dlib

可以使用以下命令安装Dlib：

pip install dlib==19.7

示例1：实现人脸检测

以下是实现人脸检测的示例：

import cv2
import dlib

# 加载人脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()

# 加载摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取摄像头数据
    ret, frame = cap.read()

    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 人脸检测
    faces = detector(gray)

    # 绘制人脸框
    for face in faces:
        x1, y1, x2, y2 = face.left(), face.top(), face.right(), face.bottom()
        cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

    # 显示图像
    cv2.imshow("Face Detection", frame)

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

# 释放摄像头
cap.release()

# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先加载人脸检测器detector，然后加载摄像头cap。我们使用while循环读取摄像头数据，并将其转换为灰度图像。我们使用detector函数检测人脸，并使用rectangle函数绘制人脸框。最后，我们使用imshow函数显示图像，并使用waitKey函数等待用户按下q键退出程序。

示例2：实现人脸识别

以下是实现人脸识别的示例：

import cv2
import dlib
import numpy as np

# 加载人脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()

# 加载人脸识别器
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
facerec = dlib.face_recognition_model_v1("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat")

# 加载摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 加载人脸数据
known_face_encodings = []
known_face_names = ["Person 1", "Person 2", "Person 3"]
for name in known_face_names:
    img = cv2.imread(name + ".jpg")
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = detector(gray)
    for face in faces:
        shape = predictor(gray, face)
        face_encoding = np.array(facerec.compute_face_descriptor(img, shape))
        known_face_encodings.append(face_encoding)

while True:
    # 读取摄像头数据
    ret, frame = cap.read()

    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 人脸检测
    faces = detector(gray)

    # 人脸识别
    for face in faces:
        shape = predictor(gray, face)
        face_encoding = np.array(facerec.compute_face_descriptor(frame, shape))

        # 计算欧几里得距离
        distances = np.linalg.norm(known_face_encodings - face_encoding, axis=1)

        # 找到最小距离
        min_distance_index = np.argmin(distances)
        min_distance = distances[min_distance_index]

        # 判断是否匹配
        if min_distance < 0.6:
            name = known_face_names[min_distance_index]
        else:
            name = "Unknown"

        # 绘制人脸框和标签
        x1, y1, x2, y2 = face.left(), face.top(), face.right(), face.bottom()
        cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame, name, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)

    # 显示图像
    cv2.imshow("Face Recognition", frame)

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

# 释放摄像头
cap.release()

# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先加载人脸检测器detector、人脸识别器predictor和facerec，然后加载摄像头cap。我们使用for循环加载人脸数据，并使用compute_face_descriptor函数计算人脸编码。我们使用while循环读取摄像头数据，并将其转换为灰度图像。我们使用detector函数检测人脸，并使用predictor函数计算人脸特征。我们使用compute_face_descriptor函数计算人脸编码，并使用欧几里得距离计算人脸之间的距离。最后，我们使用rectangle函数绘制人脸框和putText函数添加标签。如果距离小于0.6，则认为匹配成功，否则认为匹配失败。

总结

本文介绍了Python3利用Dlib19.7实现摄像头人脸识别的方法。Dlib是一个C++的机器学习库，提供了多种机器学习算法和工具，包括人脸检测、人脸识别等。在实际开发中，可以根据需要选择合适的函数来实现人脸检测和人脸识别，并使用摄像头读取数据。最后，可以使用imshow函数显示图像，并使用waitKey函数等待用户按下q键退出程序。

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