一、face_recognition庫簡介
face_recognition是Python的一個開源人臉識別庫，支持Python 3.3+和Python 2.7。引用官網介紹：
Recognize and manipulate faces from Python or from the command line with the world's simplest face recognition library.
之所以選用這個庫，是因為
1、用這個庫來實現一個人臉識別程序非常簡單，環境配置也很容易；
2、可以直接使用已經訓練好的模型，不需要在本地重新訓練。一般普通的電腦都可以直接運行識別程序，硬件環境要求不高。
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二、環境安裝
我自己的環境如下：
硬件：08年的筆記本電腦，奔騰雙核，算是比較低端的筆記本了
系統：win7x64
python：3.6 （注意：建議用3.6版本配置環境。我自己用3.7配置環境失敗了，dlib安裝總是失敗。）
用3.6安裝的過程比較簡單，可以參考https://www.jianshu.com/p/8296f2aac1aa
用pip安裝之前，注意首先修改pip為阿里的源，這樣速度就快多了。
三、代碼實現
import face_recognition
import cv2
import os
import numpy as np
from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont
#路徑參數配置
basefacefilespath = "0s" # faces文件夾中放待識別任務正面圖,文件名為人名,將顯示於結果中
destfacefilepath = "0d" #用於識別的目標圖片目錄
#寫入中文字符支持
def paint_chinese_opencv(im, chinese, pos, color):
img_PIL = Image.fromarray(cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2RGB))
font = ImageFont.truetype('simsun.ttc', 14)
fillColor = color # (255,0,0)
position = pos # (100,100)
#chinese = chinese.decode('utf-8')
draw = ImageDraw.Draw(img_PIL)
draw.text(position, chinese, font=font, fill=fillColor)
img = cv2.cvtColor(np.asarray(img_PIL), cv2.COLOR_RGB2BGR)
return img
# 加載待識別人臉圖像並識別。
baseface_titles = [] # 圖片名字列表
baseface_face_encodings = [] # 識別所需人臉編碼結構集
#讀取人臉資源
for fn in os.listdir(basefacefilespath): #fn 人臉文件名
baseface_face_encodings.append(
face_recognition.face_encodings(face_recognition.load_image_file(basefacefilespath+"/"+fn))[0])
#fn = fn.split("_")[1]
fn = fn[:(len(fn) - 4)]
baseface_titles.append(fn)
print(fn)
#從識別庫中讀取一張圖片並識別
for fd in os.listdir(destfacefilepath):
# 獲取一張圖片
faceData = face_recognition.load_image_file(destfacefilepath + "/" + fd)
print(fd)
# 人臉檢測,並獲取幀中所有人臉編碼
face_locations = face_recognition.face_locations(faceData)
face_encodings = face_recognition.face_encodings(faceData, face_locations)
# 遍歷圖片中所有人臉編碼
for (top, right, bottom, left), face_encoding in zip(face_locations, face_encodings):
# 與baseface_face_encodings匹配否?
name = "?"
for i,v in enumerate(baseface_face_encodings):
match = face_recognition.compare_faces([v], face_encoding,tolerance=0.5)
name = "?"
if match[0]:
name = baseface_titles[i]
print("識別出：" + name)
break
#如果遇到沒有識別出的人臉，則跳過
if name == "?":
continue
# 圍繞臉的框
cv2.rectangle(faceData, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
# 框下的名字(即,匹配的圖片文件名)
cv2.rectangle(faceData, (left, bottom), (right, bottom+25), (0, 0, 255), cv2.FILLED)
#faceData = cv2.putText(faceData, name,(left + 2, bottom + 12), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5, (255, 255, 255),1)
faceData = paint_chinese_opencv(faceData, name, (left + 2, bottom + 4), (255, 255, 255))
# frame = ft.draw_text(frame, (left + 2, bottom + 12), name, 16, (255, 255, 255))
# show結果圖像
cv2.imshow(fd, cv2.cvtColor(faceData, cv2.COLOR_BGR2RGB))
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
圖片分為兩個文件夾：0s和0d
0s中存放的是基礎人臉數據
0d文件夾中存放的是接下來要進行識別的圖片，我這里放了3張：
四、運行效果
運行結果：
五、問題總結
1、cv2.imshow，這個最開始顯示的圖片顏色不對，后來修改如下：
cv2.imshow(fd, cv2.cvtColor(faceData, cv2.COLOR_BGR2RGB))
將圖片的顏色模式調整為RGB，然后色彩就正常了。
2、中文字符支持，最開始用 cv2.putText，但是這個函數只支持英文字符，中文字符會顯示問號亂碼。
后加入中文字符支持函數，用 PIL 庫中的 ImageDraw 來寫入中文字符。
總結：很多人在學習Python的過程中，往往因為遇問題解決不了或者沒好的教程從而導致自己放棄，為此我整理啦從基礎的python腳本到web開發、爬蟲、django、數據挖掘等【PDF等】需要的可以進Python全棧開發交流.裙 ：一久武其而而流一思（數字的諧音）轉換下可以找到了，里面有最新Python教程項目可拿,不懂的問題有老司機解決哦，一起相互監督共同進步
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