目錄
一：dlib庫踩的坑
Import dlib報錯：
可是已經安裝了dlib庫：
嘗試卸載在安裝：
conda uninstall dlib命令失敗：
改用pip uninstall dlib命令成功卸載：
重新安裝：pip install dlib失敗，報錯，又試了幾遍還是同樣的錯：
后來嘗試：從 https://pypi.org/ 將dlib庫下載到本地安裝如下圖，安裝成功：
然而任然不能import：
經查，說是py36沒有dlib庫的穩定版本，一般裝19.6.1就可以用，結果也報錯：
將dlib-19.6.1版本的whl文件下載到本地安裝，安裝成功，import可行：
二：OpenCV庫踩得坑：
報錯截圖：
提示代碼：
success, img = camera.read()
#灰度化
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
后來得知：除了路徑問題還有可能是攝像頭ID沒對！
打開攝像頭代碼如下：
camera = cv2.VideoCapture(0)
success,frame = camera.read()
這兩行：
1、cap = cv2.VideoCapture(0)
VideoCapture()中參數是0，表示打開筆記本的內置攝像頭，其他數字則代表其他設備；參數是視頻文件路徑則打開視頻，如cap = cv2.VideoCapture(“../demo.mp4”)
2、ret,frame = cap.read()
cap.read()按幀讀取視頻，ret,frame是獲cap.read()方法的兩個返回值。其中ret是布爾值，如果讀取幀是正確的則返回True，如果文件讀取到結尾，它的返回值就為False。frame就是每一幀的圖像，是個三維矩陣。
注：默認攝像頭索引號為0，可是如果外接USB攝像頭，它的索引號就不一定是0 ；另外，像我的筆記本自帶攝像頭索引傳0一直報錯，所以我先暴力破解一下攝像頭的索引號，確認一下到底是不是0！代碼如下：
import cv2
ID = 0
while(1):
camera = cv2.VideoCapture(ID)
success,frame = camera.read()
if success==False:
ID += 1
else:
print(ID)
break
打印的結果是700！！
將原來代碼里的索引號替換后果然OK！
importcv2
ID=700
camera=cv2.VideoCapture(ID)
while(1):
success,frame=camera.read()
cv2.imshow("hello",frame)
if cv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'):
break
camera.release()
cv2.destroyAllWindows()
攝像頭的索引號改成了700，代碼能打開攝像頭了，但是窗口一片漆黑！如下：
——重啟解決了問題，不過此后又出現了這個情況，后來才發現是我在某軟件中設置了關於攝像頭的安全規則——不允許非法打開攝像頭，我先扶牆緩緩。
代碼如下：
"""
通過攝像頭檢測並標記人臉
"""
import cv2
# 加載人臉特征庫
face_engine = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
# 加載人眼特征庫
eye_engine = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_eye.xml')
# 打開攝像頭，700是攝像頭索引號（0表示默認攝像頭）
camera = cv2.VideoCapture(700)
while(True):
# 讀取一幀的圖像
success, img = camera.read()
# 灰度化
# img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 檢測人臉：1.3是放大比例（此參數必須大於1）；13是重復識別次數（此參數用來調整精確度，越大則越精確）
faces = face_engine.detectMultiScale(img, scaleFactor=1.3, minNeighbors=13)
# 對每一張臉，進行以下操作
for (x, y, w, h) in faces:
# 用矩形框出人臉：BGR色彩體系；2表示畫筆寬度
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 用矩形圈出人臉
# 記錄下臉部位置，作為識別眼睛的區域范圍
face_area = img[y:y + h, x:x + w]
# 在記錄下的臉部區域識別人眼
eyes = eye_engine.detectMultiScale(face_area)
# 對每一個識別出的人眼，進行以下操作
for (xe, ye, we, he) in eyes:
cv2.rectangle(face_area, (xe, ye), (xe + we, ye + he), (0, 255, 0), 1)
cv2.imshow('Face Recognition', img)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 關閉攝像頭
camera.release()
# 關閉所有窗口
cv2.destroyAllWindows()
三：實現人臉識別
項目詳見GitHub地址。具體功能：支持從照片、視頻文件、攝像頭獲取人臉數據；支持自己訓練模型；支持識別照片、視頻文件、攝像頭中的人臉。
GitHub：https://github.com/Pan-will/CNN_FacesRecognition.git
項目環境：詳見requirements.txt文件；
項目結構如圖：
注：
1. dataset文件夾是數據集；
2. MyModel文件夾存放訓練的模型問價；
3. model_test文件夾是測試模型時，存放待測照片、視頻所用；
4. my_faces 和 MySource_faces文件夾是測試采集人臉數據集時所用的。
5. 采集人臉數據集：
從照片采集：faces_from_Photo.py
從視頻文件采集：faces_from_Video.py
從攝像頭采集：faces_from_Camera.py
加載照片的函數：read_img.py
6. 處理照片並加載標簽:load_dataset.py
7. 構建並訓練模型:train_model.py
處理數據集的函數：dataSet.py
8. 模型測試
識別照片中的人臉：Recognize_From_Photo.py、Recognize_From_Photo(2).py
識別視頻文件中的人臉：Recognize_From_Vedio.py
識別攝像頭中的人臉：Recognize_From_Camera.py