『开发技术』Windows极简安装使用face_recognition

face_recognition是一个强大、简单、易上手的人脸识别开源项目，并且配备了完整的开发文档和应用案例，特别是兼容树莓派系统。此项目是世界上最简洁的人脸识别库，你可以使用Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。

本项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib中的深度学习模型，用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试，有高达99.38%的准确率。但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升。

开源地址：https://github.com/ageitgey/face_recognition

1.问题描述

在Windows使用此face_recognition项目时，由于官方不提供Windows版本：安装时总是遇到不同问题。

不同操作系统的安装方法

在 Mac 或者 Linux上安装本项目

First, make sure you have dlib already installed with Python bindings:

第一步，安装dlib和相关Python依赖：

• 如何在macOS或者Ubuntu上安装dlib

Then, install this module from pypi using pip3 (or pip2 for Python 2):

pip3 install face_recognition

如果你遇到了幺蛾子，可以用Ubuntu虚拟机安装本项目，看下面这个教程。 如何使用Adam Geitgey大神提供的Ubuntu虚拟机镜像文件安装配置虚拟机，本项目已经包含在镜像中.

在 Mac 或者 Linux上安装本项目 2

修改你的pip镜像源为清华镜像，然后使用pip install face_recognition,可以自动帮你安装各种依赖，包括dlib。只是在安装dlib的时候可能会出问题，因为dlib需要编译，出现的问题一般是gcc或者g++版本的问题，所以在pip install face_recognition之前，可以通过在命令行键入

export CC=/usr/local/bin/gcc
export CXX=/usr/local/bin/g++

来指定你gcc和g++对应的位置，（这两句话会临时修改当前终端的环境变量/usr/local/bin/gcc对应你自己gcc或者g++所在目录）。

在树莓派上安装

• 树莓派安装指南

在Windows上安装

虽然本项目官方并不支持Windows，但一些大神们摸索出了在Windows上运行本项目的方法：

• @masoudr写的教程：如何在Win10系统上安装 dlib库和 face_recognition项目

使用Ubuntu虚拟机镜像文件安装配置虚拟机，本项目已经包含在这个镜像中

• 如何使用Adam Geitgey大神提供的Ubuntu虚拟机镜像文件安装配置虚拟机，本项目已经包含在镜像中（需要电脑中安装VMWare Player 或者 VirtualBox）

使用conda和pip都无法直接安装。

2.问题解决

经过不断尝试，最终选择用pip安装指定版本dlib==19.7.0，再安装face_recognition。（如果需要请自行安装Cmake）：

pip install dlib==19.7.
pip install face_recognition

3.简单使用

face_recognition基于dli封装很多常用人脸识别相关算法，这里举两个常用例子

1).人脸检测

import face_recognition
import cv2
img_path = "gril.jpg"
imgs = cv2.imread(img_path,cv2.IMREAD_COLOR)

face_locations = face_recognition.face_locations(imgs)
print(face_locations)

cv2.rectangle(imgs,(face_locations[0][1],face_locations[0][0]),(face_locations[0][3],face_locations[0][2]),color=(0,255,0))

while True:
    cv2.imshow('image',imgs)
    if(cv2.waitKey(0)==27):
        break
    else:
        cv2.imwrite("save.jpg",imgs)

cv2.destroyAllWindows()

​​

如右图所示。

2).人脸比对（识别）

人脸识别原理其实很容易理解，就是对人脸提取特征，再对特征进行相似度（或者距离比对），最后选取合适阈值来判断是否为同一人

代码一，两张刘亦菲照片：输出 [True]

import face_recognition
known_image = face_recognition.load_image_file("lyf.jpg")
unknown_image = face_recognition.load_image_file("lyf1.jpg")

biden_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0]
unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]

results = face_recognition.compare_faces([biden_encoding], unknown_encoding)

print(results)

​​

代码二，刘亦菲与郭富城：输出 [False]

import face_recognition
known_image = face_recognition.load_image_file("lyf1.jpg")
unknown_image = face_recognition.load_image_file("gfc.jpg")

biden_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0]
unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]

results = face_recognition.compare_faces([biden_encoding], unknown_encoding)

print(results)

​